Un cofundador de LinkedIN apuesta a transformar el desarrollo de medicamentos contra el cáncer con inteligencia artificial
La empresa Manas AI quiere reducir tiempos y costos en la investigación médica mediante modelos avanzados; expertos alertan que todavía hay que prestar atención a la transparencia de los algoritmos y a la validación experimental
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LA NACIONVictoria Mendizábal
La startup de tecnología Manas AI, cuyos dueños son Reid Hoffman—fundador de LinkedIn— y Siddhartha Mukherjee—médico oncólogo e investigador de cáncer—, levantó la semana pasada 25 millones de dólares en su última ronda de financiación. La compañía, que se guía bajo el lema “irrumpiendo en el desarrollo de fármacos”, busca incorporar la inteligencia artificial para el diseño y creación de drogas relevantes.
En detalle, según informa un comunicado oficial, Manas AI busca aprovechar la IA patentada, la química computacional generativa y biólogos altamente capacitados para reducir plazos y costos de la investigación tradicional. La empresa se enfocará principalmente en el desarrollo de nuevos medicamentos contra el cáncer de mama, próstata y linfoma, pero también busca hacerse un lugar en las drogas contra enfermedades autoinmunes o incluso condiciones poco frecuentes.
“La inteligencia artificial tendrá un impacto duradero y positivo en la humanidad, y durante años me he centrado en ayudar a hacer realidad el potencial de esta tecnología”, dijo Hoffman. “Manas AI está derribando barreras que han frenado la innovación médica durante décadas, lo que conducirá a un impacto positivo exponencial en nuestra capacidad para tratar las enfermedades humanas”, siguió.
La empresa no es la primera en entrelazar el mundo de la inteligencia artificial con la industria farmacéutica. Otras empresas -como Xaira, que juntó 100.000 millones de dólares en su última ronda de inversión- ya aseguraron que están desarrollando drogas con la ayuda de la IA. También está Treeline Biosciences, una empresa que logró juntar 422 millones de dólares el año pasado y que se encamina en la misma misión.
La tendencia es prometedora. Hernán Seoane, consultor en innovación estratégica en salud, explicó a LA NACIÓN que la incorporación de la inteligencia artificial en el desarrollo de nuevos fármacos trae una aceleración en el descubrimiento de moléculas candidatas al analizar enormes bibliotecas de compuestos químicos y así poder predecir sus propiedades. También, afirmó que la IA optimiza el diseño de fármacos y reduce los costos de investigación y desarrollo.
En esta línea, Karina Vera, médica oncóloga y jefa de la Unidad de Investigación del Hospital Británico, comenta para LA NACIÓN que la inteligencia artificial es extremadamente útil para encontrar patrones y generar estadísticas. “Si los datos están centralizados, los profesionales podemos prevenir, tratar, generar nuevos fármacos”, agregó.
La aceleración de la investigación para medicamentos contra el cáncer se hace cada día más necesaria a medida que los casos suben. En la Argentina, un estudio reciente sobre 53.800 historias clínicas de pacientes atendidos desde 2001 mostró un aumento de los casos entre los 18 y 59 años, principalmente por tumores de mama y colon. Además, anualmente se detectan 130.000 casos de cáncer de mama, una cifra alarmante para Claudio Martín, presidente de la Asociación Argentina de Oncología Clínica. “Es un tsunami”, asegura.
Si ampliamos la mirada al plano global, un estudio sobre la evolución de 29 tipos de cáncer en personas de entre 14 y 49 años reveló un incremento cercano al 79% en su detección entre 1990 y 2019. Esto se traduce en unos 3,3 millones de diagnósticos en todo el mundo durante 2019, con mayor incidencia en países de alto nivel de desarrollo económico.
Si bien la incorporación de la inteligencia artificial trae consigo buenas expectativas, Seoane no deja de alertar sobre el riesgo de la validación experimental. “Aunque nuestros modelos son cada vez más sofisticados, seguimos encontrando una alta tasa de falsos positivos”, aclaró. “Lo que funciona en la simulación no siempre se traduce al laboratorio. La biología humana es increíblemente compleja”.
A su vez, comentó que el costo para llevar a cabo estas prácticas es muy alto, así como también hay que tener mucho cuidado con los sesgos o la falta de información sobre fracasos en investigaciones previas, que se pueden encontrar en la base de datos que se usó para entrenar a la tecnología. “La IA en farmacología no es éticamente neutral. Su impacto depende de cómo abordemos estos retos para asegurar que la innovación beneficie a todos, sin excepciones”, concluyó Seoane. “Necesitamos urgentemente marcos específicos para validar modelos de IA en el desarrollo farmacéutico”.
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