Francisco Carrillo: “A veces la IA no da respuestas, pero plantea preguntas”

Francisco Carrillo Pérez (Granada, 1995) es doctor en aprendizaje automático aplicado a la bioinformática por la Universidad de Granada. Estudió con la prestigiosa beca Fulbright en la Universidad de Stanford en los Estados Unidos, donde participó en la creación de patentes de inteligencia artificial. Ahora es científico en el equipo de inteligencia artificial de la farmaceútica Bristol Myers Squibb.

Pregunta.Hablamos constantemente de la inteligencia artificial (IA), pero se desconoce su uso en muchos sectores. ¿Qué se está haciendo en el farmacéutico?

Respuesta.Nosotros la estamos empleando, por ejemplo, para mejorar los procesos de creación de fármacos en enfermedades oncológicas y para encontrar grupos de pacientes que respondan mejor a ciertos tratamientos. La IA permite también detectar patrones que indican cómo de avanzado está el cáncer o si el tratamiento está funcionando.

P.¿El diferencial se percibe principalmente en el ahorro de tiempo o en mejores resultados?

R.Ambos. Ciertos procesos que antes requerían mucho tiempo manual se pueden ahora hacer más rápido y a una mayor escala. Los nuevos algoritmos dan más información al patólogo para tomar mejores decisiones.

P.¿En qué parte del proceso se reduce sustancialmente el tiempo?

R.Por ejemplo, en el que necesita un patólogo humano en analizar resultados: en lo que él tardaba una hora el algoritmo lo hace en dos minutos. De las dos fases en las que diferenciaríamos el proceso de creación de un fármaco, la primera (la preclínica) ronda los 3 o 6 años. Con la IA se puede reducir a 12 o 18 meses. En esta fase es donde se detecta en qué molécula o proteína se puede incidir para atacar o revertir el cáncer, por ejemplo.

La primera fase de la creación de un fármaco ronda los 3 o 6 años. Con la IA se puede reducir a 12 o 18 meses

P.¿Y en la segunda fase?

R.En el proceso clínico no se pueden reducir demasiado los tiempos, porque se trata con humanos, pero se optimizan los procesos. Es la parte más compleja: el 90% de los fármacos fallan en la fase clínica. La IA puede predecir, por ejemplo, cuáles son las moléculas que van a tener menos afectos adversos o qué dosis de medicación funciona mejor en el paciente, y así reducir las pruebas de laboratorio.

P.Se agiliza, entonces, la fase de prueba y error.

R.Sí. La creación de un fármaco de principio a fin dura entre 10 y 15 años y cuesta entre 1 y 2 miles de millones de dólares, en ocasiones incluso 3. Los que terminan en el mercado, porque la mayoría no salen. Si se consigue en la primera fase una mejor selección que permita reducir la tasa de fallo en el ensayo, se ahorra tiempo y dinero, porque las pruebas empiezan con las propuestas que tienen mayor probabilidad de éxito.

P.¿Por qué se redujo el tiempo en la pandemia del Covid-19?

R.Porque hacía falta y porque todos los medios estaban puestos ahí.

P.¿El cáncer sigue siendo un gran desconocido?

R.Sí. Cada vez conocemos más y tenemos mejores medicamentos que permiten alargar la vida del paciente, pero sigue matando a muchas personas. El cáncer no tiene un único origen, se utiliza para agrupar muchas enfermedades. Pero la IA nos está dando más datos, más patrones y un mejor entendimiento.

P.¿Qué tipo de datos proporciona la IA?

R.Entre otras cosas, encuentra indicadores que permiten predecir si el paciente va a responder bien al tratamiento, y que un análisis de datos quizá no daría. Y hay investigadores desarrollando moléculas con IA, haciendo pruebas en el ordenador antes de pasar por el laboratorio. Ahora hay análisis de datos que la IA permite, por ejemplo, para descubrir biología novedosa. Eso nos va a ayudar a formular nuevas hipótesis sobre las que luego investigar. A veces la IA no da respuestas, pero plantea preguntas.

P.¿Qué suponen soluciones comerciales como Chat GPT?

R.Esos modelos generativos son apenas un 10% de la IA que utilizamos, pero para otros equipos son el 100%.

P.¿Hay algo que le preocupe de la IA?

R.No, creo que se cae en el catastrofismo. El impacto de la IA en la medicina es positivo. El único problema es que se está extendiendo tanto y tan rápido que hay gente utilizándola sin entenderla y sin saber lo que están haciendo. Creo que también se sobrevenden las posibilidades la IA.

P.¿Las exigencias de la industria van al ritmo de la formación que los profesionales deben tener sobre IA?

R.No, las exigencias son mayores. Y mucha gente que se está formando ahora está haciendo cosas sin entenderlas, porque “no hace falta”, ya lo hace la IA por nosotros. Nos estamos saltando la fase de prueba y error que necesita una persona para aprender. Es importante que las empresas enseñen a la gente que quiera comprender el método bien.