La alta tecnología dice que la IA puede encontrar una cura para el cáncer. Entonces ¿dónde está?

Su nombre era junio. Junio ​​sería el último mes que sabría.

Recuerdo la forma en que su cama lo hacía tan pequeño, cómo se lo tragaba en medio de la habitación, cómo se giraba para mirar hacia la ventana. Y su hígado se debilitó, su piel era un albaricoque fantasma. A Jen – la llamé Nan – le siguió el rey del terror, el emperador de todas las enfermedades: el cáncer. este hijo.

El cáncer estaba en su páncreas. ¿Posibilidades de supervivencia? “No es bueno”, por decirlo a la ligera. Las matemáticas no lo hacen claro: es el duodécimo cáncer más común en todo el mundo, la sexta causa más común de muerte por cáncer. La Organización Mundial de la Salud dice que es “uno de los tipos de cáncer con peor pronóstico”. No fue favorable para mi abuela.

Jen murió hace nueve años. Recientemente, pensé en otros futuros: aquellos en los que a mi abuela y a muchos millones de personas les diagnostican cáncer cada año, todavía están aquí. Los pensamientos surgen cuando somos bombardeados por directores ejecutivos de inteligencia artificial que hacen proclamaciones audaces como “La IA curará el cáncer en cinco a 10 años” o “La IA curará el cáncer durante nuestra vida”. Estas afirmaciones contrastan con los escenarios apocalípticos, incluida la IA, responsable de la extinción de la humanidad en 2030. Se oye que la IA es a la vez salvadora y aniquiladora.

Empaque el escenario del fin del mundo y encontrará avances significativos en el uso de la IA como herramienta en la detección, prevención y tratamiento del cáncer. Si hay un futuro en el que se evita un supuesto apocalipsis de la IA, entonces puede ser un futuro en el que la terapia contra el cáncer se redefina por completo. Pero ¿hasta dónde puede llevarnos la IA hacia una cura?

Hoy en día, la IA está recurriendo al desarrollo de fármacos, planes de tratamiento y, en algunos lugares, se ha utilizado en clínicas, estudiando imágenes pulmonares para detectar signos tempranos de malignidad y ayudando a extirpar tumores cerebrales. Palabras como “eficiencia” y “atención personalizada” están por todas partes; Está muy extendida la idea de que la IA puede liberar tiempo para que los médicos y profesionales médicos puedan alejarse del trabajo ajetreado.

El cáncer no es una sola enfermedad

Incluso con estos avances positivos, hable con médicos, oncólogos e investigadores que trabajan en la superficie del carbón y rápidamente descubrirá que existe tensión entre las afirmaciones más grandiosas de la alta tecnología y su carrera para “resolver” enfermedades y, deliberadamente, considerado progreso en la ciencia.

“Hasta que la IA realmente pueda pensar y experimentarse a escala, no estoy seguro de que encontremos una cura para todos los cánceres o enfermedades médicas en los próximos 10 años”, afirma Sherene Loi, oncóloga médica especializada en el tratamiento del cáncer de mama en el Centro Oncológico Peter MacCallum de Melbourne.

Pero Loi y otros expertos en cáncer hablaron para creer que habrá eficiencias en el tratamiento, el diagnóstico y los servicios de patología que darán frutos, presagiando una atención del cáncer más personalizada y equitativa.

El cáncer no es una sola enfermedad. Es un término general que describe el crecimiento incontrolado de células normales. Normalmente, describimos el cáncer según el lugar en el que se encuentra en el cuerpo: mama, próstata, pulmón, cerebro, sangre, páncreas. Se trata de enfermedades complejas y muy variables que afectan a una variedad de células diferentes y se basan en una amplia gama de cambios genéticos. Además, los resultados del cáncer dependen de muchos factores, incluida la biología de la enfermedad y los tratamientos disponibles. A sal La cura del cáncer no sólo es fácil sino casi imposible.

Solo toma el cerebro. Aunque no todos los cánceres, “hay más de 100 tipos de tumores en el cerebro, más que en cualquier otro órgano”, afirma Felix Sahm, neuropatólogo del Hospital Universitario de Heidelberg. “Hay muchas preguntas sin resolver en la investigación y la atención de los tumores cerebrales”.

Hemos logrado grandes avances en las tasas de supervivencia del cáncer durante el último siglo; La quimioterapia y la radiación han permitido curar tumores sólidos, los anticuerpos monoclonales han sido pioneros en atacar más directamente las células normales y los tratamientos emergentes están reescribiendo la forma en que luchamos contra las enfermedades. Pero como señala Loi, “las enfermedades humanas son muy complejas”. Entonces, ¿dónde encaja la IA?

