¿Podrá la IA curar el cáncer?: "No se alcanzará una medicina de precisión sin su ayuda"

La Inteligencia Artificial (IA) ya ha llegado a la medicina. Pero, ¿podrá ayudar a curar el cáncer? Y no solo eso, ¿los investigadores serán capaces de anticiparse a las enfermedades para poder prevenirlas?

Este ha sido el tema principal del acto que ha organizado el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) este martes en el CaixaForum, con motivo de la celebración del Día Mundial de la Investigación del Cáncer.

"Sabemos que el camino más certero para tener nuevos tratamientos es la investigación. Hay que estudiar la metástasis para poder bloquearla y detenerla", comentaba María. A. Blasco, directora científica del CNIO. De esta manera, Blasco ha explicado que en el centro ya utilizan la IA en la predicción y el desarrollo de estructuras de proteínas para saber cómo evolucionará un tumor y cuáles serán los mejores fármacos para tratarlo: "Hemos contratado a nuevos grupos dedicados a la biología computacional y la IA".

"No podremos alcanzar una medicina de precisión sin la ayuda de la IA. Estamos digitalizando el mundo físico con datos de nuestro comportamiento o historial médico. Solo podemos darle sentido con la Inteligencia Artificial", reseñaba Nuria Oliver, experta en IA y directora de la Fundación ELLIS Alicante. "Nos encontramos inmersos en la cuarta revolución industrial que representa una unión entre el mundo físico, biológico y digital", añadía.

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Además, la experta ha manifestado que la IA permite interpretar el pasado, entender el presente y predecir el futuro: "Cualquier uso relacionado con la IA debe considerar cinco pilares: tecnológico, legal, ético, social y económico/laboral".

Sin embargo, Oliver también ha indicado las limitaciones que se deben abordar: "El potencial para conseguir una medicina personalizada es inmenso, pero hay que atajar los sesgos, la discriminación, los estereotipos, la opacidad algorítmica, la manipulación subliminal de nuestro comportamiento, la falta de veracidad o la excesiva huella de carbono".

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En cuanto a las características que se deben exigir a los sistemas de IA, ha destacado que es importante que aumenten la inteligencia humana, "pero no la sustituyan": "Tampoco nos debe discriminar, tiene que seguir el principio de beneficencia y el de no-maleficencia".

Por su parte, Alfonso Valencia, director del departamento de ciencias de la vida del Barcelona Supercomputing Center (BSC), espera que en los próximos cinco años se puedan analizar los datos oncológicos de pacientes en distintos países europeos y para ello ya hay varios programas de análisis dirigidos a ello: "El objetivo es que los investigadores puedan pedir una cohorte virtual de datos de pacientes con algún tipo de cáncer en concreto, o de mutación, sin tener que preguntarse cómo funciona. Todos usamos la luz y el gas y no sabemos su funcionamiento exacto".

Objetivo: crear un modelo de lenguaje como ChatGPT, pero controlando los datos usados

Por ese motivo, Valencia ha aclarado que el BSC tiene un encargo: crear un modelo de lenguaje como ChatGPT, pero controlando los datos usados. Será un modelo abierto que podrán utilizar "con confianza" los grupos de investigación nacionales y de las compañías: "ChatGPT se ha introducido rápidamente en la sociedad y ha tenido un impacto tremendo. Es una locura. Se deben dar facilidades para que los investigadores puedan desarrollar métodos de IA y que no quede todo en manos de las grandes compañías americanas. El reto es que los datos sean accesibles e interoperables, que es el problema central con el que nos encontramos".

Respecto a los riesgos y problemas de estas nuevas tecnologías, Valencia ha especificado que la medicina occidental se ha dedicado a tratar hombres en cierto rango de edad, "ignorando así a las mujeres": "Los datos en medicina están sesgados hacia un tipo de pacientes. Necesitamos sistemas de control de datos de la IA".

Una revolución en las proteínas

Igualmente, Valencia describía el campo en el que la IA ha triunfado, las proteínas: "Los modelos de lenguaje se entrenan con textos y las proteínas están formadas por 20 aminoácidos que se pueden codificar con letras. Por tanto, podemos entrenar al lenguaje para que nos hable en proteínas fiables, podemos estar seguros de la calidad de los resultados. Ahora, las grandes compañías compiten en el área de las proteínas".

"Ahora podemos preguntarnos cómo eran las proteínas ancestrales o las que no hemos llegado a detectar. La exploración del espacio de secuencias tiene riesgos: está en manos de estas empresas y al principio el software era público y desde hace algo más de un año no lo es. ¿Cómo puede ser que se publique un artículo en una revista científica como Nature sin la explicación de ese software?", continuaba.

Para finalizar, Valencia ha comentado que se multiplicarán los datos sintéticos: "Esperamos que haya tres veces más que reales. Los usamos para predecir la trayectoria de los pacientes o desarrollar sistemas digitales para reemplazar a los animales en los ensayos preclínicos".