Científicos expertos en computación, bioquímica y medicina trabajan juntos en el desarrollo de programas de inteligencia artificial que, en experimentos, estudian la manera como hablan las personas y, mediante análisis de gramática y lógica, pueden diagnosticar trastorno bipolar y esquizofrenia.

Este mismo grupo de investigadores, que forma parte de la estrategia digital del laboratorio alemán Boehringer Ingelheim, desarrolla algoritmos o racimos de operaciones para diseñar y probar virtualmente moléculas que tardarían años en estudiarse en laboratorio y así aceleran la invención de nuevos medicamentos.

Otra línea de investigación con inteligencia artificial se usa para trabajos de farmacovigilancia, es decir, el proceso que se usa para detectar cualquier efecto adverso de un nuevo medicamento cuando se aplica por primera vez en estudios clínicos de miles de pacientes, quienes residen en decenas de ciudades y países diferentes.

Durante una visita de Crónica a la matriz del laboratorio alemán —cuya sede es el poblado de Ingelheim, a menos de diez kilómetros de la ciudad de Mainz, en el poniente de Alemania—, Michel Pairet, miembro del Consejo de Directores y responsable de la Unidad de Innovación, informó que actualmente tienen tres protocolos principales para investigación en salud, a partir de inteligencia artificial:

Para el desarrollo de nuevas moléculas de interés farmacéutico tienen el programa ADAM (Advanced Design Assistant for Molecules); para la vigilancia de posibles efectos secundarios de medicamentos que ya se están distribuyendo en miles de pacientes están desarrollando el sistema BRASS (Benefit Risk Analysis System); mientras que para la detección de posibles enfermedades neuronales o neurodegenerativas mediante análisis del lenguaje están probando y perfeccionando un sistema, que todavía no tiene nombre, pero que se trabaja en conjunto con investigadores brasileños de la Universidad Federal de Río Grande del Norte, en Brasil.

En cada uno de los proyectos hay cosas que coinciden: todos manejan grandes bases de datos; todos se apoyan en la inteligencia artificial para evaluar sus avances o retrasos; todos usan alguna herramienta de realidad virtual para simular lo que ocurriría con una decisión técnica o con otra, y todos usan tecnologías de la información para mantenerse en comunicación con colegas de otras partes del mundo.

LENGUAJE Y DIAGNÓSTICO. Una expresión popular entre investigadores biomédicos dice que “el siglo XXI será el siglo del cerebro" pues cada vez han surgido más herramientas para mirar el cerebro en operación sin que sea necesario intervenirlo. Además se han desarrollado numerosos medicamentos y se entienden mejor las interacciones bioquímicas, eléctricas, e incluso metabólicas, de las células que integran este órgano del Sistema Nervioso Central (SNC).

Sin embargo, uno de los aspectos donde no hay suficientes avances es en los métodos de diagnóstico temprano de enfermedades asociadas al cerebro porque no se han encontrado suficientes biomarcadores o moléculas que informen, mediante un examen de sangre o en alguna otra muestra biológica, que se está comenzando a desarrollar una enfermedad.

Ante esta dificultad para encontrar signos tempranos de enfermedades cerebrales, los investigadores de Boehringer Ingelheim se han asociado con diferentes laboratorios del mundo, y  ahora, mediante una alianza con científicos brasileños, construyen un sistema que permita diagnosticar enfermedades cerebrales a través de la expresión verbal de los pacientes. Su principio de trabajo es: “las palabras son ventanas hacia el funcionamiento del cerebro”. Por eso usan el “análisis del discurso”, en lugar de análisis de sangre o de otros líquidos del cuerpo humano.

“Este proyecto es en realidad una búsqueda de los casos de esquizofrenia, trastorno bipolar u otros padecimientos, a través de la expresión verbal de los pacientes. Los programas de cómputo, de inteligencia artificial, nos permiten detectar alteraciones muy sutiles que aparecen cuando las personas se expresan verbalmente, incluso algunos ciclos o rutas en el uso de las palabras. Si el programa halla algunas anomalías en el discurso verbal, nosotros concentramos nuestra atención en otros indicadores de que el paciente puede estar desarrollando una enfermedad mental. Entre más temprano se detecta, mayor es el margen de maniobra para los médicos”, indicó el doctor Michel Pairet.

En este esfuerzo, el líder del equipo de investigación es el científico brasileño Sidarta Ribeiro, quien ha desarrollado programas de cómputo para identificar anomalías o soluciones poco comunes en la expresión verbal. Los programas de cómputo que ha desarrollado detectan cuándo se usan palabras fuera de lugar o estructuras de frase poco lógicas o redundantes, en una expresión.

Para explicar cómo trabaja este sistema se puede dar a tres pacientes una misma frase, por ejemplo “Anoche soñé con un espectáculo”, y se les pide explicar qué significa para ellos la frase:

El paciente saludable usa palabras y frases que, cuando son analizados por la computadora, crean una imagen parecida a un número 8, con algunas ramas que salen por los lados; a su vez, un paciente con trastorno bipolar explica la misma frase de una manera que, cuando es analizada por la computadora, se genera una imagen como de un tejido de tapete, muy complejo, lleno de nudos y sin una estructura lineal. Por último, cuando se pide a un paciente con esquizofrenia explicar la frase, sus palabras y su discurso son representados por la computadora como un círculo y un cuadrado que estuvieran en los dos extremos de un cable.

