IA y células iPS: su potencial en la medicina personalizada y el desarrollo de fármacos

La IA y la tecnología de células iPS: ¿conservar la salud hasta el final?

Nos acercamos poco a poco a un futuro en el que mantenerse sano hasta el final de la vida podría convertirse en una realidad para todos. Dispositivos portátiles como los relojes inteligentes ya pueden monitorizar de forma continua el ritmo cardíaco, el sueño y otros datos biométricos, mientras que la inteligencia artificial es capaz de analizar ese flujo de información para detectar posibles riesgos en etapas tempranas. Estos avances permiten modificar hábitos de vida y buscar tratamiento antes incluso de que aparezcan síntomas, facilitando así el mantenimiento de una buena salud. Sin embargo, existen enfermedades y lesiones que no pueden prevenirse ni controlarse únicamente mediante estas medidas. Para esos casos, la “última línea de defensa” podría ser la medicina regenerativa basada en células madre pluripotentes inducidas (iPS).

Las células iPS se crean reprogramando células normales, como las de la piel o la sangre, mediante la introducción de un pequeño número de genes, devolviéndolas a un estado en el que pueden transformarse en otros tipos celulares. Han pasado ya 20 años desde que el profesor Yamanaka Shin’ya, de la Universidad de Kioto, lograra por primera vez crear células iPS en ratones en 2006. Actualmente, investigadores y compañías farmacéuticas de todo el mundo compiten por convertir ese descubrimiento en tratamientos reales capaces de restaurar funciones corporales perdidas a causa de enfermedades o lesiones.

(© Yokozeki Kazuhiro)

El profesor Kawakami Eiryō, de la Universidad de Chiba, se ha dedicado a la investigación médica utilizando métodos matemáticos y científicos, entre ellos la IA y el aprendizaje automático (machine learning). Su enfoque está profundamente basado en el análisis de datos.

Incluso entre pacientes con el mismo diagnóstico, un medicamento puede resultar eficaz para algunos e ineficaz para otros. Del mismo modo, mientras ciertos pacientes con cáncer en fase inicial sufren una recaída en pocos años, otros diagnosticados con cáncer terminal logran sobrevivir durante muchos años sin recurrencia. Ante estas diferencias, Kawakami comenzó a cuestionarse si las decisiones terapéuticas debían depender únicamente de la experiencia de los médicos, lo que le llevó a plantear la idea de clasificar a los pacientes a partir de datos y construir un conocimiento más profundo para ofrecer tratamientos más eficaces.

Kawakami también participa activamente en el instituto de investigación científica Riken. Allí se desempeña como director de equipo del Proyecto Especial de Medicina Predictiva, cuyo objetivo es hacer realidad una atención médica capaz de prevenir enfermedades antes de que aparezcan mediante el uso de IA y ciencias médicas. Esto lo sitúa en la vanguardia de la investigación en este campo.

“Creo que una medicina que permita a las personas vivir muchos años, mantenerse sanas y morir después sin sufrir enfermedades prolongadas es algo que realmente podemos alcanzar. Cinco o diez años no serán suficientes, pero espero que podamos verlo hecho realidad hacia 2050”.

El estado actual de la IA y las células iPS

¿Cuánto ha avanzado hasta ahora la investigación sobre medicina con células iPS utilizando inteligencia artificial?

En junio de 2022, un grupo de investigación liderado por Epistra, una empresa emergente de Tokio especializada en ciencias de la vida e IA, anunció que había logrado desarrollar un sistema de optimización en el que la IA busca automáticamente entre enormes combinaciones para identificar las mejores condiciones de cultivo de células iPS y otras células utilizadas en medicina regenerativa.

Hasta ahora, el cultivo celular dependía en gran medida de la experiencia y la intuición de investigadores veteranos, lo que dificultaba producir de manera eficiente células de alta calidad de forma constante. Sin embargo, esa situación está empezando a cambiar. En este estudio, el equipo utilizó un robot llamado Mahoro y un paquete de software de análisis basado en IA denominado Epistra Accelerate. La inteligencia artificial determina condiciones como la temperatura y el suministro de nutrientes, y el robot cultiva las células siguiendo esas instrucciones. Posteriormente, los resultados son analizados y utilizados para decidir el siguiente conjunto de condiciones que debe probarse. Gracias a la repetición de este ciclo, los investigadores han conseguido producir células de alta calidad de manera eficiente.

Mahoro, el robot que cultiva células iPS en el instituto Riken de Kobe. (© Jiji)

“En el campo de las ciencias de la vida, los métodos de optimización —que también constituyen un componente fundamental de la IA— han adquirido una importancia cada vez mayor en los últimos años. Los cuatro genes conocidos como los ‘factores de Yamanaka’, necesarios para crear células iPS, fueron descubiertos entre un gran número de candidatos mediante experimentación. El mismo desafío de encontrar las condiciones adecuadas se aplica al cultivo de células destinadas a la medicina regenerativa. La calidad de esas células puede variar enormemente según qué elementos (genes, proteínas y otros) se introduzcan, en qué cantidades y en qué secuencia. Condiciones cuya identificación antes requería mucho tiempo y esfuerzo ahora pueden determinarse de forma más eficiente gracias a la IA”.

En la medicina regenerativa es importante poder producir de manera estable una gran cantidad de células para trasplantarlas a los pacientes, y además dichas células deben ser de alta calidad. Al combinar inteligencia artificial y robótica es posible reducir las variaciones en los procesos y también disminuir el tiempo y los costes. Esta tecnología está atrayendo la atención como herramienta para impulsar la aplicación práctica de la medicina regenerativa basada en células iPS.