Una sombra en un escáner

“La IA puede mejorar muchas partes de este proceso ayudándonos a identificar riesgos, detectar enfermedades, caracterizar tumores, seleccionar tratamientos y monitorear”, dice Ajit Goenka, radiólogo y especialista en medicina nuclear de la Clínica Mayo en Minnesota.

Las imágenes médicas, en particular, se beneficiarán de los avances en la inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje automático. Entrenar modelos con grandes cantidades de datos de pacientes, como tomografías computarizadas, rayos X o muestras de tejido, permite que estos modelos detecten cambios o patrones que pueden ser imperceptibles para el ojo humano.

Goenka ha estado explorando la detección temprana del cáncer de páncreas con herramientas de aprendizaje automático desde 2021, antes de que la publicación de ChatGPT cambiara por completo la mente del público hacia la IA generativa. Desde entonces, OpenAI y su rival Anthropic han incursionado en nuevas áreas más allá de los chatbots: asociarse con empresas para acelerar el acceso al tratamiento; contratos con centros de investigación; y trabajar con empresas farmacéuticas para incorporar modelos de lenguaje a gran escala e inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos.

Goenka anotó que algunos pacientes que desarrollaron cáncer de páncreas se sometieron a tomografías computarizadas meses o años antes del diagnóstico. Estas exploraciones se interpretaron como normales, pero Goenka razonó que podría haber cambios microscópicos y mensurables, invisibles para un radiólogo. “Comenzamos a estudiar si los métodos de imágenes cuantitativos y el aprendizaje automático pueden detectar esta señal”, dijo.

En un artículo de prueba de concepto publicado en 2022, confirmó esta idea. Las herramientas de aprendizaje automático pueden detectar tumores de páncreas, incluidos páncreas de apariencia normal, antes del diagnóstico clínico. Otros estudios realizados por el grupo de Goenka exploraron cuán robusto y reproducible es el método y si es útil en todas las instituciones. La oportunidad, afirma, es identificar antes las pruebas de cáncer. El cáncer de páncreas de mi abuela apareció como de la nada, una sombra en una exploración. Los modelos de Goenka podrían haberlo visto antes, lo que podría haber mejorado sus resultados.

Reducir la duración de la incertidumbre.

Sahm lidera una colaboración multidisciplinaria europea llamada EUcanAI, que utiliza agentes de IA para mejorar la forma en que se tratan los tumores cerebrales y los cánceres del sistema nervioso central. La idea es que “cada parte de este viaje se base en la anterior e informe a la siguiente en la secuencia, de modo que sea más eficiente, más rápido y menos engorroso para el paciente”, dijo.

Da el ejemplo de un adolescente que presentó un tumor en el tronco del encéfalo. La expectativa era que fuera fatal, según las imágenes y la edad del paciente. El paciente fue a cirugía, se le hizo una biopsia al tumor y se secuenció rápidamente para determinar las mutaciones que impulsan su enfermedad.

Tradicionalmente, estos resultados van a una junta de especialistas para discutir los próximos pasos en la cirugía y el tratamiento. Pero hoy en día, estos resultados se pueden obtener durante una operación, ahorrando tiempo y dinero a los pacientes. Sahm imagina un mundo en el que los agentes de IA aceleren aún más este proceso: un cirujano puede realizar una biopsia y obtener imágenes de un tumor, luego hacer que una IA proporcione respuestas sobre el tipo de mutación y los posibles fármacos que pueden tratarla. Sahm dice que este trabajo ya se ha realizado en ensayos, pero insiste en que aún no es una rutina.

La clave para Sahm es un viaje más personalizado para cada paciente que “reduzca la duración de la incertidumbre”. Se trata de proporcionar un enfoque totalmente optimizado para gestionar el recorrido del cáncer de un paciente. También señaló que podría brindar una mejor atención a más pacientes.

Este fue un hilo conductor al discutir las herramientas de inteligencia artificial para el diagnóstico del cáncer. “Creo que ayudará con respecto a la equidad en la atención y el acceso a la misma”, afirmó Loi.

Por ejemplo, dice, en comunidades rurales o lugares sin instalaciones oncológicas o sin acceso a especialistas o herramientas de diagnóstico especializadas, el acceso a modelos de aprendizaje automático puede ayudar a los profesionales médicos a brindar respuestas más rápidas y completas.

