Nuevos retos: Inteligencia Artificial y Terapia Génica

En esta sesión se ha puesto el foco en estos dos conceptos y qué novedades van a traer al sector sanitario en los próximos años. Juan Bueren , investigador científico del Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT), jefe de División del CIEMAT, CIBERER e IIS Fundación Jiménez Díaz, y de Pedro Larrañaga , Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la UPM, han charlado sobre ello, cada uno dentro de su campo de actividad y han unido sinergias al intentar desvelar qué nos depara cada ámbito de aquí a 20 años.

Juan Bueren ha remarcado que la terapia génica era algo inevitable que iba a llegar, y " ahora y gracias al trabajo de los virólogos hemos aprendido a trabajar con los genes ". En este sentido, estas terapias están ahora usándose en personas en ensayos clínicos, y existen tratamientos ya aprobados " contamos con unos 10 medicamentos de terapia génica aprobados, que aunque no estén en farmacias todavía, sí están en los hospitales ".

Ha nombrado que las principales terapias génicas se aplicaron en enfermedades raras, porque desde el punto de vista conceptual son enfermedades monogénicas.

Por su parte, Pedro Larrañaga ha explicado que el concepto de IA ya surge en los años 50, pero tuvieron que pasar 20 años para ver resultados, en los 70, que tampoco fueron los esperados. También ha reconocido que se han desarrollado sistemas para medicina que han quedado en prototipos. Mientras que ha comentado que uno de las primeras aprobaciones en el tema de IA en medicina por la FDA fue en 2018 y tuvo que ver con la predicción de la retinopatía diabética en adultos y otros sistemas para diagnosticar enfermedades cardiovasculares.

Respecto a si se aplica la IA en las técnicas genómicas, Pedro Larrañaga ha aclarado que sí, " medimos cada uno de nuestros genes; cuanto activos están y de qué manera podrían asociarse con una enfermedad ". A este aspecto ha hablado de la inducción de modelos de redes de interacción génica y la selección de variables.

Mientras que Juan Bueren ha remarcado que las células madre mesenquimales, también conocidas como células madre estromales, que multipotenciales primitivas, con morfología fibroblastoide, originadas a partir de la capa germinal mesodermal, no se rechazan cuando se trasplantan a otras personas y " esto permite bancos de células y es algo muy interesante dentro de la terapia celular ".

IA en temas de Covid-19

Larrañaga ha indicado que se han realizado proyectos de IA en temas Covid-19 basados en métodos de machine learning. Uno de ellos es el proyecto realizado con más de 10.000 pacientes en la primera y segunda ola ingresados por Covid en 3 hospitales de España. " Tenemos datos donde se da a conocer su estancia, cómo llegan al hospital, la predicción de si esa persona va a ingresar o no en la UCI y se va a fallecer o va a ser dada de alta ".

Para seguir con este tema, quieren desarrollar una plataforma web donde los clínicos pueden hacer preguntas al sistema y " también en breve queremos predecir las secuelas de esa enfermedad mediante un sistema inteligente ".

La medicina de futuro, ¿qué pasará en 20 años?

Toda esta tecnología se ha transformado en poco tiempo. Predecir qué pasará en 20 años es complicado pero Juan Bueren tiene claro que aunque actualmente la aplicación de la terapia génica es algo complejo y caro, en el futuro, deberíamos simplificarlo, " creo que en el futuro los vectores virales de la terapia génica será distintos y fabricados en condiciones más parecidas a las técnicas actuales que ahora se emplean en la industria farmacéutica, entonces el número de pacientes tratado en estas terapias va a aumentar ".

Pedro Larrañaga opina que hay muchos restos en machine learning aplicados a la medicina, como en las UCI, los flujos de datos en el historial clínico… " y retos sociales que tienen que ver con los aspectos éticos de la utilización y la regulación de estos sistemas ".

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