MADRID, 18 de noviembre (EUROPA PRESS) –
La Fundación Pfizer ha celebrado la VII edición de sus encuentros ‘Ciencia en constante evolución’ con un coloquio sobre la ‘Medicina del futuro: Inteligencia Artificial y Terapia Génica’, para analizar en profundidad las oportunidades que ofrecen ambas disciplinas en el campo de la salud , donde la principal conclusión ha sido que la inteligencia artificial y la terapia génica se posicionan como grandes aliados en la medicina del futuro.
La jornada fue inaugurada por Sergio Rodríguez, presidente de la Fundación Pfizer, quien ha destacado la importancia de impulsar aquellas iniciativas que promuevan la investigación y desarrollo de nuevos servicios y tratamientos para el paciente.
En los encuentros ‘En constante evolución’ queremos centrarnos en la ciencia, la innovación y el emprendimiento; en esta ocasión, pretendemos mostrar a la sociedad los avances en el sector salud de dos tecnologías disruptivas como la terapia génica y la inteligencia artificial, ofreciendo nosotros nuevas oportunidades en el tratamiento de enfermedades, así como en la mejora de la calidad de la atención ”, destacó Sergio Rodríguez.
Juan Bueren, investigador científico del Centro de Investigaciones Energéticas, Ambientales y Tecnológicas (CIEMAT), jefe de división del propio CIEMAT, del Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras (CIBERER) y del Instituto de Investigaciones Sanitarias de la Fundación Jiménez Díaz, y Pedro Larrañaga, catedrático de Informática e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid, mientras que Luis Quevedo, periodista y divulgador, ha actuado como moderador.
Durante sus intervenciones, Bueren ha identificado la realidad de la terapia génica como tratamiento actual y su aplicación a diferentes patologías, siendo las enfermedades raras las más desarrolladas hasta la fecha 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, explicó que las principales barreras que enfrenta este tipo de terapia es su complejidad y el alto costo de su producción, debido al uso actual de vectores virales. Afirmó que «estoy convencido de que este tipo de vector evolucionará a ADN desnudo en movimiento no viral, lo que reducirá significativamente su complejidad y costo. Este avance permitirá que muchos más pacientes se beneficien de la terapia génica».
De la misma forma, Larrañaga explicó la evolución y los principales hitos de la inteligencia artificial y cómo el aprendizaje automático es una de las disciplinas con mayor potencial para desarrollar aplicaciones en el campo 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 cardiólogos en la interpretación de imágenes de ecografía cardíaca” y se espera que lleguen más aprobaciones en el futuro.
Por otro lado, también quiso destacar el uso del aprendizaje automático en la gestión de la actual crisis de salud, «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 datos anteriores registrados «. Uno de los mayores desafíos de este tipo de proyectos radica en la gran cantidad de tiempo que se invierte en el manejo de esta información.
Otro desafío al que se enfrenta esta tecnología es garantizar la transparencia y regulación de estos sistemas. Larrañaga ha concluido que «no se debe permitir que un sistema automático tome decisiones de salud sin que se expliquen esas decisiones. Los aspectos éticos y legales son retos clave a los que la sociedad debe responder en un futuro próximo».
