LA CIENCIA SOBRE LOS HOMBROS DE LA IA
- Ariel Alvez
- 26 nov
- 6 Min. de lectura
Es un poco loco pensar que casi cada cosa que nos rodea nació en la mente de un científico o un laboratorio, y hoy se encuentran en la comodidad de nuestra casa. La Inteligencia Artificial por ejemplo, permite analizar y procesar miles de datos, algo inalcanzable para cualquier humano. Su capacidad es tal, que puede predecir si un paciente responderá favorablemente a la quimioterapia. Años atrás, esto era algo inimaginable.
En la década de 1960 compañías gigantes como Sony, Panasonic, Toshiba e IMB competían por descubrir el LED azul. Sí, así como leés. Empresas japonesas invertían millones y millones de dólares en inventar una pequeña lucecita que brillara de azul. Algo que hoy vemos a diario en pantallas, carteles y televisores.
En ese momento solo existían los LED rojos y verdes, por lo que todos los dispositivos —monitores, radios, juguetes o tableros— se iluminaban con esos dos colores.
Puede que estés pensando: “Porque no pintaban uno blanco de azul y listo”. Bueno, no era tan sencillo. La invención de este LED fue tan importante que permitió combinar los tres colores básicos (rojo, verde y azul) para crear luz blanca. Ese hallazgo cambió la iluminación moderna y dio paso a una tecnología mucho más eficiente y sostenible. Ahora está en cada artefacto, pantalla, vehículo, donde mires. Y ¿cómo sucedió?
El ingeniero Shuji Nakamura, tardó casi 30 años en lograrlo y su historia es más que interesante. Atravesó grandes desafíos trabajando en el laboratorio de una empresa pequeña, pero nunca abandonó la idea de encontrar al escurridizo LED azul. Su descubrimiento demostró que, a veces, los avances más revolucionarios nacen de la persistencia y de una red de conocimientos que se alimenta de otros campos científicos (y esto es clave para lo que sigue).
Así como el LED azul transformó la manera en que vemos el mundo, otros descubrimientos están cambiando la manera en que cuidamos la vida. Los mismos principios de innovación, colaboración y paciencia que guiaron a Nakamura hoy impulsan la investigación biomédica: desde nuevos tratamientos con luz y nanotecnología hasta terapias de precisión que iluminan —literalmente— los avances en la lucha contra el cáncer.
Un equipo conformado por los doctores en bioquímica Matías Pibuel y Silvina Lompardia, ambos investigadores de UBA-CONICET, y el bioinformático del hospital El Cruce, Martín Ledesma, están trabajando en un proyecto novedoso en el mundo, que ya fue reconocido por un premio Nobel Alemán. Pero vayamos de a poco.
Para poder dimensionar, pensemos que tan solo en un gramo de ADN podríamos almacenar 70.000.000 de canciones. ¿Y eso es mucho? Imaginate que en la plataforma de música más conocida, Spotify, se calcula que hay 100.000.000 de temas. En pocas palabras, no nos daría la vida para poder interpretar la información de un muestreo de células. Este proceso requiere tecnologías que hasta hace poco no existían. Hoy, por ejemplo, los investigadores mediante el uso de equipos realizan muestreos y obtienen información y datos en cantidades enormes, imposibles de analizar, organizar, interpretar y comparar para el cerebro humano.
¿Por qué todo esto es clave en la lucha contra el cáncer?
El doctor Pibuel explica que “el cáncer es una enfermedad multifactorial, donde las células normales mutan y hacen que estas crezcan más y de manera descontrolada. Una vez esto, las células adquieren características que les permiten invadir el tejido circundante y van desplazando a las células normales”. Eventualmente, estas características “de malignidad”, le permiten salir del tejido de origen -lo que se conoce como cáncer primario- y comenzar a viajar vía circulación sanguínea impactando en otros órganos a distancia, lo que genera las denominadas metástasis.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer es la segunda causa de muerte a nivel mundial. Tan solo en 2020 10 millones de personas murieron por algún tipo de cáncer -casi 1 de cada 6-.
Hay más de 200 clases de cáncer y la ciencia trabaja día tras día para encontrar una cura. Mientras tanto, hay muchos tratamientos ya probados y otros que están en proceso de evaluación: entre los más comunes, la cirugía, la quimioterapia, la radioterapia. Aunque estos no aseguran resultados al 100%, ya que dependen de múltiples factores como la etapa en la que se encuentra el tumor o enfermedades preexistentes, entre otras cosas.
Muchos pacientes atraviesan diferentes tratamientos en búsqueda de resultados, y ahí es donde entran nuestros investigadores que proponen “leer” las muestras de ADN -ahora que la tecnología lo hace posible- y predecir la resistencia a las terapias.
