Daphne Koller, pionera de la inteligencia artificial, ve la IA generativa como un avance en la lucha contra el cáncer
Daphne Koller, pionera en inteligencia artificial, ve la IA generativa como un avance en la batalla contra el cáncer
La inteligencia artificial generativa , como la que impulsa el modelo DALL-E de OpenAI, ChatGPT y otros programas populares, va a ser una herramienta importante para los avances en oncología, el estudio del cáncer, según Daphne Koller. Koller es una pionera de la inteligencia artificial y cofundadora y CEO de la empresa de inteligencia artificial en ciencias de la vida Insitro.
“Lo que hemos asumido como un esfuerzo es realmente aprender el lenguaje de la histopatología [el estudio de los tejidos]… y luego usar eso para […] darnos posibles objetivos [de medicamentos]”, dijo Koller, hablando en un taller de un día organizado por el instituto de inteligencia artificial centrado en el ser humano de la Universidad de Stanford, titulado “Nuevos Horizontes en la Inteligencia Artificial Generativa: Ciencia, Creatividad y Sociedad”.
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Koller es profesora adjunta de informática en Stanford. Koller explicó un proceso de dos pasos que puede llevar a nuevos objetivos de medicamentos para el cáncer.
En el primer paso, la tecnología de inteligencia artificial de aprendizaje automático de Insitro es capaz de analizar imágenes de tejido canceroso, una imagen de histología generada a partir de una biopsia. Un patólogo humano normalmente “reduce estas imágenes de miles de millones de píxeles a, digamos, tres números”, explicó, “y está claro que hay mucha más información disponible en ellas” que no se está utilizando.
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Mediante el uso del aprendizaje automático, el ordenador podrá “aprender realmente el lenguaje de la histopatología”, dijo, lo que a su vez permite a la máquina predecir cambios genéticos en pacientes con cáncer con una precisión del 90% al 95%.
“Así que, básicamente, al mirar una muestra, puedes decir que este paciente tiene esta mutación genética en comparación con otro paciente, algo que ningún médico puede hacer realmente”, explicó.
Ese es el primer paso. Para encontrar objetivos de medicamentos, se necesitan muchas más muestras de tejido de las que se recogen realmente, miles en lugar de docenas. Para resolver esa falta de imágenes, el equipo de Insitro utilizó la inteligencia artificial generativa para crear “deep fakes” de imágenes de tejido, según Koller. “En lugar de generar imágenes de estrellas de cine, generamos imágenes de láminas de patología”.
Al multiplicar las muestras de tejido de cientos a miles, explicó Koller, se puede analizar una muestra mucho más grande utilizando una herramienta especial desarrollada en Stanford llamada ensayo “ATAC-seq”. El equipo fue capaz de pasar de 400 muestras de imágenes de tejido canceroso a casi 100,000. Esa escala comienza a hacer posible hacer preguntas que serían imposibles con menos muestras.
La inteligencia artificial generativa se utiliza para crear “deep fakes” de imágenes de tejido, para ampliar en gran medida el tamaño de la muestra que luego se puede analizar mediante un ensayo genético.
“Y ahora básicamente puedes empezar a hacer preguntas como la apertura o cierre de qué gen – es decir, la actividad de qué gen – está más fuertemente asociada con la supervivencia, algo que no sería posible hacer si tuvieras 30 pacientes”.
Las miles de muestras falsas probadas con el ensayo pueden revelar nuevos objetivos de medicamentos candidatos para el cáncer.
Al analizar miles de imágenes deep fake del cáncer de mama triple negativo, por ejemplo, con ATAC-seq, la tecnología revela cambios genéticos desconocidos previamente que pueden ser candidatos a ser objetivos de medicamentos. “Algunos de estos objetivos son nuevos en el cáncer de mama triple negativo [pero] han sido implicados en otros tipos de cáncer”, dijo Koller. “Eso te da confianza en el papel causal que desempeñan y son potencialmente objetivos de medicamentos realmente interesantes y nuevos”.
Koller describió el programa general de IA generativa en biología como lidiar con un nivel de complejidad que “no es algo que el cerebro humano realmente pueda entender nunca”.
“Para abordar este dominio, realmente necesitamos recolectar primero una gran cantidad de datos, con una fidelidad y escala sin precedentes, en diferentes niveles de granularidad biológica, y luego permitir que las máquinas hagan lo que ahora hacen mucho mejor que las personas, que es comprender los patrones sutiles en estos datos, ayudarnos a redefinir la heterogeneidad y complejidad de las enfermedades humanas e identificar centros de intervención que puedan dar lugar a terapias que funcionen en la clínica”.
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El coorganizador del taller, Percy Liang, profesor asociado de ciencias de la computación en Stanford, elogió a Koller como profesora de Stanford que “inspiró a toda una generación de investigadores” en IA. Koller también cofundó la empresa de aprendizaje en línea Coursera.
Liang señaló que los diversos oradores del taller, incluida Koller, ofrecieron muchos ejemplos de “multi-modalidad”, donde los mismos tipos de programas de IA generativa operan en diferentes tipos de datos, desde datos biológicos hasta datos de audio e incluso canciones de ballenas. Como ENBLE ha señalado, la multi-modalidad, que combina diferentes tipos de datos, es una de las direcciones futuras más importantes del campo.
Al cerrar su discurso, Koller comentó cómo la ciencia atraviesa períodos de tremendo progreso. “Piensa en fines del siglo XIX y la química, con el descubrimiento de la tabla periódica [de los elementos]”, ofreció, “O en los primeros años del siglo XX, por supuesto, la física, con la conexión entre energía y materia, espacio y tiempo”.
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Dijo que esas dos disciplinas ahora se están fusionando para crear un nuevo campo llamado biología digital, que es “la capacidad de leer la biología digitalmente con esta increíble fidelidad a una escala sin precedentes, interpretar lo que vemos utilizando herramientas como el aprendizaje automático y la IA, y luego escribir biología utilizando técnicas como CRISPR y química combinatoria, y muchas otras cosas para hacer que la biología haga cosas que de otro modo no haría”.
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Koller dijo que ese nuevo campo tendrá “repercusiones tremendas en la salud humana, pero también en el medio ambiente, en la energía, en los biomateriales, en la agricultura sostenible y muchas otras disciplinas que ayudarán a hacer de nuestro mundo un lugar mejor, por eso creo que es un lugar realmente emocionante para estar”.
La agenda completa del taller se encuentra publicada en línea, y puedes ver la repetición de todo el evento en YouTube.