¿Puede la IA “resolver” las enfermedades?

El sueño de la curación El cáncer es uno que las grandes empresas de IA están sembrando constantemente. Dario Amodei, director de Anthropic, sugirió que dentro de una década el cáncer y muchas otras enfermedades podrían curarse. IsoLabs, la empresa derivada de Google DeepMind, tiene la audaz misión de “resolver” todas las enfermedades.

Sam Altman, director de OpenAI, tiene objetivos igualmente ambiciosos y sugiere que la capacidad de resolver enfermedades podría ser simplemente una cuestión de cuánta potencia informática respalda nuestros sistemas de IA. “Tal vez con 10 gigavatios de informática, la IA pueda descubrir cómo curar el cáncer”, escribió. A medida que las empresas de IA experimentan una reacción cada vez mayor por el costo ambiental de los centros de datos, el argumento de que un poco más de computación podría ofrecer oportunidades para salvar vidas podría ser difícil de vender.

Pero Emilia Javorsky, médica y científica del Future of Life Institute, sostiene lo contrario: “No podemos calcular la verdad fundamental de la biología, sólo podemos medirla”.

En su ensayo fundamental sobre la IA y el cáncer, describe el complicado proceso de desarrollar y probar cualquier fármaco nuevo. “Trece años después del movimiento de descubrimiento de fármacos con IA, todavía nos falta uno [Federal Drug Authority]medicamentos aprobados que superan los requisitos de aprobación regulatoria, reembolso y adopción clínica”, afirmó.

Javorsky sostiene que curar el cáncer es un objetivo noble, pero que la comunidad de investigadores debe ser inteligente a la hora de determinar hacia dónde se destinan las inversiones. No es la inteligencia lo que limita el progreso, sino los datos, las regulaciones y los incentivos que rodean la investigación del cáncer.

Incluso si todos los datos de investigaciones de todo el mundo se pusieran en estos modelos, eso sería suficiente resolver estas enfermedades hoy? ¿Y dentro de cinco o diez años? Para Sahm, hay verdades biológicas que aún tenemos que descubrir. En su trabajo siempre encuentra patologías raras, desconocidas y que no “caben en una caja”. Si bien la IA puede inventar tecnologías o herramientas para comprender subtipos raros, su eficacia depende de sus datos de entrenamiento.

La complejidad de la fisiología humana y los procesos biológicos surge mucho en las discusiones con quienes trabajan en el cáncer. Aunque la IA puede acelerar el proceso de, por ejemplo, formular hipótesis y crear nuevos medicamentos que puedan tratar formas específicas de cáncer, está fundamentalmente limitada a la hora de aplicar estos aprendizajes al mundo real. “Alguien realmente tiene que regresar y hacer el experimento, ¿verdad?” La ley dice.

Un artículo publicado en el periódico The Australian en marzo reveló que un científico de datos de Sydney pudo sintetizar una vacuna contra el cáncer para su perro, Rosie, cargando su información genética en ChatGPT. Y mientras algunas personas se sorprendieron por el desarrollo, otras notaron que la gente siempre ha trabajado duro en un laboratorio.

Incluso si la IA puede determinar los objetivos más eficaces para los nuevos medicamentos, no puede trascender las barreras. Sahm señala que la mayoría de las investigaciones que se realizan con ayuda o dirección de IA son experimentales y permanecen en ensayos clínicos. Incluso si las herramientas de IA se han considerado seguras para los pacientes de prueba, afirma, la UE carece de un camino regulatorio claro que les permita llegar al mercado. “Esto termina siendo una gran cantidad de investigaciones sobre IA, muchas cosas sorprendentes y prometedoras que suceden… pero también, sorprendentemente, pocas de ellas se implementan realmente”, dijo.

Los defensores más acérrimos de la IA -los constructores de modelos- pueden hacer grandes afirmaciones sobre curas, pero en la práctica la realidad es diferente. Hay una falta de comprensión de la complejidad del cáncer, sostienen muchos investigadores que trabajan en el espacio.

Pero está claro que la IA hacer proporciona una sensación de esperanza para los médicos e investigadores. Solo, no puede aplastar al rey del terror; no puede librar al emperador de todas las enfermedades. Curar el cáncer requerirá algo más que cálculos extraeficaces.

“La IA puede generar un millón de hipótesis”, dice Loi, pero aún necesitaremos que los humanos nos ayuden a descubrir cuáles de ellas son ciertas.

“La tecnología”, dice Goenka, “es sólo una parte de la respuesta”.