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02 noviembre 2022

Luchar contra el cáncer con Inteligencia Artificial y Big Data

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Desde cualquier parte y con solo un teléfono móvil, cualquier ciudadano se puede convertir en controlador aéreo. O al menos en un controlador aéreo virtual: puede seguir en directo el tráfico mundial de aviones. Puede averiguar de dónde viene la aeronave y a dónde se dirige. Solo hay que aprovechar los millones de datos que sobrevuelan la red. Es el poder mágico del Big Data. La inteligencia artificial (IA) entra después para encontrar patrones y dar sentido a la corriente de información masiva y heterogénea. Juntas, estas dos tecnologías se han embarcado en una misión colosal, alejada de sus habituales aplicaciones comerciales: encontrar tratamientos para enfermedades como el cáncer.

El Big Data y la Inteligencia Artificial se han unido para tratar de encontrar tratamiento para el cáncer. Crédito: Argonne National Laboratory 

Cuando a la científica computacional del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) Regina Barzilay le diagnosticaron cáncer de mama no solo se torció su vida personal, sino que se volteó toda su investigación. En el trasiego interminable de hospitales, se dio cuenta de que la mayor parte de la información que se registra de los pacientes no se estaba utilizando. “Las decisiones clínicas suelen estar basadas en los ensayos clínicos, es decir, en el 3% de los pacientes que participan en ellos. Esto significa que toda la experiencia de lo que le pasa al 97% de los pacientes no está siendo usada. ¿Cómo trabajaría Amazon si desechara el 97% de los datos? Creo que estamos sentados sobre una mina de oro de datos que no estamos utilizando”, sostenía durante una visita a Madrid como jurado de los .

Barzilay está especializada en enseñar el lenguaje natural a las máquinas, en enseñarles a leer y escribir en nuestro idioma, a ellas que solo entienden unos y ceros. Así que decidió dejar a un lado el resto de sus proyectos y centrarse en enseñar a estos aparatos inteligentes a leer las anotaciones que los médicos escribían en los informes patológicos, para que las trasladaran a una tabla donde se pudiera buscar información. De forma que si una paciente tiene cáncer de mama y tiene que recibir un tratamiento, se puede consultar primero en la base de datos para ver qué tratamientos han recibido otras mujeres con ese mismo tumor y cómo han respondido a ellos. No había por qué empezar de cero. “Teníamos mejor tecnología para recomendarte un pintalabios que para ayudarte a prevenir el cáncer de mama. Eso había que cambiarlo”, expone esta investigadora del MIT. 

El Big Data genético

Uno de los más importantes descubrimientos que nos ha traído la extensiva investigación del cáncer durante décadas es que esta enfermedad no es una sola, sino muchas distintas, hasta más de 200. No existe un solo cáncer de hígado, ni un solo tipo de tumor de páncreas. El origen del cáncer en cada paciente tiene sus propias causas, su propia combinación de mutaciones genéticas. Por esta razón, los tratamientos serían más eficaces si fueran tan personales como la enfermedad. Esta medicina de precisión es hacia la que nos dirige la secuenciación y análisis del genoma.

La secuenciación y el análisis del genoma abre el camino hacia la medicina de precisión. Crédito: Argonne National Laboratory

Si se conoce exactamente en qué genes se han producido las mutaciones que han derivado en cáncer, el tratamiento podrá ser más exacto, más certero. “Es posible saber cuál es la causa molecular de tu cáncer. Ya no es solo cáncer de pecho, sino que sabemos exactamente cuáles son los genes que están mutados y a los que hay que atacar. El siguiente reto es saber qué medicamentos pueden tratar cada mutación”, explica Sergi Beltrán, director de la unidad de bioinformática del Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG), el centro español dedicado a esta misión.

Esta tecnología ha permitido a los expertos aplicar otra metodología de trabajo: empezar sin hipótesis establecidas, rastrear mutaciones en todos los genes. Antes de la llegada de las secuenciadoras y de la supercomputación que necesita esta técnica, los médicos tenían que partir de la hipótesis de que determinada enfermedad estaba causada por una mutación en cuatro o cinco genes. Los resultados solo podían ser dos: aprobarla o refutarla.

En cambio, hoy los investigadores disponen de una inmensa cantidad de información. El programa The Cancer Genome Atlas (TCGA), puesto en marcha en 2006 por una colaboración entre el Instituto Nacional del Cáncer y el Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano, ambos de EEUU, ha reunido los perfiles moleculares de más de 20.000 muestras de 33 tipos de cánceres y de tejidos sanos de los mismos pacientes, generando más de 2,5 petabytes de datos genómicos, epigenómicos —modificaciones químicas en el ADN que no cambian la secuencia—, transcriptómicos —de actividad de los genes— y proteómicos —de las proteínas que producen—. En Reino Unido, el Cancer Genome Project del Instituto Wellcome Sanger Institute mantiene su propia gran base de datos, y ambos proyectos colaboran junto a otros en el International Cancer Genome Consortium. Todo ello está a libre disposición de la comunidad científica, que cuenta además con un amplio panel de aplicaciones web para integrar, comparar y analizar los datos.

