NUEVA YORK – En una reciente cena de entrega de premios a la que asistí en la Academia de Ciencias de Nueva York, James P. Allison le dijo a una audiencia cautivada que sus descubrimientos innovadores sobre inmunoterapia oncológica no resultaron de concentrarse en el cáncer, sino de su investigación básica de décadas para entender cómo funciona el sistema inmunológico. Semanas después, Allison y su colega inmunólogo Tasuku Honjo serían seleccionados para recibir el Premio Nobel de Medicina de 2018.
Durante años, Allison y sus colegas estudiaron una proteína que sirve como freno del sistema inmunológico. Reconocieron que liberar este freno podía hacer que el sistema inmunológico atacara y destruyera tumores. Independientemente, Honjo y un grupo de colegas identificaron otra proteína que desempeñaba una función similar. Estos estudios fundamentales ahora han conducido al desarrollo de nuevas y poderosas inmunoterapias que son efectivas contra el cáncer.
Sin embargo, todavía tenemos mucho que aprender. Para algunos pacientes con algunos tipos de cáncer, la inmunoterapia ha sido revolucionaria al permitirle a personas que habían estado al borde de la muerte llevar vidas saludables sin rastros detectables de la enfermedad. Ahora bien, la revolución de la inmunoterapia todavía está en pañales. Por razones que todavía no son claras, muchos tipos de cáncer y pacientes simplemente no responden. Parte del problema, coinciden cada vez más los científicos, es la actual falta de comprensión de cómo el sistema inmunológico humano combate la enfermedad. He visto esto de primera mano, durante décadas de trabajo intentando desarrollar una vacuna contra el VIH/SIDA, un objetivo que hasta el momento ha resultado elusivo.
Es por ese motivo que creo que el próximo avance en investigación fundacional será decodificar cómo el sistema inmunológico humano previene y controla la enfermedad. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático serán las claves de este logro, transformando el futuro de la salud humana de la misma manera que hoy están cambiando otros aspectos de nuestras vidas.
El sistema inmunológico –una red intrincada de células, tejidos y órganos- es el mecanismo principal del cuerpo humano para mantenerse sano. Su decodificación debería ser central en nuestros esfuerzos por entender y combatir la enfermedad, ya sean enfermedades no transmisibles como el cáncer, la diabetes y el Alzheimer, o enfermedades infecciosas como la tuberculosis, la malaria y el Ébola.
En el último siglo, hemos aprendido a dominar algunos aspectos de nuestra propia inmunidad a través de las vacunas. Pero hemos llegado a un atolladero crítico. Las amenazas que hoy enfrentamos son mucho más insidiosas y complejas, y cada año millones de personas –especialmente los muy jóvenes, los mayores y quienes viven en países de ingresos bajos y medios- padecen y mueren de enfermedades que deberían ser dominadas.
Esto no tiene por qué ser así. Pero si aprovechamos plenamente el poder de nuestros sistemas inmunológicos, podríamos encontrar nuevas maneras de combatir la enfermedad en todas partes. Necesitamos modos nuevos y creativos de abordar el desafío en múltiples disciplinas –un esfuerzo coordinado en la escala espacial del Proyecto Genoma Humano-. La buena noticia es que esta iniciativa hoy es posible. Los recientes avances tecnológicos en biomedicina, ingeniería y, más importante, IA y aprendizaje automático nos han dado las herramientas que necesitamos para embarcarnos en esta empresa ambiciosa.
Esas herramientas son necesarias debido al enorme tamaño y complejidad del sistema inmunológico humano. Es miles de millones de veces más grande que el genoma humano, y procesar esta cantidad gigantesca de información exige capacidades importantes de ciencia de datos y supercomputación de frontera. También exige un cambio significativo en la manera en que abordamos los estudios de investigación clínica.
