Luz verde a probar en humanos el primer medicamento creado con inteligencia artificial

La inteligencia artificial se está desarrollando en todos los campos, y la medicina no es menos.

Es posible que en unos pocos años la clásica imagen de un científico en un laboratorio pase a la historia.

Ahora la IA avanza a pasos de gigante en sus habilidades para diagnosticar enfermedades y crear medicamentos.

Al mismo tiempo que Google ha anunciado la posibilidad de diagnosticar cáncer de mama con enorme precisión gracias a la IA, ahora llegan las primeras pruebas en humanos de medicamentos producidos con Inteligencia Artificial gracias al aprendizaje automático.

El cuadro amarillo indica dónde la inteligencia artificial encontró cáncer escondido dentro del tejido mamario. Seis radiólogos anteriores no pudieron encontrar el cáncer en mamografías de rutina. Crédito: Universidad Northwestern

El cuadro amarillo indica dónde la inteligencia artificial encontró cáncer escondido dentro del tejido mamario. Seis radiólogos anteriores no pudieron encontrar el cáncer en mamografías de rutina. Crédito: Universidad Northwestern

Esta es una nueva dimensión en el uso de algoritmos, que da esperanza sobre las posibilidades médicas que nos ofrece, ¿pero en qué consiste y qué riesgos podría suponer?

El primer fármaco no creado en laboratorio humano, ahora a prueba en humanos

La start-up británica Exscientia y la firma farmacéutica japonesa Sumitomo Dainippon Pharma son las responsables del nuevo medicamento, que se usará para tratar a pacientes con trastorno obsesivo compulsivo (TOC). El medicamento comenzará sus ensayos en fase 1 en Japón, y si tiene éxito se comenzarán unas pruebas globales.

La firma también está trabajando en posibles medicamentos para el tratamiento del cáncer y las enfermedades cardiovasculares y espera tener otra molécula lista para ensayos clínicos para finales de este año.

Ciclo de desarrollo de un fármaco con inteligencia artificial

Ciclo de desarrollo de un fármaco con inteligencia artificial

Si bien normalmente el desarrollo de medicamentos tarda unos cinco años, este primer medicamento creado por una IA se concibió en solo un año. El director ejecutivo de Exscienta, el profesor Andrew Hopkins, lo ha descrito como un ‘hito clave en el descubrimiento de fármacos’.

La molécula, conocida como DSP-1181, se creó mediante el uso de algoritmos que examinaron los compuestos potenciales, comparándolos con una enorme base de datos de parámetros.

Según Hopkins, “este es el primer año en tener un medicamento diseñado por inteligencia artificial, pero para el final de la década todos los nuevos medicamentos podrían ser potencialmente creados por IA”.

Paul Workman, director ejecutivo del Instituto de Investigación del Cáncer, que no ha participado en la investigación, se ha pronunciado sobre el avance:

“Creo que la Inteligencia Artificial tiene un enorme potencial para mejorar y acelerar el descubrimiento de fármacos. Estoy emocionado de ver lo que creo que es el primer ejemplo de un nuevo fármaco que ahora empezará sus ensayos clínicos en humanos, creado por científicos que usan la IA de manera importante para guiar y acelerar los descubrimientos”.

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La inteligencia artificial en medicina tiene sus riesgos

Pese a la emoción de Workman y tantos otros, también hay voces críticas alzándose con preocupación sobre este tema. Los detractores, entre ellos muchos científicos, están preocupados por esos desafíos que la IA de momento no ha resuelto.

Nadie puede negar las habilidades obvias de los algoritmos para procesar datos, pero lo que hasta el momento también es evidente es que hay otras habilidades sutiles, basadas en el juicio de médicos y enfermeros, que no se digitalizan tan fácilmente. En algunas áreas donde las empresas tecnológicas están impulsando la IA médica, esta tecnología podría dificultar aún más la situación actual, donde ya se ha despersonalizado la medicina en gran medida.

Acelerar los diagnósticos de cáncer con IA podría ser contraproducente

Poder prevenir el cáncer lo más temprano posible es el sueño de todos. El problema es que algunas veces es peor “el remedio que la enfermedad”.

