Avanzados sistemas informáticos de inteligencia artificial ayudan a Kara Davis y a su equipo en el departamento de pediatría del Centro Bass del Instituto de Investigación de Salud de la Universidad de Stanford (California), donde han logrado llegar a predecir qué pacientes con leucemia recaerán y a diseñar tratamientos más eficaces para combatir esta enfermedad cuyo origen es aún una incógnita para los especialistas. "Nos centramos en las células más importantes para dar mejores pronósticos", explica David a Epipress, convencida de que la incorporación de la inteligencia artificial a la investigación médica "nos acercará a la medicina de precisión" y hará que el sistema sanitario y la atención médica sean más eficientes. Eso sí, las máquinas difícilmente sustituirán a los médicos, advierte en unas jornadas de la Fundación Ramón Areces: "No veo a los robots interactuando con los pacientes sin algún tipo de supervisión humana".

¿Qué incidencia está teniendo en la biomedicina la aparición de la inteligencia artificial?

Estamos consiguiendo que la medicina sea más efectiva, segura y eficaz. La inteligencia artificial asesora a los médicos para acelerar la asistencia médica en casos de emergencia.

¿Cuál es su uso más común en su ámbito?

Nosotros tenemos un sistema médico electrónico que nos informa de las alergias del paciente a la hora de recetarle un medicamento y nos ofrece alternativas cuando es necesario. Este es el uso más habitual.

¿Estamos ante una revolución tecnológica que cambiará el panorama de la salud?

Más que una revolución es una progresión gracias a la aparición de esas nuevas tecnologías que, insisto, harán de la medicina algo más preciso, más exacto y, espero que contribuya a hacer más accesible la asistencia médica a todo el mundo.

¿Qué papel juegan los datos en el diagnóstico de la enfermedad?

Los datos a la hora de tratar a un enfermo han sido siempre imprescindibles. Hoy tenemos más que nunca. Hace siglos se echaba un vistazo al paciente, se le tocaba y escuchaba. Ahora contamos además con la posibilidad de análisis de todo tipo, radiografías y otras cosas más sofisticadas como datos sobre mutaciones o sobre secuenciales genómicos. Ante tal avalancha de información, hay distinguir lo que es importante en cada caso.

¿Cómo van los estudios moleculares para estudiar las células cancerosas de forma individualizada?

En el cáncer influyen muchos tipos diferentes de células que es necesario descifrar a la hora de saber si el paciente va a sobrevivir o no. Hay que saber elegir las células que necesitan tratamiento.

Tarea difícil, supongo.

Tenemos que examinar en el momento del diagnóstico miles de millones de células cancerosas. Hay muchos tipos de cáncer y es necesario conocer en qué estadio se encuentra la enfermedad. Puede ser un tumor primario o uno metastásico y tratamos de descubrir dónde se encuentran esas células.

¿Es entonces posible estudiarlas una a una?

Esa es la idea. Solo así se sabe cuáles son las células cancerosas, su variabilidad y su relación con el paciente. Son datos necesarios para hacerse una idea de las posibilidades de curación.

¿Para qué sirven los algoritmos en el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares y del cáncer?

Tenemos desde hace tiempo algoritmos clínicos para saber, por ejemplo, si alguien está sufriendo un ataque al corazón. Los algoritmos nos ayudan a tomar decisiones. La vista está puesta ahora en integrar la inteligencia artificial en los análisis moleculares más complejos. En el caso del cáncer se hacen pruebas genéticas para descubrir mutaciones. Eso va a cambiar el campo de la ciencia.

¿Serán robots los médicos del futuro?

Los robots ya están en casi todos los hospitales e incluso en los quirófanos para hacer ciertos tipos de asistencia. Cada vez habrá más robots pero no creo que vayan a sustituir a los médicos. No los veo interactuando con los pacientes sin algún tipo de supervisión humana.

¿Cómo contribuirá a resolver nuestros problemas de salud la combinación del hombre con la máquina?

En mi caso, para el estudio de la leucemia, medimos la respuesta de los pacientes al tratamiento buscando cantidades mínimas de células residuales de células de leucemia. Hace 25 años lo hacíamos con un microscopio, que ya es una máquina, para ver esas células. El ojo humano puede detectar una célula normal por cada cien, pero ahora con métodos más complejos, como el secuencial del ADN, vemos una por cada 10.000. Integrar las máquinas nos ha ayudado mucho a descubrir pacientes en situación de riesgo para intervenir en ellos.

¿Cómo está aceptando la agencia americana reguladora del medicamento estas novedades tecnológicas?

Todos los organismos reconocen cada vez más la importancia de este tipo de inteligencia artificial y del deep learning o aprendizaje profundo. Las instituciones deben afrontar la integración de estos sistemas en el ámbito de la salud.

¿Con qué resultado han aplicado ustedes estos avances en los casos que tratan de leucemia infantil?

Aplicamos tecnologías de parámetro elevado de célula única para medir muchas cosas en células individuales. Esta tecnología se aplica a pacientes y a muestras tomadas desde el momento del diagnóstico y luego esa información se vincula a sistemas de deep learning para descubrir células asociadas con las cancerígenas que se reproducen y vuelven a desarrollar el cáncer. La inteligencia artificial nos dice qué niños van a recaer.

¿Qué es lo más específico de la leucemia infantil?

La mayor parte de los niños se curan y llevan vidas normales pero el 20 por ciento de ellos tienen células que se reproducen, vuelven a enfermar y es muy difícil curarles. La mitad mueren. Queremos saber en el momento de ingreso en el hospital quiénes son los que tienen más posibilidades de reproducir esas células y eso lo hacemos con nuevas tecnologías muy avanzadas.

¿Han llegado ya a entender cómo actúa biológicamente la leucemia en los niños?

Sí. Entendemos la enfermedad y cada día tenemos más datos sobre ella pero desconocemos sus causas y por qué unos niños la desarrollan y otros, no. Está claro que hay cambios genéticos que pueden convertir en leucémica una célula, pero no sabemos qué predispone a alguien a padecer la enfermedad.

¿Cómo van sus estudios para combatir la enfermedad?

Estamos centrados en identificar cuáles son las células que están enfermas para erradicarlas. Para conseguirlo, es necesario discriminar a las células malignas y atacar a cada una de ellas en distintos momentos y con armas diferentes. De momento no hay ensayos clínicos, pero estoy segura de que lo vamos a conseguir.

Hábleme de los resultados más alentadores de sus investigaciones.

Lo más alentador es haber podido identificar tipos específicos de células que vemos en niños con leucemia y que creemos que tienen ciertas características compartidas. A partir de ahí, mi sueño es desarrollar pruebas para todos los pacientes y no solo hacer predicciones, sino también ser capaz de dar el tratamiento correcto a esas células para erradicarlas.