Tradicionalmente, los estudios clínicos se han centrado en realizar pruebas a la mayor cantidad de individuos posible, recabando una cantidad limitada de datos sobre cada sujeto. Con las remarcables herramientas nuevas de la genómica y la biología molecular que hoy tenemos a nuestra disposición, los investigadores pueden recoger millones de puntos de datos sobre un solo individuo. Esto nos conduce a un nuevo modelo: menos personas, muchos más datos.
Al fusionar la IA y el aprendizaje automático para analizar estos conjuntos de datos individuales, podemos entender mejor la dinámica a nivel molecular del sistema inmunológico humano y empezar a mapear sus reglas rectoras. En un trabajo inicial que se está llevando a cabo a través del Proyecto Vacunas Humanas, científicos del Instituto J. Craig Venter, del Centro de Supercomputadoras de San Diego y de la Universidad de British Columbia están utilizando esta estrategia para identificar biomarcadores de base en individuos que predicen respuestas inmunes a las vacunas. Ese trabajo podría preparar el terreno para acelerar el desarrollo de nuevas vacunas y terapéuticas para las enfermedades inmunológicas.
Estudios como estos están empezando a brindar una cantidad sin precedentes de datos que, en definitiva, permitirán la creación del primer atlas del sistema inmunológico humano. Los avances en supercomputación de frontera luego se pueden aplicar a la base de datos para crear los primeros modelos basados en IA del sistema inmunológico. Estos modelos salvarán las brechas actuales en nuestro conocimiento para crear una inmunoterapia oncológica más efectiva, así como diagnóstico, vacunas y terapias para un puñado de otras enfermedades.
Imagino un mundo donde los científicos puedan desarrollar rápidamente nuevas maneras de combatir las enfermedades; donde las vacunas ofrezcan una protección de por vida para todos, con una inmunización única; donde la inmunoterapia funcione para todos los tipos de cáncer, y donde el Alzheimer sea prevenible. Para hacer que este futuro se convierta en realidad, debemos fusionar la creatividad con progresos continuos en IA para descifrar el código del sistema inmunológico humano.
NUEVA YORK – En una reciente cena de entrega de premios a la que asistí en la Academia de Ciencias de Nueva York, James P. Allison le dijo a una audiencia cautivada que sus descubrimientos innovadores sobre inmunoterapia oncológica no resultaron de concentrarse en el cáncer, sino de su investigación básica de décadas para entender cómo funciona el sistema inmunológico. Semanas después, Allison y su colega inmunólogo Tasuku Honjo serían seleccionados para recibir el Premio Nobel de Medicina de 2018.
Durante años, Allison y sus colegas estudiaron una proteína que sirve como freno del sistema inmunológico. Reconocieron que liberar este freno podía hacer que el sistema inmunológico atacara y destruyera tumores. Independientemente, Honjo y un grupo de colegas identificaron otra proteína que desempeñaba una función similar. Estos estudios fundamentales ahora han conducido al desarrollo de nuevas y poderosas inmunoterapias que son efectivas contra el cáncer.
Sin embargo, todavía tenemos mucho que aprender. Para algunos pacientes con algunos tipos de cáncer, la inmunoterapia ha sido revolucionaria al permitirle a personas que habían estado al borde de la muerte llevar vidas saludables sin rastros detectables de la enfermedad. Ahora bien, la revolución de la inmunoterapia todavía está en pañales. Por razones que todavía no son claras, muchos tipos de cáncer y pacientes simplemente no responden. Parte del problema, coinciden cada vez más los científicos, es la actual falta de comprensión de cómo el sistema inmunológico humano combate la enfermedad. He visto esto de primera mano, durante décadas de trabajo intentando desarrollar una vacuna contra el VIH/SIDA, un objetivo que hasta el momento ha resultado elusivo.
Es por ese motivo que creo que el próximo avance en investigación fundacional será decodificar cómo el sistema inmunológico humano previene y controla la enfermedad. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático serán las claves de este logro, transformando el futuro de la salud humana de la misma manera que hoy están cambiando otros aspectos de nuestras vidas.
