Descifrando el código de la vida

Históricamente, conocer la estructura de una proteína podía tomar años de trabajo. Se trata de uno de los procesos más complejos para la biología y hoy, gracias a la inteligencia artificial, ese lapso se redujo. AlphaFold, la herramienta de Google DeepMind, ha logrado predecir la estructura de más de 200 millones de proteínas, un avance clave que podría abrir puertas al desarrollo de nuevos medicamentos y terapias.

El impacto de esto en términos de velocidad, accesibilidad y escala es tan grande que le valió a John Jumper, Demis Hassabis y David Baker el Nobel de Química el año pasado por sus trabajos tanto en el diseño computacional de proteínas como en la predicción de sus estructuras. Este es un ejemplo de cómo la IA incide en el progreso científico: lo que antes tomaba años, ahora se puede predecir en minutos.

Ganarle al tiempo es un desafío constante en la vida moderna. Esta variable juega un rol crucial también en la lucha contra la resistencia antimicrobiana, una amenaza creciente para la salud pública global. Si bien el principal factor para evitar la resistencia está en la responsabilidad en el uso de antibióticos, también se trata de una cuestión de tiempos: las superbacterias se adaptan cada vez más rápido y el desarrollo de nuevos antibióticos no avanza al mismo ritmo.

En un artículo reciente, David Baker (uno de los ganadores del último Nobel de Química) asegura que la humanidad está viviendo una transformación trascendental como lo fue aprender a manejar los metales al final de la Edad de Piedra. Se refiere a la “revolución del diseño de proteínas”. De hecho, este año en su laboratorio presentaron la primera medicina de proteínas diseñadas por un ordenador, un tratamiento experimental para el envenenamiento por mordedura de serpiente, una de las 23 enfermedades tropicales desatendidas según la OMS. Más allá del caso puntual, se entusiasman porque creen que la IA puede ayudar a democratizar el descubrimiento de nuevas terapias en caso de enfermedades olvidadas, ahorrando dinero y recursos.

Esto es apenas la punta del iceberg pero, como toda tecnología incipiente, con prudencia. Josep Munuera, jefe de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Sant Pau de Barcelona y experto en tecnologías digitales aplicadas a la salud, en una nota con El País plantea un paralelismo interesante sobre lo que está pasando hoy con la IA en la medicina y la llegada de los primeros GPS: “Al principio, si los seguías a ciegas, podían llevarte a un lago. De lo que se trata ahora es conseguir que la navegación sea fiable”. Él mismo sugiere que “habrá que diseñar navegadores para que nos ayuden, y seguir vigilantes por si alguna vez nos llevan al lago”.

Hay una frase del Dr. René Favaloro, de hace más de 30 años en una conferencia en Tel Aviv, cuya vigencia resulta elocuente: “La ciencia es una de las formas más elevadas del quehacer espiritual pues está ligada a la actividad creadora del intelecto, forma suprema de nuestra condición humana”. La irrupción (y la promesa) de la inteligencia artificial aplicada a la salud plantea oportunidades únicas y desafíos que, paradójicamente, nos ponen cara a cara con nuestro lado más humano. Si volvemos al caso de AlphaFold, hasta la aparición de esta tecnología se había conseguido determinar la estructura de apenas 200.000 proteínas, un trabajo que llevó 60 años. Pero fue esa base de datos, lograda gracias al trabajo de miles de científicos, la que funcionó como material de aprendizaje para la inteligencia artificial. Al fin y al cabo, la ciencia es un esfuerzo colectivo y esta tampoco es la excepción.

Presidente de Laboratorios Richmond

Por Marcelo Figueiras

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