(Enrique Garabetyan) Un equipo de investigadores argentinos acaba de sumarse a uno de los proyectos científicos mundiales más prometedores: por medio de un convenio -firmado entre la Universidad Austral y la Universidad de Stanford, en EE.UU-, científicos argentinos podrán acceder a la base de datos biológicos más completa del planeta diseñada para estudiar el proceso del envejecimiento y sus principales patologías asociadas. Obtenida a partir de análisis bioquímicos muy completos, con miles de muestras de sangre, la observación de esos datos puede acelerar la identificación de nuevos medicamentos y mejorar la eficiencia de las políticas de salud pública.
El flamante grupo de investigación local pertenece al Centro de Inteligencia Artificial Aplicada, y “se dedicará a hacer investigaciones para desarrollar soluciones innovadoras frente a problemáticas globales, en temas de salud, entre otros”, dijo su director ejecutivo, Julián Maggini.
Su principal objetivo será analizar, en forma inteligente, enormes y complejos “sets de datos” médicos para poder entender como surgen algunas de las enfermedades asociadas al envejecimiento. Y, en ese camino, acelerar la identificación de moléculas capaces de convertirse en medicamentos.
“En 2008 nació en Standford el “Proyecto 1000 Immunomas”, con el objetivo de investigar las bases biológicas del envejecimiento y entender el fenómeno de la respuesta inflamatoria y desentrañar como actúan algunas de las enfermedades típicas de éste grupo”, contó a David Furman, biólogo egresado de la UBA, director del proyecto de Stanford, e investigador asociado de la Universidad Austral. “Para eso”, agregó, “fuimos tomando y analizando muestras de sangre de más de 1000 personas, de entre nueve y noventa y seis años. Y también cargamos sus historias clínicas detalladas, las patologías, el genoma, la presencia de proteínas, metabolitos y otros datos similares en una única gran base”.
Como el volumen de esta información es enorme la única manera de encontrar patrones para estudiar causas, efectos y obtener conclusiones fue recurrir a herramientas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning. “Así podemos realizar investigaciones muy concretas relacionadas con el funcionamiento del sistema inmune, su deterioro con el paso de los años y como se asocia con diversas patologías y la longevidad”.
Los resultados que ya obtuvieron son prometedores. “Pudimos seleccionar las mejores moléculas que pueden convertirse en nuevos medicamentos relacionados con el envejecimiento cardiovascular prematuro. Hay miles de “candidatas” y usando IA pudimos identificar, con una certeza cercana al 90%, a los más prometedores. Eso permite acelerar el desarrollo de nuevas drogas, algo que -en la forma tradicional puede tomar hasta 10 años-, y facilita una baja en los costos que pueden llegar a cientos de millones de dólares”, dijo Furman.
Para Maggini, el análisis inteligente de estas bases puede solucionar uno de los grandes problemas de la industria farmacéutica. “De cada 100 nuevas drogas que se prueban menos de 10 resultan eficaces y eso explica el altísimo costo de los medicamentos. Recurriendo a la IA y a los datos es posible seleccionar qué moléculas incluir en ensayos clínicos o cuales no causarán efectos secundarios y disminuir estos tiempos en hasta dos órdenes de magnitud. Obviamente, los costos también serán menores”.
Otro ejemplo de las soluciones de esta forma de investigar es poder predecir que grupo de adultos mayores responderá mejor a la vacunación antigripal. “Esta vacuna debe aplicarse cada año y su eficiencia no es alta. Y cuanto más envejecemos su protección disminuye y la u tasa de éxito cae del 90 al 30%”, dijo Furman. “Entender porqué pasa y saber de antemano en quienes será efectiva es un gran avance”. Con su equipo ya lograron identificar grupos de “buenos respondedores” a la vacunación. “Analizamos datos biológicos y -de cada 100 personas- en 85 casos pudimos predecir de antemano, cuan protegidos estarían. Esto es clave para mejorar las políticas de salud pública”.
La IA aplicada
El flamante Centro de Inteligencia Artificial Aplicada que funcionará en la Universidad Austral y está integrado por una docena de profesionales: incluye desde farmacólogos a oncologos y cardiólogos, pasando por ingenieros informáticos y biólogos. Con el acceso a la base de datos de 1000 inmunomas, “pensamos trabajar en varias líneas relacionadas con inmunosenescencia y ciertas patologías. En principio nos vamos a enfocar en diabetes y en problemas cardiovasculares. Y -un poco más adelante- en ciertos tipos de cánceres hepáticos y en alguna enfermedad degenerativa ósea», dijo el doctor Julián Maggini, su Director Ejecutivo.
En este Centro no planean hacer investigación básica sino aplicada. «Y trabajaremos en forma interdisciplinaria, incluyendo a todo el equipo del Hospital, de la Escuela de Negocios y también empresas privadas que quieran sumarse, para poder transferir los hallazgos». Según Furman Argentina es ideal para estas investigaciones porque es un país que tiene una formación universitaria de alta calidad. Y -por diversas razones- es posible acceder a esos recursos humanos de excelencia en forma mucho más económica y competitiva: el costo de investigar estos temas en el primer mundo puede llegar a ser el doble que en Argentina”.
