Cómo contribuye la inteligencia artificial a la investigación del cáncer en el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO)
- ComiteNetMD
- 8 de noviembre de 2024
- Oncología Médica
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05/11/2024
La comunidad investigadora reconoce la llegada de la inteligencia artificial (IA) como una revolución, un “cambio de paradigma” que afecta a todos los ámbitos de la investigación. En oncología ya se está usando para detectar y diagnosticar mejor el cáncer, y en el desarrollo de tratamientos más eficaces y con menos efectos secundarios. Pero es solo el principio.
El Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) usa IA en áreas como análisis genómico y de ‘big data’; análisis de imágenes; predicción de estructuras de proteínas; y descubrimiento de fármacos antitumorales. Y pronto contará con una nueva unidad de inteligencia artificial gracias a una dotación de 4.6 millones de fondos europeos NextGenerationEU para el fomento del talento digital (gestionados por Red.es, del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública).
Para Maria A. Blasco, directora científica del CNIO, “la IA es esencial para poder diagnosticar y tratar el cáncer más eficientemente. Las prioridades científicas del CNIO siempre han ido evolucionando en paralelo con los cambios en los paradigmas científicos y las nuevas tecnologías. La inteligencia artificial es uno de estos nuevos paradigmas”.
Estas son algunas aplicaciones de la IA en los programas del CNIO:
- Desarrollo de nuevos fármacos. El programa de Terapias Experimentales del CNIO investiga para descubrir y desarrollar nuevos fármacos antitumorales. Para su director, Joaquín Pastor, la inteligencia artificial “tiene el potencial de revolucionar el proceso de descubrimiento de fármacos, haciéndolo más rápido, barato y eficiente”. En el CNIO, la IA ayuda al cribado y diseño de fármacos, a la predicción de polifarmacología –fármacos que actúan sobre diferentes dianas a la vez– y a la reutilización de fármacos, entre otras aplicaciones.
- Identificar nuevas dianas: “La IA está permitiendo, por ejemplo, diseñar proteínas artificiales, que no han existido antes en la naturaleza, y que podemos utilizar en el desarrollo de nuevas terapias, para interferir con máquinas celulares específicas”. Óscar Llorca, director del programa de Biología Estructural del CNIO.
- Encontrar la información relevante en el mar de datos: “La cantidad y complejidad de los datos biológicos que manejamos [miles de variables, decenas o cientos de muestras], la IA nos ayuda en su análisis, desde la detección de muestras de baja calidad hasta la detección de patrones o la contextualización de los resultados”. Leonardo Daniel Garma, investigador en la Unidad de Investigación Clínica de Cáncer de Mama del CNIO. Este grupo lidera el proyecto ‘Gemelas Digitales’, que busca 300 mujeres con cáncer avanzado para crear modelos virtuales de su enfermedad, que podrán ayudar a futuras pacientes.
- Abrir vías de investigación, al asociar distintas clases de datos. Las tecnologías más utilizadas en investigación oncológica, como la genómica y la proteómica o las tecnologías de imagen generan cantidades ingentes de datos. La IA es esencial para extraer de ellos conclusiones válidas, “pero además ayuda a relacionar datos procedentes de muy diversas tecnologías, lo cual representa una dimensión adicional del análisis de datos, sin precedentes en la historia”. Fernando Peláez, director del programa de Biotecnología del CNIO.
- Saber cómo evolucionará el tumor. En el programa de Genética del Cáncer Humano emplean IA para predecir el pronóstico de los tumores a partir de la expresión de listas de genes o firmas moleculares, y a partir de patrones analizados en secciones completas de tumores, explica Mercedes Robledo, jefa del grupo de Cáncer Endocrino Hereditario del CNIO.Su grupo participa en el proyecto IMPact-VUSCan, que recurre a la IA para clasificar variantes genéticas que podrían estar relacionadas con el origen de tumores.
La comunidad investigadora reconoce la llegada de la inteligencia artificial (IA) como una revolución, un “cambio de paradigma” que afecta a todos los ámbitos de la investigación. En oncología ya se está usando para detectar y diagnosticar mejor el cáncer, y en el desarrollo de tratamientos más eficaces y con menos efectos secundarios. Pero es solo el principio.
