Es en la confluencia de disciplinas, en el cruce de fronteras de distintas �reas del conocimiento donde, muchas veces, se encuentran nuevos caminos para la ciencia. Lo saben bien investigadores como Guillermo Lorenzo, Mar�a Jes�s Ledesma y Noelia Ferruz, que a partir de sus saberes en Ingenier�a de Caminos, Canales y Puertos; Ingenier�a de Telecomunicaciones y Ciencias Qu�micas, respectivamente, est�n abriendo nuevas e interesantes v�as para el avance de la Medicina.Los tres cient�ficos, becados por la Fundaci�n BBVA con una Beca Leonardo, lo hacen impulsados por un arma de gran potencial, la IA, un recurso que est� permitiendo alcanzar metas hasta ahora impensables. "Actualmente tenemos herramientas superpotentes que nos permiten llevar a cabo an�lisis de datos y patrones con una eficiencia que nunca hab�amos tenido al alcance de la mano. Cuestiones que hace 10 a�os se consideraban inabordables hoy son una realidad", resume Ledesma (Salamanca, 1973), catedr�tica de la Universidad Polit�cnica de Madrid y cient�fica del Centro de Investigaci�n Biom�dica en Red en Bioingenier�a, Biomateriales y Nanomedicina.Como si de una m�quina del tiempo se tratara, esta cient�fica lidera el desarrollo de un algoritmo que permite predecir la respuesta a la inmunoterapia en c�ncer de pulm�n. Para saber m�sLa inmunoterapia, un tipo de tratamiento que 'potencia' a las defensas del propio paciente para que combatan el tumor, est� suponiendo una verdadera revoluci�n en algunos c�nceres. Sin embargo, su efectividad todav�a se acota a un porcentaje limitado de pacientes -en torno al 30% en casos de c�ncer de pulm�n-, en los que se consigue cronificar la enfermedad. El proyecto de Ledesma pretende, precisamente, detectar con antelaci�n qui�nes son esos pacientes que pueden beneficiarse del tratamiento para optimizar las terapias y evitar efectos secundarios indeseados. Los estudios realizados hasta el momento sobre el algoritmo, que emplea datos reales de la historia cl�nica de los pacientes -como pruebas de imagen o informaci�n de hemogramas-muestra que es capaz de ofrecer buenas predicciones."Mediante inteligencia artificial podemos detectar patrones y cuantificar y objetivar datos que permiten predecir la respuesta al tratamiento", se�ala Ledesma, que arranc� su proyecto en casos de c�ncer de pulm�n no microc�tico y ya est� explorando extender su utilidad no solo a otros tipos de c�ncer de pulm�n, sino tambi�n en otros tumores complejos, como el c�ncer de mama triple negativo.La investigadora espera que este tipo de herramientas de predicci�n de respuesta empiecen a "formar parte de la cl�nica para apoyar los procesos de decisi�n en un plazo de entre tres y cinco a�os". "Estamos en un momento apasionante para la ciencia", subraya la investigadora, que est� convencida de que, "gracias a la tecnolog�a imbricada con la biolog�a en este siglo se va a conseguir el entendimiento de muchos procesos".Esa meta es justo la que ella quer�a alcanzar cuando, todav�a en el instituto, tuvo que decidir hacia d�nde dirigir sus pasos. "Mi madre es neonat�loga y siempre me ha tirado la rama de la salud, pero las matem�ticas tambi�n me gustaban mucho y se me daban muy bien. Estaba debati�ndome sobre qu� hacer cuando, durante un verano que pas� en Estados Unidos, me hablaron de la Ingenier�a Biom�dica, que era algo que yo no conoc�a porque en Espa�a todav�a no exist�a. Supe enseguida que eso es lo que yo quer�a hacer", recuerda. Al volver a Espa�a se matricul� en Ingenier�a de Telecomunicaci�n y a trav�s de varias asignaturas optativas fue acerc�ndose a la biomedicina. "Ahora ya empieza a haber m�s ingenieros biom�dicos formados en ese grado, pero muchos de los que ya tenemos una trayectoria m�s larga venimos de otras �reas de la ingenier�a". El investigador Guillermo Lorenzo, en su laboratorio de la Universidad de A Coru�a.ROSA GONZ�LEZARABA PRESSEs el caso de Guillermo Lorenzo (A Coru�a, 1989), que se gradu� en Ingenier�a de Caminos, Canales y Puertos en 2013 y hoy lidera una interesante l�nea de investigaci�n en c�ncer de mama. Como Ledesma, Lorenzo tambi�n dud� en su adolescencia sobre qu� carrera elegir, debati�ndose entre Medicina y una ingenier�a. Finalmente se decant� por la segunda opci�n, pero enseguida empez� a fusionar sus dos �reas de inter�s. Su doctorado ya vers� sobre la aplicaci�n de modelos computaciones que se emplean en la Ingenier�a de Caminos para el estudio del crecimiento del c�ncer. "Hay muchos paralelismos entre ambos campos. Al final estudiar una biopsia de tejido se parece en cierta medida al estudio geot�cnico que debe hacerse en un terreno antes de construir un puente". Y los avances tecnol�gicos que optimizan los an�lisis en una disciplina pueden tener tambi�n aplicaci�n en la otra, se�ala. La Fundaci�n BBVA ha becado el proyecto que Lorenzo ha puesto en marcha para desarrollar un prototipo de 'gemelo digital' que permita predecir la respuesta a los tratamientos en casos de c�ncer de mama. La estrategia se centra en concreto en el c�ncer de mama triple negativo, uno de los m�s agresivos y dif�ciles de tratar. "A d�a de hoy las decisiones