MADRID, 18 Nov. (EUROPA PRESS) -
La Fundación Pfizer ha celebrado la VII edición de sus encuentros 'Ciencia en Constante Evolución' con un coloquio en torno a la 'Medicina del futuro: Inteligencia Artificial y Terapia Génica', para analizar en profundidad las oportunidades que ambas disciplinas ofrecen en el terreno de la salud, donde la principal conclusión ha sido que la inteligencia artificial y la terapia génica se posicionan como grandes aliadas en la medicina del futuro.
La jornada ha sido inaugurada por Sergio Rodríguez, presidente de la Fundación Pfizer, quien ha puesto en valor la importancia de impulsar aquellas iniciativas que potencien la investigación y el desarrollo de nuevos servicios y tratamientos para el paciente.
"En los encuentros 'En Constante Evolución', queremos poner el foco en la ciencia, la innovación y el emprendimiento; en esta ocasión, pretendemos mostrar a la sociedad los avances en el sector sanitario de dos tecnologías disruptivas como la terapia génica y la inteligencia artificial, al ofrecernos nuevas oportunidades en el tratamiento de enfermedades, así como en la mejora de la calidad asistencial", ha destacado Sergio Rodríguez.
En este encuentro han participado como ponentes Juan Bueren, investigador científico del Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT), jefe de división en el propio CIEMAT, en el Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras (CIBERER) y en el Instituto de Investigación Sanitaria Fundación Jiménez Díaz, y Pedro Larrañaga, catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid, mientras que Luis Quevedo, periodista y divulgador, ha ejercido de moderador.
Durante sus intervenciones, Bueren ha situado la realidad de la terapia génica como tratamiento actual y su aplicación a diferentes patologías, siendo las enfermedades raras las más desarrolladas hasta el momento y el cáncer uno de sus objetivos. Otros campos en los que se podría ver el impacto de estos nuevos tratamientos genéticos es el de las enfermedades autoinmunes, especialmente "con la aparición de bancos de células mesenquimales, un tipo de célula que no generará rechazo inmunológico".
Además, ha explicado que las principales barreras a las que se enfrenta este tipo de terapia es su complejidad y el alto coste de su producción, debido al uso actual de vectores virales. Ha afirmado que "estoy convencido de que este tipo de vectores evolucionara a no virales, trasladando el ADN desnudo, disminuyendo significativamente su complejidad y su coste. Este avance permitirá que muchos más pacientes se puedan beneficiar de la terapia génica".
De la misma manera, Larrañaga ha explicado la evolución y los principales hitos de la inteligencia artificial y como el machine learning es una de las disciplinas con mayor potencial para desarrollar aplicaciones en el ámbito de la salud. Larrañaga ha indicado que "en 2018 la FDA norteamericana ya aprobó las dos primeras soluciones tecnológicas, para el diagnóstico de retinopatía diabética y como sistemas de ayuda a la decisión de los cardiólogos en la interpretación de imágenes de ultrasonido cardiaco" y es esperable que más aprobaciones lleguen en el futuro.
Por otra parte, también ha querido destacar el uso del machine learning el manejo de la actual crisis sanitaria, "investigando en la predicción de aspectos como la evolución del paciente con COVID o en la predicción de su tiempo de hospitalización en base a los datos previos registrados". Uno de los mayores retos de este tipo de proyectos se encuentra en la gran cantidad de tiempo que se invierte en el manejo de esta información.
Otro reto al que se enfrenta esta tecnología es garantizar la transparencia y la regulación de estos sistemas. Larrañaga ha concluido que "no se debería permitir que un sistema automático tome decisiones de salud sin que esas decisiones no puedan ser explicadas. Aspectos éticos y legales son retos clave a los que la sociedad ha de dar respuesta en un futuro próximo".
