Con el apoyo de la FAPESP, una startup ha venido aplicando esta tecnología en Brasil para analizar datos sanguíneos comunes con el objetivo de identificar enfermedades crónicas.
Desde hace ya algún tiempo, la inteligencia artificial forma parte del día a día. Y esto ha llevado a que cada vez más empresas apuesten por ella en el desarrollo de las más diversas soluciones. La startup Huna, por ejemplo, ha venido aplicando este tipo de tecnología para analizar datos sanguíneos comunes con el objetivo de detectar enfermedades crónicas como el cáncer de mama.
Los investigadores de la empresa ayudaron a fundar el primer laboratorio de inteligencia artificial dentro de una universidad brasileña: en la Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG), en el año 2018. Allí, el equipo de científicos se interesó en el empleo de esta tecnología para develar información oculta en datos existentes en los análisis de sangre. “Nos percatamos de que esta información es aún subutilizada”, dice Daniella Castro, investigadora responsable del proyecto, apoyado por el Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) de la FAPESP, y cofundadora de Huna.
La investigadora explica que los procesos biológicos del organismo humano no son lineales, especialmente cuando se trata de enfermedades complejas. Esto quiere decir que, al observar un análisis de sangre, muchas sutilezas pueden pasar desapercibidas, ya que los marcadores interaccionan entre sí. “Con la inteligencia artificial, podemos detectar patrones invisibles a los ojos humanos”, dice Castro. “Es necesario recordar, por ejemplo, que el colesterol mantiene una interacción con la glucosa, con los leucocitos y con todos los demás componentes existentes en la sangre”.
Esta característica de los análisis de sangre –el hecho de que esconden mucha más información de lo que parece– se empleó para definir el nombre de la empresa. El equipo optó por una palabra del idioma maorí (del pueblo aborigen de Nueva Zelanda): huna. La misma hace alusión a un conocimiento escondido, a la sabiduría protegida como un tesoro. “Es precisamente esto lo que nos proponemos hacer: con una mirada orientada hacia los análisis de sangre, intentamos detectar patrones desconocidos mediante la aplicación de la inteligencia artificial”, afirma Marco Kohara, cofundador de la empresa.
Entre los test elaborados con base en esta propuesta, los científicos emplearon datos sanguíneos para apuntar la posibilidad de desarrollo de la enfermedad de Alzheimer con hasta cuatro años de antelación, como así también para identificar a los pacientes con COVID-19 (aun durante la pandemia) e incluso para suministrar un pronóstico de la enfermedad cuando todavía no había vacunas contra la misma.
“Cuando una amiga mía tuvo un cáncer de mama diagnosticado durante la fase metastásica, pensé en aplicar este método para rastrear esta enfermedad, cuyas chances de cura son mayores cuando se la diagnostica precozmente”, comenta Castro.
Según la investigadora, solamente el 20 % de las mujeres brasileñas tiene acceso a la mamografía, el estudio fundamental para el diagnóstico precoz del cáncer de mama. “Se trata de uno de los principales cuellos de botella relacionados con esta enfermedad”, recuerda Kohara. “Este método puede aportar beneficios en su periplo a las pacientes, especialmente servir de apoyo a la detección precoz de la enfermedad”, sostiene.
El proceso consiste básicamente en detectar en la sangre patrones que aparecen en afecciones específicas debido a que son característicos de las mismas. “Reunimos la mayor base de datos del mundo de hemogramas rotulados para cáncer de mama, al menos aquella que ya se encuentra publicada científicamente”, subraya Castro. “Con base en esto, creamos un estratificador de riesgo para el cribado de la enfermedad”.
UNA HERRAMIENTA AUXILIAR
El objetivo de la solución diseñada en Huna consiste en identificar a pacientes que están sujetos a un riesgo hasta tres veces mayor que el típico concerniente a esta afección. “De este modo, si solamente un 20 % de la población tiene acceso al tamizaje, buscamos una forma de volverlo más efectivo. El hemograma es un análisis muy barato y la idea es que los patrones identificados permitan priorizar a las mujeres con mayor riesgo de tener cáncer de mama”, dice Castro.
El equipo de Huna hace hincapié en que este método no reemplazará a los exámenes que se realizan actualmente para concretar el diagnóstico, tales como la mamografía o la ecografía de las mamas. “Nuestro objetivo es priorizar a las mujeres más expuestas a los riesgos, de manera tal de optimizar la lista de espera de las mamografías”, pondera la investigadora. Asimismo, en el futuro, este método puede adaptarse a la detección de otras enfermedades. “Pretendemos crear modelos para otros tipos de cáncer, especialmente los más incidentes y más onerosos para el sistema de salud”, apunta Kohara.
Como se trata de un análisis común y barato, el objetivo del equipo de la startup consiste en volver su uso lo más amplio posible. “La idea es que esté disponible en el Sistema Único de Salud [el “SUS”, las siglas por las cuales se la conoce a la red nacional de salud pública de Brasil]. Además de ser barato, el hemograma ya se solicita con otros propósitos, como la detección de anemias o infecciones”, recuerda Castro. “Se lo reaprovechará y adquirirá así un nuevo valor”.
Este tipo de examen puede ser bastante útil, por ejemplo, para el diseño de políticas públicas sanitarias. Esta información pueden utilizarla gestores del segmento para definir cómo será la atención de grupos con mayores probabilidades de desarrollar la enfermedad. “Este dato no tiene mucho valor individual, pero resulta esencial para definir formas de priorizar a pacientes con riesgo aumentado referente a esta enfermedad”, señala Castro. “De este modo, el médico podrá determinar si un paciente debe ser priorizado y derivado más rápidamente a una consulta con un especialista o la realización de exámenes complementarios”, añade Kohara.
El científico de la computación afirma que la empresa pretende en el futuro llevar esta tecnología a otros países. “El cáncer es un problema mundial. Teóricamente, nuestro mercado es global”, sostiene. “Además, la población está envejeciendo. El uso ampliado de una tecnología como ésta ayudará especialmente a las poblaciones con acceso restringido a los tratamientos de la salud”, pondera.
EL DIAGNÓSTICO PRECOZ
La elección del segmento oncológico está relacionada con la posibilidad de optimizar el diagnóstico precoz de la enfermedad mediante la aplicación de esta tecnología. “La inteligencia artificial ayuda precisamente en este pronóstico anticipado de la existencia de alteraciones. Y esto es sumamente importante cuando hablamos del cáncer: puede representar para los pacientes mejores desenlaces, al posibilitar la aplicación de tratamientos menos agresivos, menos complejos y con un impacto económico menor en la mayoría de los casos”.
Aparte de la detección inicial de dolencias, el equipo estudia la creación de modelos que permitan prever el índice de riesgo de un paciente específico o el pronóstico con un determinado tratamiento. “Podemos ahondar en la trayectoria del paciente con relación a la enfermedad”, explica Kohara. “Para los pacientes con cáncer, por ejemplo, se puede determinar cuáles de ellos tendrán recidivas y optimizar su proceso de tratamiento”.
En estos momentos, la tecnología se encuentra en etapa de pruebas, y entre los colaboradores de Huna se encuentran el Hospital de Amor de Barretos, en el interior del estado de Sao Paulo, que forma parte del SUS, el laboratorio Fleury y distintas operadoras de salud. Esta etapa apunta a establecer la prueba de concepto de la tecnología…
(Agencia FAPESP).