Utilizando datos del TCGA y un sistema de IA se están diagnosticando cánceres de forma precisa y temprana a partir de imágenes radiológicas. Crédito: Cancer Institute
Utilizando datos del TCGA y un sistema de IA se están diagnosticando cánceres de forma precisa y temprana a partir de imágenes radiológicas. Crédito: Cancer Institute

Una de las aplicaciones de estos estudios es el diagnóstico. En raras ocasiones ocurre que ni siquiera todas las pruebas disponibles hoy consiguen localizar el origen de un cáncer, lo que deja las posibilidades de tratamiento en terapias genéricas que no rinden buenos resultados. Utilizando datos del TCGA y un sistema de IA de aprendizaje automático (machine learning), investigadores del MIT y la Universidad de Yale han conseguido identificar 52 muestras de cánceres que no habían podido clasificarse con las pruebas habituales, lo que permite aplicar terapias específicas con más posibilidades de éxito. Herramientas de este tipo se están utilizando para diagnosticar cánceres de forma precisa y temprana a partir de imágenes radiológicas o de escáner. En el MIT, Barzilay ha desarrollado algoritmos que podrían adelantar el diagnóstico de un cáncer en uno o dos años, ganando un tiempo crítico para aplicar tratamientos tempranos antes de que el tumor se disemine.

Un fármaco descubierto por la inteligencia artificial

Esta nueva metodología de trabajo es también la que está aplicando Niven Narain, presidente y cofundador de Berg, una startup farmacéutica estadounidense. Esta compañía ha empleado un sistema de IA para desarrollar un nuevo fármaco, el BPM 31510, destinado a tratar cánceres de páncreas, cerebro, piel y otros. Para ello Berg recogió muestras de tejido canceroso y sano de 1.000 pacientes y procesó todos estos datos con su sistema, que propuso un tratamiento. “Básicamente, hemos revertido el método científico. Hemos permitido que los datos biológicos de nuestros pacientes nos condujeran a la hipótesis”, explicaba Narain a la revista Wired. El BPM 31510 se encuentra actualmente en distintas fases de ensayos clínicos contra varios tipos de cáncer y según la compañía, ha demostrado “actividad antitumoral con un aceptable perfil de seguridad”.

Este es solo un ejemplo de cómo los sistemas de IA están trabajando en la búsqueda de nuevas armas contra el cáncer, ya sea proponiendo dianas terapéuticas —moléculas erróneas que dirigen el crecimiento tumoral y contra las que habría que actuar—, diseñando nuevos fármacos destinados a neutralizarlas, encontrando nuevos usos en este campo a compuestos ya conocidos, o sugiriendo combinaciones sinérgicas de terapias existentes que puedan mejorar los resultados. Por ejemplo, un estudio en esta línea ha revelado que la combinación de vandetanib, empleado contra el cáncer de tiroides, y everolimus, usado como inmunosupresor en trasplantes y contra ciertos cánceres, podría ofrecer una posible terapia contra un tipo de cáncer cerebral que hoy es intratable.

Las grandes empresas tecnológicas están utilizando datos de millones de personas para encontrar tratamientos. Crédito: Dennis Kummer

El gran potencial de estas tecnologías en la batalla contra el cáncer y otras enfermedades ha movilizado no solo a la industria biotecnológica y farmacéutica, sino también a los gigantes tecnológicos, que lanzan sus apuestas en esta línea. Verily Life Sciences, la división biomédica de Alphabet, la matriz de Google, lanzó en 2017 el proyecto Baseline, que recoge los datos de salud de 10.000 personas y los procesa por un sistema de aprendizaje automático para dibujar un gran mapa de la salud humana. Apple, por su parte, está aprovechando los datos de los millones de usuarios de iPhone que utilizan ResearchKit y CareKit (este último para compartir la información directamente con sus médicos). La clínica Mayo desarrolla un proyecto que emplea un algoritmo de IA para detectar posibles problemas cardiovasculares a partir de las lecturas de los sensores del Apple Watch de los usuarios. Microsoft está desarrollando sensores diminutos que se pueden llevar en la piel para transmitir datos biométricos a monitores de salud remotos.

Así, la investigación contra el cáncer está siendo una de las más beneficiadas por estas nuevas tecnologías, pero no es la única. El Big Data y la IA, combinados con los análisis genéticos, permiten buscar y encontrar patrones entre pacientes con enfermedades raras, que puedan estar separados por kilómetros de distancia pero que presenten la misma mutación. El objetivo final es crear una enorme biblioteca digital de datos médicos, una especie de Big Data de la medicina, que respete la privacidad del paciente —los datos se anonimizan antes de registrarse—, pero que permita acelerar el diagnóstico y el tratamiento. No se conoce todavía la cura para el cáncer, pero muchos ya apuntan que se encuentra dentro de nuestros datos. Gracias a estas nuevas tecnologías y en palabras de Dietmar Berger, jefe médico y director global de desarrollo del gigante farmacéutico Sanofi, “después de pasar más de tres décadas como investigador y médico en hematología y oncología, es alentador estar viviendo y trabajando en una ‘edad de oro’ de la investigación del cáncer”.

Beatriz Guillén 

@BeaGTorres

Nota del editor: artículo actualizado el 2 de noviembre por Javier Yanes

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