El sistema inmunológico –una red intrincada de células, tejidos y órganos- es el mecanismo principal del cuerpo humano para mantenerse sano. Su decodificación debería ser central en nuestros esfuerzos por entender y combatir la enfermedad, ya sean enfermedades no transmisibles como el cáncer, la diabetes y el Alzheimer, o enfermedades infecciosas como la tuberculosis, la malaria y el Ébola.
En el último siglo, hemos aprendido a dominar algunos aspectos de nuestra propia inmunidad a través de las vacunas. Pero hemos llegado a un atolladero crítico. Las amenazas que hoy enfrentamos son mucho más insidiosas y complejas, y cada año millones de personas –especialmente los muy jóvenes, los mayores y quienes viven en países de ingresos bajos y medios- padecen y mueren de enfermedades que deberían ser dominadas.
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Esto no tiene por qué ser así. Pero si aprovechamos plenamente el poder de nuestros sistemas inmunológicos, podríamos encontrar nuevas maneras de combatir la enfermedad en todas partes. Necesitamos modos nuevos y creativos de abordar el desafío en múltiples disciplinas –un esfuerzo coordinado en la escala espacial del Proyecto Genoma Humano-. La buena noticia es que esta iniciativa hoy es posible. Los recientes avances tecnológicos en biomedicina, ingeniería y, más importante, IA y aprendizaje automático nos han dado las herramientas que necesitamos para embarcarnos en esta empresa ambiciosa.
Esas herramientas son necesarias debido al enorme tamaño y complejidad del sistema inmunológico humano. Es miles de millones de veces más grande que el genoma humano, y procesar esta cantidad gigantesca de información exige capacidades importantes de ciencia de datos y supercomputación de frontera. También exige un cambio significativo en la manera en que abordamos los estudios de investigación clínica.
Tradicionalmente, los estudios clínicos se han centrado en realizar pruebas a la mayor cantidad de individuos posible, recabando una cantidad limitada de datos sobre cada sujeto. Con las remarcables herramientas nuevas de la genómica y la biología molecular que hoy tenemos a nuestra disposición, los investigadores pueden recoger millones de puntos de datos sobre un solo individuo. Esto nos conduce a un nuevo modelo: menos personas, muchos más datos.
Al fusionar la IA y el aprendizaje automático para analizar estos conjuntos de datos individuales, podemos entender mejor la dinámica a nivel molecular del sistema inmunológico humano y empezar a mapear sus reglas rectoras. En un trabajo inicial que se está llevando a cabo a través del Proyecto Vacunas Humanas, científicos del Instituto J. Craig Venter, del Centro de Supercomputadoras de San Diego y de la Universidad de British Columbia están utilizando esta estrategia para identificar biomarcadores de base en individuos que predicen respuestas inmunes a las vacunas. Ese trabajo podría preparar el terreno para acelerar el desarrollo de nuevas vacunas y terapéuticas para las enfermedades inmunológicas.
Estudios como estos están empezando a brindar una cantidad sin precedentes de datos que, en definitiva, permitirán la creación del primer atlas del sistema inmunológico humano. Los avances en supercomputación de frontera luego se pueden aplicar a la base de datos para crear los primeros modelos basados en IA del sistema inmunológico. Estos modelos salvarán las brechas actuales en nuestro conocimiento para crear una inmunoterapia oncológica más efectiva, así como diagnóstico, vacunas y terapias para un puñado de otras enfermedades.
Imagino un mundo donde los científicos puedan desarrollar rápidamente nuevas maneras de combatir las enfermedades; donde las vacunas ofrezcan una protección de por vida para todos, con una inmunización única; donde la inmunoterapia funcione para todos los tipos de cáncer, y donde el Alzheimer sea prevenible. Para hacer que este futuro se convierta en realidad, debemos fusionar la creatividad con progresos continuos en IA para descifrar el código del sistema inmunológico humano.