Se acerca fin de año y los periodistas y medios preparan las listas con “lo mejor y lo peor” de 2022. En el terreno de los futurólogos suelen enumerarse en diciembre los fiascos del año: aquellas predicciones que generaron mucho ruido en su momento y no resultaron finalmente como se esperaba. En la penúltima edición del panorama de Azeem Ashar, Exponential View, se dan pistas sobre dos de los candidatos en este frente: el metaverso y los vehículos automanejados vienen acumulando mucha cobertura de decepción.
En el otro extremo, hay tecnologías que están “adelantando los dividendos” más rápido de lo que se pensaba. Para el divulgador y médico cardiólogo Eric Topol esto está sucediendo en el campo de la salud y la inteligencia artificial. En un ensayo publicado días atrás, 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 recientes y revolucionarios en la lectura computacional 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 ve 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 varias de las compañías más valiosas del mundo (como Apple o Amazon) vienen 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 bióloga 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 sobrevida a cinco 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 se deben a tumores en órganos que no tienen métodos generalizados de testeo, como los de próstata”, agrega Simián.
Oncoliq trabaja con moléculas de “micro ARN” (no son el ARN 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 cáncer renal. 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, que levantó de inversores una suma de US$2000 millones y que ya comercializa un producto de detección temprana de cáncer que se llama “Galleri”, pero que parte de la secuenciación genómica, que es 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 extensión de vida que se empieza a dar más marcadamente luego de la Segunda Guerra Mundial.
Mukherjee destaca que los grandes héroes de los avances con quimioterapia fueron, principalmente, estadísticos brillantes ingleses, que diseñaron las pruebas y los experimentos para determinar qué servía y qué 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 cargo gerencial corporativo estresante, que lo hacía viajar mucho y dormir poco.
Tiempo después, cuando visitó a su cardiólogo para chequear cómo evolucionaba su condición, en lugar de tomarle la presión, el médico Santiago Miriuka le contó sobre una idea para una empresa, que se transformó en MultiplAI, una startup con origen argentino, con base ahora en Londres, que usa inteligencia artificial para detectar problemas cardiovasculares con una muestra de sangre en la que se analiza el ARN. “Al contrario que el ADN, el ARN 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”, explica Ramondt, de familia holandesa, nacido en México y residente desde hace 13 años en la Argentina.
En la presentación del proyecto, Ramondt menciona el caso de Winston Churchill, fumador y bebedor empedernido, adicto al trabajo, sedentario, con una jornada más que estresante y que falleció a los 92 años, en contraposición al de Jim Fixx, maratonista, gurú de temas de salud, que murió de un ataque cardíaco a los 53.
Tanto Oncoliq como MultiplAI apuntan a que con nuevas tecnologías se aumente 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 tarde por falta 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, seguramente aparecerán otros: el Alzheimer se ubica en tercer lugar y hoy acorta la brecha, y un informe publicado días atrás advierte 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 desplegarse en 2012, luego de que se anunciara 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. Incluso en uno tan imperfecto y lleno de fallas como el de la salud.