Tal como señalaba hace unos días Adewole Adamson, dermatólogo y profesor asistente de la Facultad de Medicina de Dell, “existe la idea en la sociedad de que encontrar más cánceres siempre es mejor, pero no siempre es cierto. El objetivo es encontrar más cánceres que realmente vayan a matar a las personas” y según apunta el problema es que no hay tal cosa como una receta mágica que constituya lo que es el cáncer.

“Existe la idea en la sociedad de que encontrar más cánceres siempre es mejor, pero no siempre es cierto. El objetivo es encontrar más cánceres que realmente vayan a matar a las personas”

Muchos estudios han probado que mostrando una misma imagen con las mismas lesiones en etapa inicial a un grupo de médicos, se han obtenido respuestas muy dispares entre los diferentes profesionales de la salud consultados. Por eso las personas suelen pedir una segunda opinión, porque con una no es suficiente, y porque aunque estemos hablando de ciencia, hay datos que son extraídos y otros que son inferidos y que constituyen una interpretación por parte del médico experto.

Tal como continuaba diciendo en sus declaraciones Adewole Adamson, aun en el caso de que los distintos médicos consultados están de acuerdo sobre un primer diagnóstico, no hay forma de saber si ese cáncer es una amenaza para la vida de esa persona.

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El riesgo del sobrediagnóstico

Se produce muchas veces un ‘sobrediagnóstico’, dice Adamson. “Llaman a algo cáncer, algo que si no hubieras detectado, en muchos casos no dañaría a esa persona a lo largo de toda su vida”.

Tan pronto como la palabra ‘cáncer’ se pone sobre la mesa, se desencadena una cadena de intervención médica que puede ser dolorosa, costosa y que cambia la vida de esa persona.

En el caso del cáncer de mama, esto podría significar tratamientos de radiación, quimioterapia, la extracción de tejido del seno (una tumorectomía) o la extracción de uno o ambos senos por completo (una mastectomía).

No olvidemos que estos tratamientos no solo afectan a nivel psicológico y de costes económicos. También repercuten irónicamente en contra de la propia salud, pues se ha demostrado que la radiación aumenta el riesgo de cáncer.

Para muchos médicos de todo el mundo, esto son decisiones apresuradas con un gran impacto, que se deberían sopesar mucho más.

Otro problema que presenta el diagnóstico mediante IA, como en el caso del recientemente anunciado de Google, es que solo ofrece respuestas binarias. Tal como Adamson comenta al respecto, “debe haber espacio para la incertidumbre, una tercera opción que representa el área gris del diagnóstico y que prolonga el debate en lugar de cerrarlo.”

Con todo Google Health se defiende señalando que están trabajando para que los algoritmos cada vez sean más avanzados y permitan resolver esos primeros retos a los que se enfrentan.

Conclusión

La inteligencia artificial es el futuro, ¿pero qué clase de futuro nos augura? Si bien no cabe duda de que con ella podemos mejorar en eficiencia, con impactos positivos en ámbitos como la salud, no podemos dejar de mirar en perspectiva y ver también los riesgos que supone y las implicaciones que podría tener a la larga.

La clave no es que se desechen los diagnósticos o los fármacos creados mediante IA, sino que se aprovechen y sean examinados por humanos. El futuro no está en enfocar el debate a modo de enfrentamiento médico vs máquina, sino en hacerlos trabajar juntos.

En palabras de Adamson, “no creo que la IA deba tirarse a la basura, sino todo lo contrario. Tiene el potencial de hacer cosas buenas, si está diseñado adecuadamente. Mi preocupación no es la IA como tecnología, sino cómo la aplicaremos”.

Mientras la inteligencia artificial siga sin poder superar el famoso Test de Turing, y sobre todo hasta que las máquinas no sean capaces de incluir intuición, emociones, creatividad y algunas de las indescifrables cualidades humanas que pueden marcar la diferencia, seguiremos mirando con prudencia las responsabilidades que delegamos en la IA.

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