Guillermo del Ángel del Centro de Investigaciones Genómica de Astra Zeneca, habla sobre cómo han implementado la Inteligencia Artificial para ayudar a prevenir enfermedades.
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NoticiasTranscripción
00:00Cuando hablamos de inteligencia artificial, cuando hablamos de tecnología, pensamos en
00:04cosas tan simples como chat GPT, o crear una imagen divertida, o cosas tan peligrosas como
00:09un deepfake. Pero ¿cómo la inteligencia artificial puede predecir enfermedades, puede ayudar
00:16a prevenirlas? Y también, tal vez, a que existan medicamentos para esas enfermedades
00:22raras. Pero mejor hablar con un especialista, con un verdadero experto en el tema, Guillermo
00:27del Ángel. Muchísimas gracias por esta entrevista. Tú te encargas de todo lo que tiene que ver con
00:31investigaciones genómicas en AstraZeneca. Estás en Boston, basado en Boston, pero ahorita estás
00:36en México. Y ahí es donde entra la primera pregunta para las personas. ¿Qué es la medicina
00:42predictiva y cómo Milton, y ahorita nos contarás qué es Milton, está liderando este campo de la
00:48medicina predictiva? Claro, mira, la base de la medicina predictiva es tener información de qué
00:54te va a pasar con un paciente lo antes posible. El problema que tenemos a nivel de salud, a nivel
01:00mundial, es de que muchas veces diagnosticamos las enfermedades muy tarde, ya es muy
01:06difícil tratarlas y esto ocurre con diabetes, con cáncer, con demencia, Alzheimer's. Entonces, la
01:13idea de la medicina predictiva es de que tengamos medidas de si alguien podrá tener alguna enfermedad
01:19lo antes posible. Muchas veces, años antes de que la gente tenga síntomas y que la gente pueda
01:24realmente buscar atención médica cerca de esto. Ahí entra el tema de Milton y quiero que lo expliques
01:30muy bien, porque no tengo síntomas. El típico, mi papá le dio cáncer, a mi abuela le dio cáncer, esas son
01:34cosas que medio ya puedes prever y que además tarda todavía en saber haciéndote exámenes y demás,
01:40pero Milton, que es este desarrollo que ustedes han hecho, no nada más tiene que ver con mi papá,
01:45mi mamá tuvo, sino con algo mucho más adentro de nuestros genes, ¿cierto? Exactamente, mira, lo que
01:51intentamos hacer con Milton es hacer un modelo de inteligencia artificial que basado en lo que
01:57llamamos biomarcadores, o sea que son medidas de laboratorio que pueden ser ya sea proteínas que
02:02están circulando en tu cuerpo, que pueden ser mediciones como por ejemplo las pruebas de
02:05laboratorio que te dan cuando vas a un chequeo médico. En base a todos esos datos, Milton
02:11predice las probabilidades de que puedas tener hasta un total de 3.000 enfermedades. O sea, Milton
02:17tiene la capacidad de que pueda en una persona saber de este banco de datos, de esta base que
02:23tiene, de esas 3.000 posibles enfermedades o más, es decir, tú podrías desarrollar esta o esta,
02:28es un poco la idea. Exacto, exacto, o sea, la idea eventualmente es de que basado, te digo,
02:33en mediciones de tus datos de laboratorio y basado por ejemplo también eventualmente en imágenes,
02:39en no sé, resonancia magnética, ecocardiograma, lo que sea, que te pueda predecir qué enfermedades
02:47vas a tener en un futuro con alta probabilidad. Eso funciona mucho mejor para enfermedades raras,
02:51o sea, enfermedades en las que un gene tiene una mutación en determinada posición y que sabemos
02:57que esa mutación te va a causar la enfermedad. Oye, y en todo esto entra el Centro de Investigación
03:03Genómica de AstraZeneca. ¿Cuáles son los objetivos justamente de este centro y cómo es que ayuda a
03:09desarrollar algo como Milton? Claro, mira, el Centro de Investigación Genómica de AstraZeneca fue fundado
03:14en el 2017 y la misión del centro es utilizar el genoma humano, la información que te puede dar el
03:21genoma humano para mejorar la salud y para mejorar cómo desarrollamos y cómo descubrimos nuevos
03:28medicamentos. Oye, para terminar, ¿con quién están trabajando en México para obviamente hacer que
03:31Milton y que todo este archivo siga creciendo, siga creándose? Claro, mira, como antecedente, un
03:37problema de Milton es de que, bueno, eso fue una versión de investigación, fue la versión inicial
03:41para, digamos, para probar, pero los datos que usamos fueron nada más datos de lo que se llama
03:48el Biobanco del Reino Unido, el UK Biobank, 500 mil personas y obviamente es una población
03:53limitada y lo que queremos hacer es expandir esta esta cobertura a más poblaciones, a que, digamos,
04:01sea aplicable a más lados en el mundo y más poblaciones. Estamos trabajando con investigadores
04:06de la Universidad Nacional Autónoma de México y con la Universidad de Oxford en un proyecto muy
04:12grande aquí en la Ciudad de México que se llama el Estudio Prospectivo de la Ciudad de México,
04:15que este estudio reclutó aproximadamente 150 mil personas en la Ciudad de México, principalmente
04:24de Coyoacán y de Iztapalapa y les han dado seguimiento en salud, han secuenciado su genoma,
04:29hemos hecho publicaciones de todo lo que hemos encontrado en esta población y, bueno, estamos
04:34viendo cómo podemos integrar todo este biobanco y esta información para crear mejores modelos de
04:44inteligencia artificial y para eventualmente, obviamente, el objetivo principal es mejorar la
04:49salud. Muy bien, pues muchísimas gracias, la verdad es que es increíble cómo están utilizando la
04:53inteligencia artificial para poder hacer esta medicina predictiva y espero que esto no solamente
04:59nos ayude a salvar vidas, sino también a encontrar la cura de ciertas enfermedades
05:04que eventualmente se desarrollan. Muchísimas gracias. Claro que sí, gracias a ti.