El gobierno de Estados Unidos está haciendo una apuesta de miles de millones de dólares a que la IA puede hacer lo que décadas de bombardeos no han logrado: hacer que el cáncer sea más manejable y mucho más fácil de sobrevivir.
En el marco de una asociación recientemente anunciada con Advanced Micro Devices, el Departamento de Energía (DOE) construirá dos de las supercomputadoras de inteligencia artificial más avanzadas del mundo (Lux y Discovery) para acelerar la investigación sobre energía de fusión, defensa nacional y tratamientos contra el cáncer, según un informe de Reuters.
El Ministro de Energía, Chris Wright, dijo a Reuters que las máquinas podrían “en los próximos cinco a ocho años” ayudar a convertir “la mayoría de los cánceres, muchos de los cuales hoy son sentencias de muerte, en condiciones manejables”.
Para científicos como Trey Ideker, que dirige el programa de oncología de precisión de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada en Salud del Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU., el anuncio es a la vez emocionante e incompleto.
“¿Podemos lograr un impacto significativo en el cáncer con inteligencia artificial y big data en los próximos ocho años? Absolutamente”, dijo a Fortune. “¿Puede la IA por sí sola resolver el problema del cáncer? No”.
El verdadero cuello de botella: datos, no computación
A pesar de todo su poder, Lux y Discovery no pueden estudiar sin combustible. Ideker dice que el mayor desafío en este campo es integrar los datos multimodales (desde secuencias genéticas hasta escaneos de tejidos e imágenes corporales) necesarios para predecir cómo responderá un paciente al tratamiento.
Compara la falta de datos sobre el cáncer con otras áreas de la IA. Los modelos de lenguajes grandes (LLM), como ChatGPT, tienen Internet; Los coches autónomos como Waymo pasan millones de horas en la carretera. Para el cáncer, por el contrario, sólo hay tantos datos como los hospitales pueden y están dispuestos a proporcionar.
“El espacio del cáncer es más limitado en los datos”, dijo Ideker. “Tenemos que invertir tanto en recopilar y vincular estos datos como en informática”.
Él cree que los equipos del DOE deberían conectarse directamente a programas federales en curso, como la iniciativa ADAPT ARPA-H, que recopila datos de pacientes para entrenar modelos que predicen las respuestas a los medicamentos.
“La combinación de inteligencia artificial y datos”, dijo, “es lo que hará que esto funcione”.
La metáfora favorita de Ideker para el futuro cercano de la inteligencia artificial en medicina no es la de un cirujano robot autónomo; más bien, ve la IA como un nuevo lugar en la sala de juntas.
“Cuando los pacientes dejan de responder al tratamiento de primera línea, sus casos son derivados a estas citas”, afirmó. “Diez o 12 Jedi (médicos y doctorados) se sientan en una sala de juntas, como algo fuera de casa, discutiendo qué probar a continuación”.
A veces es aleatorio, dice: alguien recuerda el estudio de la semana pasada y sugiere probar un fármaco de ese estudio. Imagina a la IA como un “asistente silencioso en un rincón” que ha leído toda la literatura y conoce todos los resultados de las pruebas.
“No desencadenará el tratamiento”, dijo. “Simplemente dará su opinión y los médicos tendrán que respetar el hecho de que a menudo será la única persona en la sala que lo lea todo”.
En el UCSD Moores Cancer Center, el equipo de Ideker ya está realizando ensayos clínicos basados en este modelo. Espera que los oncólogos agradezcan la ayuda, especialmente en los casos graves.
“La IA no va a montar en un caballo blanco”, afirmó. “Ya está fluyendo a un ritmo moderado”.
2033: futuro probable
Ideker cree que a principios de la década de 2030 casi todos los pacientes podrán recibir el mejor tratamiento disponible para su tumor específico, un verdadero avance en la medicina de precisión en la que se especializa. Sin embargo, desarrollar nuevos medicamentos en tiempo real para tratar cánceres resistentes llevará más tiempo.
Por ahora, preferiría que los responsables de las políticas se centraran en conectar la nueva potencia informática a los sistemas de datos hospitalarios reales.
“Si hay algo egoísta que realmente podría beneficiar a la ciencia”, dijo, “sería conectar los esfuerzos de IA con los lugares que generan los datos que necesitan”.
En cuanto a la frase de Wright acerca de que “el principio del fin” del cáncer es una sentencia de muerte, Ideker la llama “inspiradora, pero es necesario desentrañarla”.
“Creo que resolveremos la primera parte (asociar a cada paciente con el mejor tratamiento disponible) para 2030”, dijo Ideker. “¿Pero qué pasa si no hay tratamientos que funcionen para su tumor? Entonces es cuando necesitaremos formas de desarrollar medicamentos en tiempo real para cada paciente. Apuesto a que este problema no se resolverá para 2030, pero es algo en lo que la gente debe pensar”.
