En los últimos años, el ingenio humano y el conocimiento científico han desarrollado medicamentos avanzados que prometen alivio e incluso recuperación a millones de personas en todo el mundo diagnosticadas y que viven con formas de cáncer previamente incurables. Históricamente, identificar el ingrediente activo de los medicamentos candidatos no es un proceso fácil. El descubrimiento de medicamentos a menudo se basó en viejos conocimientos de la medicina popular tradicional: medicamentos como la aspirina comenzaron de esta manera, o surgieron por feliz accidente, como en el caso de la penicilina, el primer antibiótico identificado, que fue visto por accidente en una placa de Petri mohosa en 1928. Un siglo después del encuentro casual de Alexander Fleming con el Penicillium chrysogenum, el descubrimiento de medicamentos en la actualidad es un gran negocio, con una industria farmacéutica grande y en constante crecimiento que invierte miles de millones de dólares en el proceso, a menudo respaldado por los gobiernos, como fue el caso de las primeras vacunas Covid-19, pero el proceso sigue siendo difícil y plagado de ineficiencias. ¿Y si hubiera una manera mejor? Con la tecnología que se está desarrollando y utilizando en Imagene AI, una startup con sede en Israel, podemos estar al borde de un gran cambio. Imagene y su fundador y CEO Dean Bitan esperan impulsar el proceso de descubrimiento de fármacos y encontrar nuevas formas de ayudar a los oncólogos a brindar la mejor atención posible al incorporar capacidades de inteligencia artificial (IA) cortesía de Oracle para abordar el flagelo del cáncer. Bitan es un tecnólogo de toda la vida que obtuvo su título en informática a la tierna edad de 15 años. Pero fue algunos años después cuando se interesó en el campo de la investigación del cáncer. El cáncer es una enfermedad que afectará las vidas de casi todos los habitantes del planeta de alguna manera durante sus vidas, y en el caso de Bitan, lamentablemente perdió a un pariente cercano. Sentado con Computer Weekly en los márgenes de Oracle Cloud World en Las Vegas, Bitan dice: «Estaba interesado en la tecnología y el espíritu emprendedor y ese era mi campo. Inicialmente, no tenía ninguna relación con el cáncer. “Pero cuando sucedió, aprendí mucho sobre la enfermedad, y aprendí sobre las brechas y lo que podríamos hacer mejor… No siempre hay suficientes oportunidades en términos de medicamentos: vemos muchos tipos de cáncer para los que no tenemos suficientes medicamentos para ofrecer a los pacientes. «Así que esa es la historia de Imagene, decidí entrar en ese campo y realmente quería ayudar a los médicos a navegar mejor en las decisiones de diagnóstico y tratamiento», dice Bitan. ¿Es la IA la respuesta? ¿Bitan siempre tuvo la intuición de que la IA podría ofrecer un camino a seguir? Dice que comenzó a considerar la posibilidad muy temprano en la investigación de la que surgió Imagene. «La suposición era que podríamos ser capaces de aprovechar la tecnología en esa área. [But] “Soy ingeniero y, al hablar con los médicos, hay una mentalidad diferente”, dice Bitan. “Lo que hicimos fue sentarnos juntos y pensar: sabemos cuál es el desafío, ¿cómo podemos hacerlo mejor? Algunos médicos me habían dicho, antes de que estableciéramos la empresa, que tienen un fuerte sentido de la intuición cuando miran una imagen de biopsia. “Dicen que pueden identificar patrones que probablemente estén relacionados con la presencia de biomarcadores que indican si un paciente responderá o no a un medicamento específico. Lo construyen a lo largo de muchos años de práctica y observación de sus pacientes, pero eso es algo que se puede mejorar… La intuición y la IA van muy bien juntas. Entonces, entendimos que intentaríamos ver si podíamos descubrir más información a partir de esas imágenes de biopsia”. Bitan y su equipo aprovecharon 630.000 imágenes de biopsias anónimas tomadas de múltiples cánceres en múltiples sitios del cuerpo y, a partir de allí, desarrollaron un modelo base para ofrecer lo que ahora describe como “inteligencia oncológica”. Este modelo base de 1.100 millones de parámetros se llama CanvOI. En esencia, captura las características y patrones complejos en imágenes de biopsia que un humano nunca