Unas proteínas diseñadas por IA ayudarán a detectar el cáncer de manera precoz

La inteligencia artificial está llamada a revolucionar todo tipo de investigaciones y a evolucionar el panorama actual en todas las disciplinas conocidas. También la medicina. De hecho, su presencia ya se deja notar en el trabajo basado en obtener herramientas de diagnóstico como la que desenvuelve Microsoft o en la que trabaja desde hace meses el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL).

Ahora, un grupo de investigadores del MIT y de Microsoft Research han desarrollado una tecnología que usa inteligencia artificial para crear pequeños sensores que podrían detectar el cáncer en fases muy tempranas mediante un simple análisis de orina. Esto supondría un avance sin precedentes y un paso adelante fundamental en un aspecto clave en la lucha contra el cáncer como es la detección precoz.

Un modelo de IA ideado para diseñar péptidos de condiciones específicas

El estudio, publicado en Nature Communications, está liderado por la ingeniera biológica estadounidense y profesora en el Instituto Tecnológico de Massachusetts en Cambridge Sangeeta Bhatia y en él ha trabajado con Ava Amini, investigadora principal de Microsoft Research. En su publicación, muestran cómo un modelo de IA desarrollado por los propios investigadores ha permitido diseñar sensores moleculares que buscan señales asociadas al cáncer como las enzimas proteasas; si detectan esas señales, generan una especie de “marca” que luego aparece en la orina y ofrece por tanto una oportunidad de detección en fases iniciales.

Las proteasas son enzimas que cortan proteínas y que en diversos tipos de cánceres se muestran especialmente activas. En su investigación, Bhatia y su equipo han diseñado pequeñas proteínas llamadas péptidos que actúan como testigos de la presencia de dichas proteasas. En caso de que se corten dichos péptidos por la presencia de proteasas, se libera una señal que se elimina a través de la orina, de tal modo que con un simple análisis se puede dar con los indicios necesarios para reportar el síntoma y tratar de actuar cuanto antes.

Pese a que existían estudios previos que seguían una línea similar, lo cierto es que sus resultados podían no ser concluyentes, al servirse de un sistema de pruebas repetidas, en el que se iban probando distintas opciones hasta encontrar los péptidos que podían ser cortados por determinadas proteasas. Ahora, gracias al avance que permite la inteligencia artificial, dichos péptidos pueden ser diseñados de manera concisa para cumplir con los criterios establecidos.

El proceso de prueba de ensayo y error ralentiza cualquier investigación, una barrera que con modelos desarrollados de manera específica para una función se supera, tal como apunta la propia Sangeeta Bhatia en su publicación, en la que destaca la ventaja que les confiere el modelo desarrollado: "Si sabemos que una proteasa particular es realmente clave para un cáncer determinado, y podemos optimizar el sensor para que sea altamente sensible y específico para esa proteasa, entonces eso nos da una gran señal de diagnóstico".

 De este modo, la inteligencia artificial continúa mostrando su buen hacer a la hora de agilizar investigaciones y pulir procesos que en otro tiempo requerían de una inversión de tiempo más prolongada. En el caso particular del estudio del MIT y de Microsoft Research, la inteligencia artificial está ayudando a crear sensores microscópicos que buscan señales químicas del cáncer dentro del cuerpo, dejando una señal detectable en la orina que tiene el potencial de permitir un diagnóstico temprano con una prueba sencilla y que resulta menos invasivas que métodos actuales como las biopsias.