“Hace unos quince años realizábamos experimentos sobre la proliferación del virus de la gripe utilizando diariamente cien cajas de chips desechables para manipular cantidades diminutas de líquido. Tenía la firme convicción de que aquello no era un trabajo pensado para los seres humanos. Es difícil mantener las mismas condiciones durante largos periodos de tiempo de forma manual, y esto es aún más cierto en el caso de procedimientos delicados que implican células. Los robots, en cambio, pueden repetir exactamente los mismos movimientos una y otra vez. Tanto la robótica como la inteligencia artificial son extremadamente eficaces en la medicina con células iPS”.

Estos avances están empezando a transformar la medicina basada en células iPS, pasando de ser una técnica artesanal dependiente de la habilidad humana a convertirse en una tecnología reproducible.

Encontrar el tratamiento adecuado para cada persona

En años recientes, la investigación en torno a los denominados “organoides” ha avanzado de forma significativa. Los organoides son cultivos de tejido tridimensionales de apenas unos pocos milímetros de diámetro que reproducen parte de la estructura y la función de un órgano real; en otras palabras, una especie de “miniórgano”. Por lo general, se obtienen a partir de células iPS o similares.

Dado que los organoides pueden reproducir fuera del cuerpo las características de las células humanas, se utilizan en investigación como modelos de enfermedades para estudiar de cerca la aparición y progresión de distintos trastornos. También se emplean en investigaciones sobre medicina personalizada, cuyo objetivo es descubrir fármacos eficaces e identificar tratamientos adaptados a la fisiología y las condiciones de cada paciente.

Por poner un ejemplo concreto, un equipo de investigación liderado por el Instituto de Ciencias de Tokio utilizó células iPS para crear organoides renales carentes del gen responsable de la nefronoptisis, una enfermedad intratable designada por el Gobierno japonés. Al compararlos con células renales normales, los investigadores lograron descubrir una anomalía en moléculas relacionadas con la fibrosis, un proceso por el cual los tejidos se endurecen. También identificaron un medicamento capaz de prevenir esa anomalía, abriendo así el camino hacia nuevos métodos de tratamiento.

Mediante la combinación con análisis de imágenes por IA y el llamado “análisis ómico”, que examina de manera integral genes, proteínas y otros elementos biológicos, los investigadores están explorando posibles avances en el descubrimiento de fármacos y en la medicina personalizada. Los organoides y la IA están integrándose cada vez más.

Kawakami afirma que planea iniciar nuevas investigaciones junto a Takebe Takanori, profesor de la Universidad de Osaka considerado uno de los pioneros en la investigación sobre organoides.

“Una gran diferencia entre la inteligencia artificial y los seres humanos es la capacidad cognitiva”, explica Kawakami. “Cuando se trata de procesamiento intuitivo, los humanos estamos limitados a estructuras relativamente simples que podamos visualizar. La IA, en cambio, puede analizar las complejas estructuras tridimensionales de los organoides, que evolucionan con el tiempo, sin necesidad de simplificarlas. La tecnología de IA resulta especialmente eficaz en campos que manejan datos demasiado complejos para que los seres humanos los comprendan de forma instantánea. Creo que, al permitir que la IA asuma procesos de decisión que tradicionalmente dependían de la experiencia y la intuición de especialistas, y al hacer que los resultados sean reproducibles, veremos un mayor desarrollo tanto en el descubrimiento de fármacos como en la medicina personalizada”.

Los seres humanos seguirán siendo los responsables del proceso de prueba y error

A medida que la inteligencia artificial se expande a diversos ámbitos de la sociedad, ¿qué papel desempeñarán los seres humanos en el futuro? “Se suele decir que la IA posee una inteligencia y una capacidad de procesamiento superiores, pero en realidad solo resulta útil cuando los seres humanos le proporcionan una dirección y definen las preguntas”, señala Kawakami. “No puede producir buenos resultados por sí sola, sin instrucciones o simplemente pensando de manera autónoma. Determinar qué tipo de sociedad queremos crear y diseñar su rumbo seguirá siendo una función esencial de los seres humanos”.

Kawakami explica que, dado que la IA carece de corporeidad, no puede actuar directamente en nuestro mundo ni experimentar los resultados de sus acciones. “La IA puede predecir resultados basándose en datos, pero no puede experimentar lo que ocurre realmente ni aprender de las consecuencias en el mundo real. El papel de interactuar físicamente con el entorno, observar los cambios y perfeccionar métodos mediante prueba y error debe seguir recayendo en los seres humanos”.

En esta relación en evolución, los humanos formularán las preguntas y asumirán las tareas de toma de decisiones e implementación en el mundo real, mientras que la IA se encargará de la compleja labor de realizar predicciones a partir de enormes volúmenes de datos. A medida que esta colaboración se profundice, podremos aspirar a un futuro en el que las enfermedades no solo se traten después de aparecer, sino en el que las personas puedan vivir de forma saludable, con mayor libertad y dignidad, hasta el final de sus vidas.

(© Yokozeki Kazuhiro)

(Publicado originalmente en japonés. Entrevista y texto de Sugihara Yuka y Ōkoshi Yutaka, de Team Pascal, y editado por Power News. Imagen del encabezado: Kawakami Eiryō, investigador a la vanguardia de la ciencia de datos médicos y la asistencia sanitaria basada en la inteligencia artificial. © Yokozeki Kazuhiro.)