Contenido
- Detección temprana
- Mejorando el tratamiento existente
- Encontrar nuevas curas
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Conclusión
Fuente: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Para llevar:
¿Podría la inteligencia artificial ser la tecnología para finalmente vencer al cáncer? Es nuestra mejor apuesta hasta ahora.
Con la vacuna contra el cáncer programada para ser probada en humanos a fines de este año, y las nuevas técnicas avanzadas de detección impulsadas por la IA, se estaban acercando más que nunca a ganar la guerra contra el cáncer. Ahora podemos predecir esta enfermedad tan temida antes de que ocurra, y tratarla con nuevos medicamentos que pueden atacar las debilidades únicas del ADN de esa neoplasia maligna específica.
Detección temprana
Detectar el cáncer lo antes posible es de suma importancia. Si un tumor se diagnostica en una etapa temprana, los médicos pueden tratarlo con una probabilidad mucho mayor de éxito antes de que crezca demasiado. Cuanto más se haya propagado un tumor maligno, menores serán las posibilidades de supervivencia de los pacientes. En un artículo anterior, ya hablamos sobre el software basado en algoritmos que puede analizar todo tipo de informes de imágenes médicas para detectar incluso la anomalía más minúscula que el ojo humano no puede esperar encontrar. Algunos de ellos son tan exactos que cuentan con una asombrosa tasa de detección del 88 por ciento, y pueden usarse retroactivamente para verificar todos los registros médicos anteriores de un paciente determinado (o incluso una población) en cuestión de minutos.
Todos los días se desarrollan nuevos algoritmos inteligentes que pueden detectar patrones complejos de tumores, y algunos de ellos se pueden usar para detectar un tumor desde el momento en que se forma. Una startup de terapia contra el cáncer llamada Cyrcadia Health desarrolló pequeños parches portátiles que se podían insertar cómodamente debajo de un sujetador para detectar cambios de temperatura dentro del seno de una mujer. Mediante el uso del software de análisis predictivo de aprendizaje automático, el dispositivo inteligente puede detectar cualquier patrón circadiano anormal en los tejidos mamarios e inmediatamente alertar a la mujer (y a su proveedor de atención médica). Según las primeras pruebas realizadas por el fabricante, los parches llenos de sensores pueden detectar hasta el 80 por ciento de los tumores de mama. (Para obtener más información sobre cómo se utiliza la tecnología en la salud, consulte El papel de la TI en el diagnóstico médico).
Lo que es aún más interesante es que el aprendizaje automático seguramente abrirá nuevas oportunidades para la detección temprana a su debido tiempo. Lo que hace que el cáncer sea una enfermedad tan difícil de tratar es la extrema variabilidad de sus muchas formas. Aunque se han hecho muchos grandes avances en la genómica del cáncer, el monitoreo del ADN humano para detectar cualquier mutación genómica requiere esfuerzos sustanciales en la secuenciación. Cuantas más muestras y ejemplos de malignidad pueda recolectar la IA, más puede aprender sobre el cáncer y aliviar significativamente la carga computacional de secuenciar cualquier mutación potencial.
Mejorando el tratamiento existente
La mayoría de los agentes de quimioterapia tradicionales son conocidos por sus efectos devastadores en el cuerpo humano, como alopecia, fatiga constante, vómitos perniciosos y muchos otros. En los últimos años se han diseñado nuevas terapias biológicas más selectivas para estimular el sistema inmunitario del cuerpo para que actúe contra las células malignas. Conocidas colectivamente como "inmunoterapia", muchas de esas terapias más nuevas son mucho más tolerables, pero es difícil predecir si funcionarán contra un tumor específico o no.
Un ejemplo de ello son los inhibidores de PD-1, un grupo de anticuerpos monoclonales que actúan evitando que las células cancerosas desactiven el sistema inmunitario. Sin embargo, algunas poblaciones de pacientes son conocidas por su tasa de respuesta extremadamente baja a este tipo de tratamiento. Por ejemplo, los inhibidores de PD-1 no funcionan en aproximadamente el 80 por ciento de los pacientes avanzados con cáncer de pulmón de células no pequeñas, lo que genera un desperdicio significativo de recursos debido al alto costo de estos anticuerpos.
