Un nuevo estudio publicado por investigadores de IBM y Cleveland Clinic detalla cómo la IA puede ser diseñada para desarrollar mejores tratamientos de inmunoterapia.
Investigadores de IBM y Cleveland Clinic publicaron el primer estudio desarrollado a través de su colaboración Discovery Accelerator, que busca avanzar en la investigación en atención médica y ciencias de la vida. Por medio de esta colaboración instalaron la primera computadora cuántica del mundo ideada para la investigación en salud.
El equipo colaboró en el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial (IA) supervisada y no supervisada, con el propósito de encontrar las características moleculares de antígenos peptídicos, que son pequeños fragmentos de moléculas proteínicas que las células inmunitarias utilizan para reconocer amenazas para el organismo. El estudio publicado en Briefings in Bioinformatics explica que los métodos de IA no supervisada permite identificar características sutiles que impulsan las diferencias de inmunogenicidad entre un neoantígeno del cáncer y su contraparte peptídica.
El Dr. Timothy Chan, presidente del Centro de Inmunoterapia e Inmuno-oncología de precisión de Cleveland Clinic, explicó que anteriormente, todos los datos sobre objetivos de antígenos cancerígenos procedían del ensayo y error. “La asociación con IBM nos permite ampliar los límites de la inteligencia artificial y la investigación en ciencias de la salud para cambiar la forma en que desarrollamos y evaluamos objetivos para la terapia del cáncer”, explicó.
En este sentido, durante décadas los científicos han investigado cómo identificar mejor los antígenos y utilizarlos para atacar células cancerosas o infectadas por virus. Esto ha significado un gran reto ya que la investigación se ha visto limitada por diversas variables que afectan la forma de reconocer estos objetivos, además requiere de mucho tiempo con la informática actual.
De esta manera, la investigación de Cleveland Clinic e IBM muestra que los modelos de IA que tienen en cuenta los cambios de forma molecular a lo largo del tiempo, pueden describir con precisión cómo reconocen los sistemas inmunitarios un antígeno objetivo. Este avance permite a los investigadores determinar qué procesos son fundamentales para los tratamientos de inmunoterapia como vacunas y celular inmunitarias artificiales.
Este nuevo enfoque podría incorporarse a otros modelos de IA para identificar objetivos de inmunoterapias más eficaces. “Estos descubrimientos son un ejemplo del éxito de esta colaboración: la combinación de los recursos computacionales de vanguardia de IBM con los conocimientos médicos de Cleveland Clinic”, explicó el Dr. Jeff Weber, investigador científicos investigador senior en IBM. Además, destaco que estos nuevos descubrimientos fueron posibles debido a la experiencia en inmunoterapia del cáncer de los especialistas de Cleveland Clinic, así como los especialistas de simulación basada en física e IA de IBM.
