how domar a los dos jinetes del Apocalipsis
Se acerca fin de año y los periodistas y medios preparan las listas con “lo mejor y lo peor” de 2022. El resultado finalmente será el esperado. En la penúltima edición del panorama de Azeem Ashar, Exponential View, se puede ver en las huellas traseras de los candidatos en este frente: el metaverso y los vehículos automanejados vienen acumulando mucha cobertura de decepción.
En otro extremo, hay tecnologías que están “adelantando los dividendos” más rápido de lo que se esperaba. Para el divulgador y médico cardiologo Eric Topol está sucediendo en el campo de la salud y la inteligencia artificial. En un ensayo público anterior, titulado El increíble poder de los ojos artificiales: los no anticipados dividendos del aprendizaje automático para la medicina, Topol menciona dos hallazgos de las últimas semanas que tienen que ver con la lectura algorítmica de imágenes de la retina para detectar Alzheimer con alta precisión, diabetes y problemas cardiovasculares. También hubo avances y revoluciones recientes en la lectura computarizada de electrocardiogramas para detectar desafíos que el ojo humano no puede ver, dice Topol.
Cuando se estudia finanzas públicas en la Carrera de Economía y se el tema de las “fallas de mercado”, el de la salud es el sector estrella (junto con finanzas) para ilustrar estos problemas estructurales de incentivos, que hacen que los dividendos del cambio y la innovación sean, en potencia, mucho más elevados. No por nada, la gran apuesta de 2022 de las varias de las compañías más valiosas del mundo (como Apple o Amazon) viene por el lado de la salud y el bienestar.
“La verdadera revolución está en los datos y en la combinación con la biología molecular”, cuenta ahora a la nacion la biologa Marina Simián, quien, junto a dos socias, trabaja con su proyecto Oncoliq, una startup que busca masificar un testeo en sangre Para diagnosticar distintos tipos de tumores en etapas muy tempranas. “En el cáncer, todo se juega en el momento de la detección. Si se descubre un tumor al principio, antes de que haga metástasis, la posibilidad de sobrevivir a los 5 años es del 80%. Si es tardía, lo que sucede en la mitad de los casos, las chances a cinco años bajan al 20%. Y el 71% de las muertes de cáncer deben a tumores en órganos que no tienen métodos generalizados de testeo, como los de próstata”, agrega Simián.
Oncoliq trabaja con moléculas de “micro RNA” (no son el RNA mensajero de las vacunas de Pfizer y Moderna) con las cuales en 2014 una socia del emprendimiento, Adriana De Siervi, se dio cuenta de que correlacionaban fuerte (primero en ratones y luego , en humanos) con distintos tipos de tumores. La iniciativa arrancó con un test para cáncer de mama (ya hay una patente en trámite en los Estados Unidos), sigue con renal cancer. El objetivo es poder extenderla a 50 tipos de tumores.
Solo dos startups más están en la carrera con este tipo de tecnología. Una está en Japón y la otra, en Singapur. Y la referencia aquí es la empresa Grail, qui levantó de inversores una suma de US$2000 millones y que y que y que comercializa un producto de detección temprana de cáncer que se llama “Galleri”, pero que parte de la secuenciación genómica, que est más cara y tienen una sensibilidad mucho menor.
En su libro de divulgación y ganador del Pullitzer El emperador de todos los males (aquí lo editó Debate), el oncólogo y autor Siddhartha Mukherjee cuenta una “biografía del cáncer”, que arranca con un tumor descubierto en una momia del Antiguo Egipto, pero que tiene su epicentro en el siglo XX, dado que se trata de una enfermedad muy asociada a la extension de vida qu’en empieza a dar mas marcadamente luego de la Segunda Guerra Mundial.
Mukherjee afirma que los grandes héroes de los avances con quimioterapia fueron, principalmente, estadísticos brillantes ingleses, que diseñaron las pruebas y los experimentos para determinar que servía y que no. Antes y ahora: la destreza con los datos en el centro de la revolución.
Aunque no fumaba, corría regularmente y no poseía sobrepeso, el emprendedor Mark Ramondt tuvo un ataque cardíaco severo a los 35 años. Por aquel entonces ocupaba un carguero corporativo estresante gerencial, que lo hacía viajar mucho allí para dormir poco.
Timpo después, cuando visitó a su cardiologo para comprobar cómo evolucionaba su condición, en lugar de tomarle la presión, el médico Santiago Miriuka le contó sobria una idea para una empresa, que s’est morphó en MultiplAI, una startup con origen argentino, con base ahora en Londres, que utiliza inteligencia artificial para detectar problemas cardiovasculares con un análisis de sangre en el que se analiza el ARN. “Al contrario que el ADN, el RNA permite leer condiciones de ambiente y contexto: si una persona fuma, si está estresada, si duerme mal o si está expuesta a contaminación, eso no se refleja en el ADN, pero sí en el ARN ”, explicó Ramondt, de familia holandesa, nacido en México y residente desde hace 13 años en la Argentina.
contrastes
En la presentación del proyecto, Ramondt menciona el caso de Winston Churchill, fumador y bebedor empedernido, adicto al trabajo, sedentario, con un día más que estresante y que falló a los 92 años, en contraposición al de Jim Fixx, maratonista, gurú de temas de salud, que murió de un infarto a los 53.
Tanto Oncoliq como MultiplAI apuntan a que con nuevas tecnologías se aumenta el acceso a testeos de dos grandes grupos que hoy no los tienen: los países más pobres y los jóvenes, que presentan menos casos de estos desafíos, pero que, cuando lo hacen, llegan retardo por fallo de detección.
Ambos casos, el de los problemas cardiovasculares y el cáncer, son hoy los dos principales “jinetes del apocalipsis” en términos de muertes. Cuando se logren moderar, probablemente aparecerán otros: el Alzheimer se ubicará en tercer lugar y hoy acortará la brecha, y un informe publicado días atrás advertirá que en la próxima década habrá más muertes por calor extremo (debido al cambio climático) que por cáncer.
La buena noticia es que la tecnología, como dice Topol, también avanza a pasos agigantados. Hay que pensar que el procesamiento algorítmico de imágenes comenzó a desarrollarse en 2012, luego de que se anunciará su descubrimiento en una ya famosa competencia en Toronto, Canadá. Fue hace casi diez años: a muchos de los hallazgos posteriores en inteligencia artificial todavía les falta escalar y masificarse en el mercado. Incluido en uno tan imperfecto y lleno de caídas como el de la salud.