La oncología de precisión es una nueva rama que desarrolla nuevas técnicas que mejoran las decisiones de tratamiento al encontrar, por ejemplo, solo aquellos pacientes que podrían beneficiarse del tratamiento descrito anteriormente con inhibidores de PD-1. Investigadores del Institut Curie en Francia están trabajando con la startup estadounidense Freenome para desarrollar una nueva alternativa no invasiva a la biopsia quirúrgica para buscar el ADN del cáncer que circula en la sangre. Freenomes AI se alimenta con datos provenientes de pacientes con cáncer y tiene la tarea de encontrar cualquier vínculo entre los biomarcadores sanguíneos y la respuesta de los pacientes al tratamiento. Su ensayo clínico podría ser el primero entre muchos destinados a mejorar la eficiencia y la precisión de la inmunoterapia moderna, ahorrando recursos valiosos que se desperdician en el tratamiento de pacientes que no se beneficiarían. (La tecnología se está volviendo cada vez más frecuente en la atención de la salud, pero ¿qué piensan los pacientes al respecto? Consulte ¿Qué quieren los pacientes de la tecnología de la atención médica?)
Encontrar nuevas curas
La llamada "vacuna contra el cáncer" que, hasta ahora, ha curado hasta el 97 por ciento de los tumores en ratones, es probablemente la noticia más innovadora en años. En realidad, una forma mucho más precisa de la inmunoterapia descrita anteriormente, la vacuna contra el cáncer recibe su nombre del hecho de que puede evitar que los tumores reaparezcan. Una vez más, este nuevo y sorprendente tratamiento en realidad activa las células T del sistema inmunitario para eliminar las células cancerosas en todo el cuerpo. Lo que hace que esta nueva "vacuna" sea diferente de otros tipos de inmunoterapia es que los dos agentes que la componen se inyectan directamente dentro el tumor para reactivar las células T "latentes". Debido a eso, estas células no son como cualquier otra célula T que se encuentre dentro del cuerpo, sino una población específica que ha sido entrenada para reconocer proteínas específicas del cáncer. Una vez que destruyen el tumor dentro de ese tejido, incluso pueden deambular libremente por la circulación sanguínea para buscar y destruir cualquier otra célula cancerosa que se haya infiltrado en otros tejidos (un fenómeno conocido en medicina como "metástasis").
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No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Si esta idea suena increíble, bueno, eso es porque lo es. ¿Vamos a ganar la guerra contra el cáncer tan pronto como esta vacuna complete sus ensayos y se lance al público? Lamentablemente, las cosas rara vez son tan simples, y este tratamiento solo funciona en un subconjunto específico de tipos de cáncer, porque cada tipo de cáncer se ve afectado por el sistema inmune de una manera diferente. Y ahí es donde AI nos va a ayudar, una vez más, como Deus Ex machinao, en este caso, un aprendizaje automático deus ex machina.
La compañía danesa Evaxion recibió recientemente un fondo de casi $ 1 millón para desarrollar un proyecto de aprendizaje automático que permitiría personalizar la inmunoterapia según las necesidades individuales de los pacientes. Las mutaciones que conducen al crecimiento incontrolado de células malignas difieren de un paciente a otro y dependen de su genoma específico. Al secuenciar genes en células cancerosas y células sanas del paciente, la IA puede identificar los cambios de ADN individuales específicos para el cáncer de ese paciente, y luego diseñar antígenos de vacuna que, una vez más, prestan una mano preciosa al sistema inmunitario del huésped.
Evaxion está lejos de ser la única compañía que busca soluciones personalizadas en la terapia contra el cáncer, y lo único que realmente diferencia a las diferentes startups no es el método, sino la potencia de sus algoritmos de aprendizaje automático. Ya sea que sea la compañía danesa la que finalmente gane la carrera, solo el tiempo lo dirá, pero lo que realmente importa es que el elemento que marcará la diferencia es la IA.
Conclusión
Uno de los muros más altos e insuperables que actualmente hace que la terapia contra el cáncer sea un privilegio disponible solo en los países más ricos o para las personas más ricas es, con mucho, su costo exorbitante. Estas nuevas tecnologías impulsadas por IA pueden ayudar a reducir el desperdicio y tienen el potencial de reducir los costos, haciendo que el tratamiento del cáncer sea mucho más asequible y, a su vez, más "democrático".