Supercomputadoras contra el cáncer

Supercomputadoras contra el cáncer

El descubrimiento de nuevos medicamentos para combatir los efectos del cáncer resulta de un proceso largo, costoso y con un índice de fallas muy alto. El uso de supercomputadoras, inteligencia artificial y colaboración horizontal podría mejorar la manera de hacer llegar medicinas novedosas a los pacientes en un menor tiempo.

Gerardo Sifuentes

@Sifuentes

Se trata de una carrera contra las circunstancias. Si hay algo que los pacientes con cáncer y sus familiares saben muy bien, es que debido al desarrollo progresivo de la enfermedad el tiempo es un factor decisivo –por no hablar del costo que implica el tratamiento, otro tema sensible.

Por otro lado, los fármacos más avanzados pueden tardar hasta seis años en desarrollarse antes de entrar en ensayos clínicos formales y llegar a quienes más lo necesitan.

El problema, como lo verifica un estudio de la Universidad de Michigan, es que solo una de entre 50 de las medicinas que logran superar la fase preclínica resultarán realmente efectivas. Durante estas pruebas, que consumen 33% de su presupuesto total, se experimenta con la combinación de millones de moléculas, y aunque son fabricadas alrededor de mil, la mayoría suele fallar. Finalmente el éxito clínico de las que logran avanzar a la última etapa es de apenas 12%, lo cual indica una pobre acción en los pacientes.

Esto podría cambiar gracias a una iniciativa que convoca la cooperación entre la industria privada, la academia y laboratorios federales de Estados Unidos.

El pasado 27 de octubre, en San Francisco, California, se realizó el anuncio formal de una asociación conformada por el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LNLL), el Laboratorio Nacional en Frederick para la Investigación sobre el Cáncer (LNF), la farmacéutica británica GSK y la Universidad de California en San Francisco (UCSF), que pretenden unir experiencias para crear el consorcio ATOM, acrónimo en inglés de Aceleración de Terapéuticos para Oportunidades en Medicina.

La idea es que el LNLL aporte el poder de las computadoras del Departamento de Energía de EU –supercomputadoras e investigación en inteligencia artificial–, para procesar una base de datos integrada por 2 millones de compuestos obtenidos del archivo histórico de exámenes in vivo de muestras de GSK, así como información clínica de 500 moléculas que han fallado durante su experimentación –pero que pueden ayudar a acelerar el desarrollo de nuevos compuestos– realizando simulaciones por computadora (in silico).

Este proceso y sus resultados serían analizados y probados por los experimentados investigadores clínicos de la UCSF y oncólogos del Laboratorio Nacional Frederick.

El ambicioso objetivo será disminuir dramáticamente el proceso de creación de fármacos, de 5.5 años en promedio a tan solo 12 meses. Esto también implicaría un ahorro en la inversión económica. “Se estima que cada medicamento que se aprueba realmente cuesta alrededor de 1,500 millones de dólares”, mencionó durante la conferencia David Heimbrook, director del Laboratorio Nacional Frederick. “Una tercera parte, o incluso la mitad de eso, se gasta en investigación. Entonces si pudieras reducir ese costo se abrirían muchas oportunidades”.

En México en las últimas dos décadas se ha reducido la mortalidad por causa del cáncer, gracias a que los casos han sido tratados con medicamentos innovadores.

Estadísticas de la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE) estiman una disminución de la mortandad alrededor de 48% en casos de cáncer cervical, y 34% en cáncer de estómago y pulmón gracias a los mismos.

Sin embargo, como se apunta en el estudio realizado por el doctor Frank R. Lichtenberg, de la Universidad de Columbia, nuestro país “se encuentra por debajo de la media mundial en el consumo de medicamentos innovadores: sólo 4% de los que fueron lanzados al mercado entre 1990 y 2009 llegaron al país”. Esto podría explicarse en buena parte debido al alto costo.

De acuerdo con información del proyecto de datos peruano Ojo Público [Big Pharma], el costo de las medicinas contra el cáncer suele ser desproporcionadamente alto en Latinoamérica. Un ejemplo es el Herceptim, el medicamento más costoso para atender casos de cáncer de mama, con un costo anual por tratamiento de 37 mil 226 dólares en promedio, unos 711 mil pesos, el equivalente a cuatro automóviles compactos.

De izquierda a derecha: John Baldoni, vicepresidente senior de investigación y desarrollo de GSK; Alan Ashworth, Presidente del Centro Hellen Diller para investigación del Cáncer de la Universidad de California en San Francisco; Patricia Falcone, subdirectora de ciencia y tecnología de Laboratorio Nacional Lawrence Livermore; David Heimbrook, director del Laboratorio Nacional Frederick para la Investigación del Cáncer.
Foto: Gerardo Sifuentes

¿Qué pasaría si se llevara a cabo una iniciativa similar a la de ATOM pero con supercomputadoras y experiencia mexicanas?

Pensemos en una colaboración a futuro entre el Laboratorioa Nacional de Supercómputo del Sureste, de la BUAP, junto con el Laboratorio de Matemáticas Aplicadas y Cómputo de Alto Rendimiento Cinvestav-Estado de México, con la experiencia del personal y bases de datos del departamento de Biología de Sistemas Humanos del Instituto Nacional de Medicina Genómica.

Una colaboración intersinstitucional podría ser factible, aunque la siguiente pregunta es: ¿cuál sería el aporte de la industria privada? ¿estaría dispuesta a reducir márgenes de ganancia en caso de descubrirse una molécula innovadora?

Anteriormente la farmacéutica GSK ha trabajado con la empresa estadounidense de biotecnología especializada en inteligencia artificial (IA) llamada Insilico Medicine, que experimenta con redes neuronales conocidas como redes adversarias generativas, en la que dos IAs interactúan entre sí para aprender mutuamente.

En el caso del consorcio ATOM, podría esperarse entonces que la llegada de las supercomputadoras facilitarían el trabajo de las IAs, gracias al trabajo previo de GSK.

Después de la presentación, llevada a cabo durante el Congreso Mundial de Periodistas de Ciencia 2017, Patricia Falcone, subdirectora de ciencia y tecnología de LNLL, quien ocupara también una dirección en la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología durante la administración de Barack Obama, enfatizó en la necesidad de realizar este tipo de alianzas.

“A mediados del siglo pasado el gobierno era el mayor patrocinador en investigación y desarrollo, pero a fines de la década de 1980 el presupuesto federal para la ciencia disminuyó. Actualmente el gobierno aporta aproximadamente la tercera parte de la inversión en ciencia y desarrollo, así que uno de los retos más importantes es encontrar mejores maneras de colaboración con la industria privada, si es que se busca el beneficio público”.

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