podría ver sin ayuda para mejorar la comprensión de un investigador de varias características patológicas y derivar nuevos conocimientos a partir de eso. La idea final es proporcionar una «columna vertebral de datos de visión sólida» para el desarrollo de aplicaciones posteriores en la investigación oncológica. Esto no solo tiene que aplicarse a la identificación de nuevos medicamentos, sino que también puede predecir cómo las personas con varios biomarcadores diferentes podrían responder a ellos, lo que eventualmente permitirá a los médicos de primera línea brindar atención oncológica personalizada en función de las fisiologías únicas de sus pacientes. OCI impulsa el modelo de CanvOI Imagene se ejecuta en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), aprovechando OCI AI Infrastructure y OCI Supercluster, que pueden escalar a decenas de miles de GPU en este momento para la inferencia de IA, y podrán superar las 130.000 en un futuro muy cercano. Bitan afirma que, al aplicar las capacidades informáticas de Oracle y el nuevo enfoque de Imagene a los modelos de base de patología digital, CanvOI ya está logrando un rendimiento líder en la industria en sus diversas tareas, incluso cuando se utilizan datos mínimamente etiquetados. “Oracle está en una posición única para apoyar a las empresas de IA en esos desafíos. Por lo tanto, cuando hablamos de potencia informática, el hecho de que tuvieran ese acuerdo estratégico con Nvidia nos permite obtener una mayor disponibilidad de GPU. Y una mayor disponibilidad de GPU significa más potencia informática y es mejor para nosotros”, afirma. “Necesitamos que empresas como Oracle nos acompañen en este largo viaje porque los desafíos son reales y queremos continuar y mostrar más hitos relacionados con esto. Con ChatGPT y LLMs vimos cómo la tecnología, en menos de dos años, pasó del nivel de escuela primaria al nivel de escuela secundaria, y ahora están hablando del nivel de experto de doctorado. Queremos ver cosas similares en el mundo de la oncología, y lo hemos hecho con imágenes de biopsia, pero a medida que avancemos, agregaremos más modelos”. En términos más generales, CanvOI constituye la piedra angular de la nueva OISuite de la empresa, una plataforma diseñada para apoyar a los investigadores y desarrolladores de diagnósticos y permitirles explorar respuestas a una amplia gama de preguntas necesarias para realizar su investigación. Bitan dice que esto alivia la necesidad de experiencia en IA y adquisición de datos, lo que permite nuevos avances sin dejar de cumplir con los estándares más altos posibles de privacidad y seguridad de datos. En ese sentido, dice Bitan, todos los datos utilizados por los sistemas de Imagene se desidentifican de antemano. «Y, por supuesto», continúa, «trabajamos en base a los estándares más altos de cumplimiento de GDPR, HIPAA, etcétera. Eso es obvio, pero además de eso, también estamos trabajando en enfoques de confianza cero, ejecutamos escaneos de vulnerabilidad, ciframos datos en reposo y en tránsito, a pesar del hecho de que están desidentificados». Metas futuras Imagene ya está trabajando con instituciones médicas en varios países, incluidas instalaciones de investigación estadounidenses de renombre mundial como Johns Hopkins en Baltimore y la Universidad Northwestern en Chicago, así como centros de cáncer líderes en Brasil e Israel. Bitan quiere ir más allá y no solo incorporar centros médicos académicos, sino también laboratorios privados y de referencia. “En el campo de la investigación del cáncer, no tenemos el privilegio de no hacer lo que podemos porque cada día es importante”, afirma. De cara al futuro, Bitan dice que ve oportunidades para aplicar la tecnología desarrollada en Imagene también a otras áreas de la investigación médica, como la COVID-19 o el VIH/SIDA. “Iremos hacia esas áreas a medida que avancemos. Veremos cada vez más modelos que agregan diferentes modalidades, por lo que no solo imágenes de biopsia, tal vez podríamos agregar radiología, resonancias magnéticas y rayos X. O microbiomas o tal vez incluso secuenciación del genoma. Entonces podremos responder preguntas mucho más complejas relacionadas con diferentes aspectos de la atención médica”, concluye con esperanza.