“El corazón de nuestro trabajo no es analizar las palabras que se usaron sino la estructura que usa el paciente para tejer esas palabras”, explicó el doctor Ribeiro. “Porque los programas de Inteligencia Artificial para este experimento están enfocados en buscar y marcar patrones en la construcción de frases y también marcan las rupturas o saltos en la selección lógica de las palabras”.

Este programa tiene otro componente: el aprendizaje y la acumulación de experiencia por parte del algoritmo, lo que es parte de un campo de trabajo llamado machine learning o aprendizaje de la máquina.

El programa está creciendo para que no sólo use la información semántica —es decir, los significados construidos con el tejido de palabras—, sino que también aproveche la acústica —así la pronunciación y volumen que el paciente usa al hablar también se convierten en fuente de información—.

MOLÉCULAS NUEVAS. Un segundo campo donde se usa mucho la inteligencia artificial y el uso de tecnologías digitales es el descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos, que es uno de los procesos científicos e industriales más caros y complejos en todo el mundo.

El desarrollo de un nuevo medicamento puede tomar alrededor de diez años y los costos de una nueva medicina que se pone a disposición de los pacientes y médicos generalmente cuesta más de mil millones de dólares.

Antes de dar el primer paso en busca de un nuevo fármaco, los investigadores trabajan muchos años en el estudio de los mecanismos por los cuales se presenta una enfermedad; luego se selecciona un objetivo bioquímico, también llamado “blanco”, “diana” o target, sobre el cual actuar, y entonces empieza otro largo proceso que consiste en buscar moléculas que puedan actuar sobre ese “blanco”, para interrumpir el avance de la enfermedad.

“El objetivo es desarrollar mejores medicinas en menor tiempo”, indica Michel Pairet. “Hay que considerar que en la actualidad se llevan a cabo muchas pruebas con muchas moléculas que primero se prueban en células en laboratorio, luego se trasladan a modelos animales, luego se prueban en pequeños grupos de voluntarios y posteriormente en grandes grupos de pacientes. En cada una de estas etapas se van descartando las moléculas que puedan tener efectos tóxicos, incluso si han demostrado procesos curativos. Y ahora lo que estamos haciendo, con el uso de inteligencia artificial, es hacer una selección previa y más rápida de moléculas para descartar las que no deben ser probadas en laboratorio”.

El uso de programas de cómputo ayuda a reducir a la mitad de tiempo la primera fase del largo proceso de selección de las moléculas candidatas a convertirse en medicamentos. De este modo, la búsqueda de nuevas medicinas puede cruzar de manera más rápida las pruebas de seguridad y eficiencia en laboratorios y luego con células, animales y pacientes.

“Este asistente para diseño de moléculas, llamado ADAM, está siendo probado primero con moléculas pequeñas que se construyen por medio de síntesis química, pero esperamos después poder trasladarlo a las nuevas moléculas farmacéuticas que se están desarrollando con biotecnología, como algunos anticuerpos y péptidos”, explicó a Crónica Matthias Zentgraf, investigador líder en Química Computacional en Boehringer.

FARMACOVIGILANCIA. Un tercer campo de investigación con tecnologías digitales aplicadas a la farmacología es la vigilancia de posibles efectos adversos en pacientes que usan medicamentos. Este proceso es la última etapa en la introducción de un medicamento y no concluye al ponerlo en venta sino que se sigue colectando información por mucho tiempo para identificar a pacientes que hayan tenido complicaciones con el fármaco —sutiles o severas— y así se pueda decidir mejor a quiénes y cómo se les puede administrar el medicamento.

“Esto se hace con todos los medicamentos que ya están en el mercado o que están en las últimas evaluaciones clínicas antes de salir al mercado. Este trabajo llamado farmacovigilancia es muy delicado pero también muy complejo porque se manejan grandes cantidades de datos, por ejemplo todos los expedientes médicos de pacientes que participan en una gran investigación clínica y que generalmente están en lugares distantes entre sí. Para poder obtener rápido la información de un paciente que está teniendo problemas con un fármaco y para poder saber cuáles son las características del paciente o del centro de atención donde se le trató, nos apoyamos en inteligencia artificial. En este caso, mediante el programa que llamamos BRASS o sistema de análisis de riesgo-beneficio”, detalla Michel Pairet.

En este sistema también se va acumulando información y haciendo más fuerte la vigilancia con programas de cómputo del tipo machine learning o aprendizaje de máquinas, en el cual se combinan diferentes operaciones de análisis de datos y se usa mucho la lógica en cuanto a causas y efectos de posibles efectos adversos de un medicamento.

En la visita de este diario a la central de investigación digital de Boehringer Ingelheim se explicó que los tres programas de inteligencia artificial presentados son “asistentes” que apoyan a los científicos a acelerar sus procesos y evitar la pérdida de tiempo en la experimentación de moléculas que no llegan a ser seguras o eficientes, así como para sólo probar con organismos vivos moléculas altamente seguras y con eficiencia probada.

Esta línea de investigación es financiada por un programa general de investigación de este laboratorio que incluye alianzas y trabajo con más de 100 universidades y hospitales públicos de 13 países y una inversión para investigación y desarrollo que en el año 2018 sumó 3 mil 200 millones de euros.