Inteligencia artificial al servicio de la neurociencia

Artículo

Silvia de Santis

El cerebro se compone de millones de células muy diversas en constante comunicación de distintas maneras: a través de fibras, del intercambio de pequeñas moléculas e iones y de impulsos eléctricos. Además, es un órgano que interacciona con el resto del cuerpo. Para poder aumentar nuestras oportunidades de entender y curar enfermedades, es imprescindible abordar esta complejidad. 

Las técnicas experimentales han mejorado mucho y ya somos capaces de acumular una gran cantidad de datos sobre múltiples aspectos relacionados con la función cerebral: datos de imagen, de composición de fluidos como sangre o líquido cefalorraquídeo, de composición de genes, de expresión de proteínas e incluso de poblaciones bacterianas en el intestino. 

Somos capaces de acumular una gran cantidad de datos sobre múltiples aspectos relacionados con la función cerebral

Asimismo, tenemos acceso a datos de comportamiento, hábitos de vida y cognición. Mi investigación en el Instituto de Neurociencias CSIC-UMH (Alicante), por ejemplo, se enfoca en el uso de técnicas de neuroimagen para fotografiar el cerebro entero con gran detalle y en distintas condiciones, buscando aquellos aspectos que nos pueden indicar lo que no está funcionando como debería. Pero esta búsqueda puede ser muy difícil y abrumadora, y nos pueden faltar herramientas para navegar a través de esta complejidad. 

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) nos ha tendido la mano, ofreciéndonos un conjunto de instrumentos muy poderosos que nos permiten hacer cosas que antes no estaban a nuestro alcance. La IA puede ayudarnos en tres aspectos como mínimo: adquirir mejores datos, diagnosticar mejor las enfermedades y entender mejor sus mecanismos. Esta tecnología puede procesar grandes volúmenes de datos con una precisión y rapidez imposibles para el análisis manual. Por otra parte, el diagnóstico ayudado por IA es uno de los casos en los que más claramente podemos sacar partido de las nuevas tecnologías. Ésta sabe distinguir entre un cerebro enfermo y uno sano porque ha visto infinidad de ellos. De esto nos podemos aprovechar para automatizar el diagnóstico y la toma de decisiones en el ámbito sanitario. 

Hoy en día, los profesionales pueden hacer un diagnóstico automático con una exactitud comparable a la que proporcionaría un radiólogo, simplemente arrastrando un informe clínico hasta aplicaciones muy similares a ChatGPT. En lugar de representar una amenaza para la labor del radiólogo, esto permite que el personal sanitario pueda tener más tiempo para otros aspectos relacionados con la gestión de enfermedades, la investigación o la formación.

Es necesario dinamizar tanto nuestra investigación como lo que la rodea, ya que, usando el automovilismo como metáfora, en el tiempo que los investigadores tardamos en ponernos el cinturón, ajustar el espejo y encender el coche, la IA ya ha dado toda la vuelta al circuito.

Por Silvia de Santis, investigadora CIDEGENT en el Instituto de Neurociencias CSIC-UMH