Descubrir y diseñar nuevos fármacos en meses en vez de años es la "gran revolución" de la IA en la salud

Al igual que en muchos otros ámbitos, la medicina se ha convertido en uno de los campos donde la inteligencia artificial despierta grandes expectativas.
Desde la detección temprana de males hasta el desarrollo de fármacos, las promesas son numerosas.
Ignacio Fuentes Ribas conoce de cerca ese escenario. Como director ejecutivo de MIT Jameel Clinic, el centro del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) dedicado al desarrollo de la IA en la salud, impulsa la investigación y utilización de esta tecnología para cambiar el panorama de la atención médica.
De visita en el país, invitado por la UDD y la U. de Chile para el lanzamiento de un programa de investigación, el especialista conversó con "El Mercurio" sobre los avances reales que está mostrando la IA en medicina, los obstáculos que frenan su adopción y las áreas con mayor potencial de transformación.
Un campo donde el especialista ve un enorme potencial es en el descubrimiento de nuevos fármacos, ámbito que define como "la gran revolución" de la IA en salud.
Según explica, en el MIT han avanzado en proyectos como Boltz-1, un modelo de IA que predice en 3D cómo encaja una molécula dentro de las proteínas del cuerpo, es decir, les muestra a los científicos la forma exacta que debe tener una terapia para adherirse a una enfermedad y desactivarla.
Esto, precisa Fuentes, acelera la creación de medicamentos desde una computadora. Además, la gran diferencia, añade, es que la IA no solo permite analizar sustancias ya conocidas, sino también diseñar estructuras completamente nuevas que podrían convertirse en terapias.
"Ahora podemos pensar en nuevas proteínas y nuevos compuestos. Hasta ahora, esto no estaba al alcance de la gran industria farmacéutica, porque no pensaban en cosas que no existían. Ahora se puede pensar en nuevas moléculas de utilidad para inhibir determinados mecanismos del cáncer o de cualquier patógeno. Esto lo cambia todo".
Además, sostiene que estas herramientas aceleran significativamente el proceso de descubrimiento. "Ahora tenemos un algoritmo corriendo día y noche, con mucha más potencia de cálculo, capaz de explorar un universo mucho más grande".
-Se ha hablado de reducir años de investigación a meses. ¿Eso es real?
"Completamente. Esto no cambia la parte de los ensayos clínicos ni todo lo relacionado con la seguridad de los pacientes; habrá que seguir pasando por esas etapas. Pero sí acelera mucho el descubrimiento".
- ¿En qué áreas de la atención de salud la IA ya está produciendo impactos medibles?
"Por ahora, no tanto en el tratamiento de pacientes, sino más en su utilización para aspectos operativos, que está bien y es necesario. Pero donde va a estar la mayor oportunidad a futuro es, justamente, en el trato a pacientes: en los sistemas de triaje, en ciertas intervenciones, en el trabajo con robots quirúrgicos y en la asistencia al médico para que pueda tomar mejores decisiones sobre los pacientes".
Para Fuentes, un ejemplo prometedor es Mirai, un sistema desarrollado en MIT Jameel Clinic capaz de estimar el riesgo de que una mujer desarrolle cáncer de mama a partir del análisis de una mamografía.
A diferencia de los modelos tradicionales, que buscan detectar tumores ya presentes, "este es capaz de detectar cuál va a ser el posible desarrollo de un cáncer en los próximos cinco años, cuando el paciente no tiene cáncer todavía".
Según explica, la herramienta analiza patrones que pueden pasar inadvertidos para el ojo humano e identifica señales sutiles en imágenes médicas y tejidos tras haber sido entrenada con información de cientos de miles de pacientes. "Todo lo que nos permita descubrir qué es lo que va a pasar antes, nos da una victoria asegurada porque amplía nuestras posibilidades de encontrar el cáncer antes", afirma.
Detectar antes
En la práctica, agrega, esto podría modificar la forma en que se realiza el seguimiento de un paciente. "En lugar de decirle que vuelva de aquí dos años, le decimos 'vuelva usted de aquí seis meses', porque hay algo aquí que no veo claro. Y si en aquel momento el tumor se ha manifestado, ya sabemos cómo intervenir. Lo encontramos de forma temprana. Ese es el secreto".
Mirai ha sido desplegado bajo estudio en hospitales de múltiples países y también está siendo evaluado en Chile desde 2021 junto a la U. de Chile. Según Fuentes, actualmente está en una fase de validación para su eventual uso en pacientes.
Pese a estas oportunidades, Fuentes sostiene que el principal desafío ya no es tecnológico, sino de adopción. A su juicio, la velocidad con que estas herramientas se están incorporando a la práctica clínica y a industrias vinculadas a la salud es mucho menor que el entusiasmo que rodea a la IA.
"Estamos en la oportunidad de que esto cambie y de que realmente ocurra, pero al momento todavía no ha pasado", afirma.
En el caso de los fármacos, por ejemplo, señala que gran parte de la innovación está ocurriendo hoy en empresas biotecnológicas pequeñas, "que desarrollan estas herramientas con mayor rapidez que la gran industria farmacéutica".
El problema de la adopción, plantea, no radica en la falta de algoritmos, sino en las dificultades para integrarlos a los sistemas de salud.
A su juicio, el desafío es que las organizaciones aprendan a trabajar de una manera distinta para aprovechar realmente estas herramientas. "Esto tiene que dar lugar a una forma nueva de pensar la atención de pacientes y la gestión de hospitales", advierte Fuentes.
Para ilustrarlo, compara el desafío actual con la llegada de la electricidad a las fábricas: "Tardamos más de 30 años en utilizarla como se debía. Las fábricas eliminaron la máquina de vapor y se electrificaron, pero siguieron construidas de la misma forma. La organización de la actividad productiva debería haber cambiado. Eso tardó décadas, porque nadie había pensado en ello".
Algo similar podría estar ocurriendo hoy con la IA, sugiere. "Podemos hacer los mejores algoritmos, pero si no se utilizan, no sirven para nada".
Para Fuentes, la colaboración entre países e instituciones será clave para acelerar la incorporación de la IA en salud. "Diferentes países o geografías pueden beneficiarse de lo que está pasando en un sitio y en otro e implementarlo localmente".
Y añade: "Hay que ser muy valiente porque estas cosas no son fáciles y hay que ponerse de acuerdo. Seamos valientes y capaces de implementarlo".
Fuentes puntualiza: "Los países debemos trabajar juntos. En el fútbol, podemos competir, pero en la salud hay que estar unidos".
''Los países debemos trabajar juntos (en la adopción de la IA en salud). En el fútbol, podemos competir, pero en la salud hay que estar unidos".
IGNACIO FUENTES RIBAS DIRECTOR DE MIT JAMEEL CLINIC
LatinoaméricaFuentes es optimista sobre el uso de IA en salud en Chile y América Latina. A su juicio, la región cuenta con la ventaja de que "llevamos años de investigación conjunta, donde investigadores chilenos se van a formar a Estados Unidos y regresan a poder potenciar esto". Para el especialista, ese intercambio de conocimiento debe traducirse en más alianzas institucionales que permitan "implementar localmente las innovaciones desarrolladas en otras partes del mundo".