BENDITO MALDI TOF
En 2023, el equipo del doctor Pibuel publicó un paper donde mostraban los resultados tras utilizar MALDI-TOF como “herramienta para distinguir células resistentes y sensibles a drogas de uso clínico en glioblastoma y en leucemia (dos tipos frecuentes de cáncer)”. Esta investigación fue la base del proyecto actual, que busca salir de la etapa de prueba para llegar a instituciones de salud y empezar a aplicarse en muestras de pacientes a gran escala.
Ahora, ¿qué es el MALDI-TOF? Es una herramienta poderosa en investigación celular porque permite identificar y caracterizar moléculas de forma rápida, precisa y con mínima cantidad de muestra. El bioquímico lo explica de manera sencilla: “Es un equipo que permite medir pedacitos de las células. Al evaluar esos pedacitos (moléculas) uno puede ver qué moléculas se asocian con células sensibles o cuales son resistentes a determinada terapia”. La Inteligencia Artificial viene a complementar y potenciar el análisis de los datos obtenidos con esta herramienta, permitiendo clasificar y predecir con mayor precisión y velocidad.
“El proyecto en el que estamos trabajando actualmente, es una validación en muestras de pacientes para poder ver por MALDI-TOF si podemos relacionar las moléculas de un paciente que tienen el tumor y si responden o no a la quimioterapia”, explica el bioquímico.
El proceso comienza por la obtención de las muestras. Las tomas se realizan en el Hospital Garrahan y el Hospital Bicentenario de Esteban Echeverria, luego se llevan al laboratorio, donde se pasan al MALDI-TOF y este da como resultado, en términos sencillos, un gráfico que permite identificar características particulares de las células y lo que está pasando dentro de ellas. Acá es donde aparece la bioinformática. Hacemos una pausa así te la presento.
CIENCIA + CIENCIA = SÚPERCIENCIA
En 1960 surge por primera vez la bioinformática, una ciencia interdisciplinaria, entre la biología, la informática y la estadística. Pero ¿De qué se encarga cada una?
El bioinformático Martín Ledesma explica que “la biología plantea la pregunta ¿por qué estas células son resistentes?, la informática aplica la fuerza bruta para procesar cientos de miles de datos, y la estadística aplica criterios para decir ‘esto es real’ y ‘esto es ruido’”. Además, aclara que esta ciencia “es necesaria cuando la biología genera volúmenes de datos que ya no entran en una planilla”, por lo que precisa el uso herramientas computacionales y estadísticas para analizar datos biológicos que son demasiado grandes o complejos como para analizarlos “a ojo“. Esto se logra con el desarrollo de software, generación de bases de datos y creación de algoritmos y estadísticas. “Todo para poder visualizar mejor los resultados para convertirlos en información que un médico, un bioquímico o un investigador pueda utilizar”, añade el bioinformático.
Ahí hace su entrada triunfal la protagonista de 2025: la Inteligencia Artificial. Gracias a los avances de esta tecnología y la evolución que tuvo estos años con el machine learning (aprendizaje automatizado mediante la carga de datos), las máquinas pueden aprender patrones y tomar decisiones que, en este campo, son cruciales.
Ojo! La IA no es algo nuevo. Aunque ocupe todas las miradas hoy día, es más antigua de lo que pensamos. Su inicio data de 1950, cuando el padre de la informática, Alan Touring, desarrolló lo que llamó “el test de Touring”. Esta prueba tenía como fin determinar si una computadora podía imitar las respuestas humanas y engañar a una persona. Tremendo adelantado.
Pero la IA depende mucho del ser humano y de cómo y con que se la entrena. Martín explica que, aunque la computadora pueda “mirar todas las proteínas de todos los espectros de todas las muestras y encontrar el patrón, si los datos no están bien organizados, la IA aprende cualquier cosa”.
Según el especialista, la bioinformática “ordena, limpia, anota y deja todo comparable para que la IA aprenda el patrón que separa la molécula sensible de la resistente, elija las variables más informativas y estime el poder de predicción”. De forma sencilla, “la bioinformática prepara la mesa y la IA come”. Si la mesa está desordenada, la IA come mal.
VOLVAMOS AL PROYECTO
Ya sabemos que algunos especialistas toman muestras de ADN, otros las procesan en el MALDI TOF, otros programan el software que analizará los resultados y verificará qué moléculas tienen un determinado tumor, para poder comprarlas con las muestras clínicas -esto último con la ayuda de IA entrenada para reconocer los patrones-. Te dije que los avances más revolucionarios necesitan de una red de conocimientos que se alimenta de otros campos científicos…
En este momento el proyecto de Pibuel, Lompardia y Ledesma está en etapa de validación. Los objetivos son claros: ayudar a que las personas no se expongan a los efectos adversos de la quimioterapia, u otros tratamientos, si puede preverse que no obtendrán el beneficio clínico esperado, agilizar el paso hacia terapias nuevas o ensayos clínicos, disminuir tiempos y costos para el paciente y el sistema de salud.
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