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¿Dónde están los límites de la inteligencia artificial (IA)? En Biomedicina hace tiempo que dejaron de estar claros. La ciencia está experimentando una verdadera revolución gracias a esta herramienta informática capaz de acortar los tiempos de investigación como nunca antes.
Casi a diario se publican en las revistas especializadas muestras de ello. Ejemplos como el nuevo antibiótico desarrollado por un equipo de científicos canadienses y de Estados Unidos para hacer frente al "enemigo público número uno", según Jonathan Stokes, investigador de la Universidad McMaster de Canadá, uno de los doctores que han trabajado en el desarrollo del medicamento. La Acinetobacter baumannii es una de las tres superbacterias a las que la Organización Mundial de la Salud identifica como "amenaza crítica", ya que es muy común y resistente a casi todos los antibióticos. En ciertos organismos es inocua, pero en otros puede ser mortal porque infecta heridas y causa neumonía.
Este es uno de los mayores miedos de la comunidad científica: que las bacterias se hagan resistentes a los antibióticos debido al mal uso de los medicamentos. Superbacterias que podrían ser el origen de la próxima pandemia y que, según las estimaciones de los investigadores, podrían causar hasta 10 millones de muertes anuales a mediados de siglo. Por ello, el desarrollo de este fármaco supone toda una revolución. Ha quedado claro que la IA tiene el poder de acelerar "enormemente" el desarrollo de nuevos fármacos, aseguran los investigadores en la revista Nature Chemical Biology.
El antibiótico desarrollado, al que han llamado abaucina, fue el resultado de entrenar a la IA para que identificara los medicamentos (moléculas) capaces de matar a la Acinetobacter baumnannii. La inteligencia artificial elaboró una lista de más de 6.000 compuestos eficaces ya existentes y, en cuestión de hora y media, redujo las posibilidades a menos de 250, que fueron probados en el laboratorio por los investigadores. Así se dio con el nuevo antibiótico que ha funcionado en ratones y que ahora deberá pasar los ensayos clínicos en humanos antes de ser autorizado y comercializado.
Según explica a NIUS la científica Noelia Ferruz, se está en un punto de inflexión de modelos generativos. "Estamos haciendo las cosas mucho más rápido, se pueden generar antibióticos, como la abaucina o medicamentos en general, mucho más rápido que antes gracias a las nuevas tecnologías basadas en modelos de lenguaje o de red neuronal desarrollados por la IA".
En este caso, señala la experta, les ha salido muy bien, han obtenido resultados muy buenos ante una superbacteria. Lo que no sabe, cuestiona la investigadora del Instituto de Biología Molecular de Barcelona, es si estas bacterias podrán generar también resistencia a las nuevas moléculas diseñadas con IA. "En todo caso, se podría desarrollar un nuevo antibiótico igual de rápido", reflexiona.
Noelia Ferruz es química especializada en programación e Inteligencia Artificial y lleva cerca de una década trabajando en el diseño de las proteínas: "las pequeñas neuromáquinas, obreros de las células, que se encargan de hacer absolutamente todo", define. En este tiempo, la científica ha vivido una verdadera revolución gracias a programas de IA como el desarrollado por Google en 2018: el Alphafold. Un sistema capaz de diseñar la estructura tridimensional de una proteína, algo en lo que los científicos llevaban trabajando décadas. "De repente llegó Google y resolvió el problema, lo que supuso una verdadera locura", destaca.
Para la comunidad científica era un verdadero reto identificar las proteínas y diseñarlas bien en tres dimensiones para entender su funcionamiento, porque si no era muy difícil trabajar con ellas. Ahora, reconoce Ferruz, se está viviendo un "boom" de nuevas tecnologías que hacen el trabajo mucho más rápido y eficiente. "Google, Microsoft, IBM… todas se han metido en el campo de investigación con proteínas, hasta Facebook está investigando con proteínas ¡y mucho!", asegura.
En el Instituto de Biología Molecular de Barcelona, uno de los centros de referencia del país, Noelia y su equipo diseñan, con un programa similar al ChatGPT, nuevas proteínas parecidas a la petasa, capaz de degradar el plástico. En su caso, son enzimas diseñadas para atrapar el dióxido de carbono, el CO2 causante del cambio climático. Por ahora, están probando y entrenando los modelos de IA para identificar las proteínas y, en un momento dado, convertirlas en moléculas de oxígeno. Su proyecto es todavía incipiente, aunque la científica confía en que, tal y como se están desarrollando los nuevos programas de inteligencia artificial, llegue un día en el que se pueda pedir al ordenador que diseñe una proteína capaz de curar el catarro común, por ejemplo. "Todavía no estamos ahí, pero yo creo que vamos a verlo, vamos a conseguirlo", asegura.
En su campo, en la IA aplicada a la Biología, solo existen ventajas, considera Noelia Ferruz. Y eso que, recuerda, en Biología la "gente era muy reticente a creer que la IA pudiera hacer algo útil". Sin inteligencia artificial, diseñar un antibiótico como la abaucina podría haber costado más 10 años, así que "es un avance enorme", insiste. Aunque la científica tampoco se olvida del componente ético y de los peligros de una IA sin control. "Es lo que más nos pregunta la gente: ¿qué pasa si estos modelos de IA empiezan a diseñar antibióticos por su cuenta?, de momento esto está lejos de ocurrir, aunque entiendo que la gente lo vea con cierta preocupación", reconoce.
En plena revolución, es difícil anticipar los escenarios que estos modelos informáticos pueden llegar a alcanzar de aquí a 10 años, y a 20 años son "inimaginables", señala la investigadora. Tecnologías cada vez más avanzadas y eficientes, capaces de hacer frente a cada vez más enfermedades. El problema es que no siempre se entiende bien y "es muy difícil encontrar una cura si no sabemos dónde atacar", explica poniendo el alzhéimer como ejemplo.
En los próximos años, la experta augura una explosión de nuevas aplicaciones biomédicas y de medioambiente. Programas que habrá que ver hasta dónde pueden llegar y regularlos, subraya. ¿Y qué ocurre con el parón en el desarrollo de la IA propuesto por magnates como Elon Musk?, pregunta NIUS. "Hay quien considera que es solo una estrategia para ganar tiempo y ponerse a la altura de sus competidores", contesta la experta.