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El potencial médico de la IA y los metabolitos

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    En 2003,
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    cuando secuenciamos el genoma humano,
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    creímos que encontraríamos la respuesta
    para muchas enfermedades.
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    Pero la realidad está muy lejos de esto,
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    porque además de nuestros genes,
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    nuestro ambiente y estilo de vida
    podrían tener un rol importante
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    en el desarrollo de
    varias enfermedades importantes.
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    Un ejemplo de esto es
    la enfermedad del hígado graso,
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    que afecta a más del 20 %
    de la población global,
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    no tiene tratamiento
    y puede causar cáncer de hígado
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    o insuficiencia hepática.
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    Así que, secuenciar el ADN
    no nos da información suficiente
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    para encontrar tratamientos efectivos.
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    El lado positivo es que hay muchas otras
    moléculas en nuestro cuerpo.
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    Es más, hay más de 100 000 metabolitos.
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    Los metabolitos son moléculas
    muy chiquitas en tamaño.
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    Ejemplos conocidos serían la glucosa,
    la fructosa, la grasa, el colesterol,
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    cosas que escuchamos a menudo.
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    Los metabolitos están involucrados
    en nuestro metabolismo.
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    Tienen la carga genética de nuestro ADN
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    así que tienen información sobre nuestros
    genes y sobre nuestro estilo de vida.
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    Entender los metabolitos
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    puede ayudar a encontrar tratamientos
    para muchas enfermedades.
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    Siempre quise tratar pacientes.
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    A pesar de eso, hace 15 años,
    dejé mis estudios de Medicina
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    porque extrañaba las matemáticas.
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    Poco después, descubrí algo fantástico:
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    puedo usar la matemática
    para estudiar medicina.
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    Desde entonces, fui desarrollando
    algoritmos para analizar datos biológicos.
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    Parecía fácil:
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    juntemos datos de todos los metabolitos
    que hay en nuestro cuerpo,
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    desarrollemos modelos matemáticos para
    describir cómo cambian con enfermedades
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    y cómo intervienen en esos cambios
    para poder tratarlas.
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    Pero me di cuenta por qué
    nadie lo había hecho antes:
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    es extremadamente difícil.
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    (Risas)
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    Hay demasiados metabolitos
    en nuestro cuerpo.
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    Cada uno es diferente de otro.
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    Para algunos metabolitos,
    podemos medir su masa molecular
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    usando instrumentos
    de espectrometría de masas.
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    Pero como podría haber
    como 10 moléculas con la misma masa
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    no sabemos exactamente qué son,
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    y si se quiere
    identificar todas claramente,
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    hay que hacer más experimentos,
    lo que podría llevar décadas
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    y miles de millones de dólares.
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    Así que, desarrollamos una plataforma
    de inteligencia artificial que hace eso.
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    Aprovechamos el crecimiento
    de los datos biológicos
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    y construimos una base de datos a partir
    de información obtenida sobre metabolitos
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    y sus interacciones con otras moléculas.
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    Combinamos todos estos datos
    como una mega red.
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    A partir de tejidos
    o de la sangre de pacientes,
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    medimos las masas de los metabolitos
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    y encontramos las masas
    que cambian en una enfermedad.
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    Pero, cómo dije antes, no sabemos
    exactamente qué son.
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    Una masa molecular de 180
    podría ser glucosa o galactosa o fructosa.
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    Todas tienen exactamente la misma masa.
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    Pero tienen distintas funciones
    en nuestro cuerpo.
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    Nuestro algoritmo de IA
    consideró todas estas ambigüedades.
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    Y luego explotó toda esa mega red
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    para encontrar como esas masas metabólicas
    están conectadas entre sí
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    para causar una enfermedad.
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    Y por la forma en la que están conectadas,
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    podemos deducir cuál es
    la masa del metabolito,
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    como esta 180 que podría ser glucosa,
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    y más importante aún, descubrir
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    cómo los cambios en la glucosa
    y otros metabolitos
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    pueden causar enfermedades.
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    Esta comprensión
    del mecanismo de las enfermedades
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    nos deja descubrir terapias
    efectivas para tratar eso.
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    Creamos una empresa emergente
    para llevar esta tecnología al mercado
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    y para cambiar la vida de la gente.
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    Ahora mi equipo y yo en ReviveMed
    estamos trabajando para descubrir
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    tratamientos para enfermedades mayores
    causadas por metabolitos
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    como la enfermedad hepática,
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    que es causada
    por la acumulación de grasas,
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    que son tipos de metabolitos
    que se encuentran en el hígado.
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    Como dije antes, es una epidemia
    gigante sin tratamiento.
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    Y la enfermedad hepática,
    es solo un ejemplo.
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    Cambiando de tema, enfrentaremos
    cientos de otras enfermedades,
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    que no tienen tratamiento.
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    Conforme recolectamos más y más
    información sobre los metabolitos
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    y entendemos cómo
    los cambios en los metabolitos
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    llevan al desarrollo de enfermedades,
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    nuestros algoritmos se volverán
    más y más inteligentes
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    para poder descubrir los tratamientos
    correctos para los pacientes.
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    Llegaremos más y más cerca
    a cumplir nuestra visión
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    de salvar vidas
    con cada línea de programación.
  • 4:56 - 4:58
    Gracias.
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    (Aplausos)
Title:
El potencial médico de la IA y los metabolitos
Speaker:
Leila Pirhaji
Description:

Muchas enfermedades son causadas por metabolitos --pequeñas moléculas en el cuerpo como grasa, glucosa y colesterol--, pero no sabemos exactamente qué son y cómo funcionan. Empresaria de biotecnología y TEDFellow, Leila Pirhaji comparte su plan de construir una red de inteligencia artificial para caracterizar los tipos de metabolitos y ayudar a entender mejor cómo se desarrollan ciertas enfermedades, y, con esto, descubrir tratamientos más efectivos.
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
05:14

Spanish subtitles

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