cl�nicas en este tipo de c�ncer se van tomando en funci�n de la evoluci�n de la paciente, cuando por ejemplo se comprueba que una determinada terapia no ha funcionado y se buscan otras alternativas. Nuestro objetivo es conseguir que sea posible adelantarse a eso, queremos predecir si esa paciente va a tener una buena o una mala respuesta a cada tratamiento, qu� opciones pueden funcionar mejor y cu�l es la frecuencia �ptima de administraci�n en funci�n de sus caracter�sticas personales", explica. Mediante ecuaciones matem�ticas, el modelo est� pensado para reproducir de forma personalizada c�mo crece el tumor y c�mo responde a los tratamientos. Alimentado con los datos de pruebas de imagen, este 'gemelo digital' pretende reconstruir la geometr�a tridimensional del tumor y sus caracter�sticas biol�gicas, con el objetivo de que sea capaz de simular su evoluci�n ante distintos tipos de tratamientos. Uno de las metas del proyecto es averiguar cu�l es la mejor combinaci�n de abordajes para conseguir lo que se denomina respuesta patol�gica completa, "el t�rmino que se emplea cuando, tras la quimioterapia, el tumor no se puede ver en las pruebas de imagen". "Lo que muestran los ensayos es que esas pacientes tienen una alta probabilidad de supervivencia y una escasa probabilidad de recurrencia del tumor. Mediante IA estamos desarrollando un algoritmo de aprendizaje que sea capaz de permitir a los cl�nicos adelantarse a lo que puede pasar y elegir las mejores opciones", explica. La cient�fica Noelia Ferruz, en las instalaciones del Centro de Regulaci�n Gen�mica de Barcelona.GORKA LOINAZAraba PressLa IA tambi�n marc� la trayectoria de Noelia Ferruz (Zaragoza, 1988) que tras licenciarse en Ciencias Qu�micas y especializarse en Qu�mica Computacional y doctorarse en Bioqu�mica, trabaj� como in investigadora postdoctoral entre otras instituciones, en la Universidad de Bayreuth (Alemania). Era 2018 y ella investigaba fragmentos de prote�nas que tienden a repetirse en la naturaleza cuando OpenAI sac� su primer modelo de lenguaje, el llamado GPT-1. "Estaba prob�ndolo cuando se me ocurri� una idea", recuerda Ferruz. �Qu� pasar�a si en vez de pedirle que generara un texto le pido que genere una prote�na?, se plante�. El resultado no fue bueno, pero en la mente de la investigadora encendi� una mecha que hoy se ha convertido en un ambicioso proyecto. La cient�fica, jefa de Grupo en el Centro de Regulaci�n Gen�mica de Barcelona, est� desarrollando una inteligencia artificial capaz de dise�ar nuevas prote�nas a la carta.El sistema, denominado ATHENA en honor a la diosa de la sabidur�a griega, tiene un enorme potencial tanto en el campo de la medicina como en el industrial o en el del cuidado del medioambiente porque "en cualquier funci�n que realiza un ser vivo hay una prote�na detr�s", se�ala FerruzEl volumen de prote�nas que existen en la naturaleza y llevan a cabo funciones incre�bles es enorme, contin�a la investigadora, "pero no siempre proporcionan las soluciones que nos hacen falta". Por eso, poder dise�ar estas prote�nas a la carta abre todo un mundo de posibilidades. "Los modelos de lenguaje tienen detr�s una arquitectura que es capaz de procesar datos, entradas de datos de tipo textual. Nosotros estamos aplicando esta idea al dise�o de prote�nas, de manera que consigamos obtener secuencias biol�gicas". Pero, en vez de texto con palabras, los investigadores emplean "lenguaje de prote�nas"., explica Ferruz. "Las prote�nas se parecen mucho al lenguaje que usamos. Porque tambi�n se basan en letras que codifican distintos tipos de informaci�n, como la forma en la que se pliega en el espacio, sus caracter�sticas en 3D o con qui�n interact�a en el interior de la c�lula". El volumen de posibilidades que manejan es abrumador, de 20 elevado a 100. "Hay m�s posibles prote�nas que �tomos en el Universo", desliza. Su meta es poder dise�ar a la carta nuevas prote�nas con una funci�n determinada. Que sirvan, por ejemplo, para crear nuevos anticuerpos contra el c�ncer, como ya han demostrado. O enzimas que sean capaces de degradar el pl�stico u otros contaminantes."Queremos proporcionar nuevas formas de abordar distintos desaf�os", se�ala Ferruz, hija de un operario de una empresa automovil�stica y una ama de casa que ha sido la primera universitaria de su familia. Su proyecto, adem�s, tambi�n pretende entender c�mo entiende la IA ese 'idioma prote�na' y de qu� forma toma decisiones. "Queremos desentra�ar esa caja negra, que sea una IA explicable", subraya Ferruz, con un entusiasmo que se palpa en su voz. "Este es un campo en el que vamos a poder avanzar mucho en los pr�ximos a�os si conseguimos abrir un poco m�s estas cajas. Siento que estamos en un momento sin precedentes, con una evoluci�n rapid�sima en todo el campo. Cada semana sale algo nuevo que supone una innovaci�n tremenda respecto a lo interior. Y creo que en el futuro los avances ser�n mucho mayores. Por ejemplo, creo que en el futuro el empleo de ordenadores cu�nticos podr�a acabar con muchas de las limitaciones actuales que son de computaci�n". El l�mite, concluye, va a ser la imaginaci�n.