La ciencia de IBM

Un dato relevante es que la pérdida de olfato es uno de los síntomas clave para detectar el Covid-19 y muchas personas en todo el mundo lo perdieron un prolongado tiempo, pese a superar la enfermedad. Así, frente a la demanda de más información sobre el sentido del olfato y su relación directa con el virus, investigadores de docenas de países decidieron formar el Global Consortium for Chemosensory Research (GCCR). Ahí están investigadores de IBM.

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Hay que destacar que el sentido del olfato es de los menos comprendidos y también predecible. Parece un sentido sin importancia. Un determinado tono o color se puede “adivinar” por la frecuencia del sonido o la longitud de onda de la luz, pero no podemos saber a priori cómo va a oler una molécula de acuerdo con las características de su estructura química.

Desde hace varios años, científicos de IBM Research trabajan en estudiar el funcionamiento del cerebro al percibir olores, estudian el olfato intentando resolver sus misterios y se especializaron en el uso de algoritmos y procesamiento de lenguaje natural para analizar estos datos biológicos. Ahora están aplicando su conocimiento y experiencia para impulsar la creación de una mayor cantidad de datos usando encuestas que les permitan profundizar en el estudio del olfato.

Al aplicar procesamiento de lenguaje natural, pueden extraer nueva información a través del análisis de los patrones del habla. En este caso, el sistema examina texto escrito que proviene de encuestas y/o de grabaciones en entrevistas, datos que van más allá del limitado cuestionario de preguntas a las que se responde con opciones múltiples. El lenguaje es muy rico y nuestra capacidad de describir cómo percibimos los olores, por lo que allí esperan encontrar características que permitan identificar diferentes enfermedades.

Al analizar encuestas abiertas con IA, los investigadores de IBM encontraron una correlación entre las respuestas de los sujetos de habla inglesa que permitiría predecir un diagnóstico de Covid: ellos usaban palabras muy diferentes para describir los olores frente a los que no lo tenían, incluso aquellas personas que no habían perdido completamente el olfato.

Esto abre la posibilidad de usar IA para desarrollar un mapa olfativo predictivo y observar los vínculos entre los cambios en el olfato y aquellas enfermedades donde estas alteraciones se manifiestan, como lo son las enfermedades neurodegenerativas, psiquiátricas y cognitivas. El tema es crucial para la humanidad. Es un cambio hacia nuevos estudios y atención en salud.

A esa investigación se suma un diagnóstico y tratamiento en dermatología, encabezado por Celia Cintas, investigadora de AI Science en IBM Research África, Laboratorio de Nairobi, Kenia. La especialista trabaja en la detección y representación automática de sesgos en imágenes en dermatología, con foco en el contenido bibliográfico que las principales universidades del mundo ofrecen a sus estudiantes y conjuntos de datos dermatológicos utilizados para entrenar modelos de IA.

Los investigadores presentan un framework para evaluar modelos ya entrenados para detección de lesiones de piel, bajo distintos tonos de piel. Dado que los datos no se encuentran etiquetados con respecto al tono, el framework propuesto estima automáticamente los diferentes tonos de piel y estratifica su evaluación, para saber cómo están constituidos los datasets utilizados para entrenar los modelos y cómo estos se desempeñan ante distintos tonos de piel. De esta manera, el equipo espera contribuir en la visibilización de sesgos en Machine Learning y medicina, y así disminuir sesgos en imágenes dermatológicas, tanto en el ámbito académico como en el entrenamiento de sistemas de IA.

Y finalmente, María Rodríguez Martínez, Líder Técnica de Biología de Sistemas Computacionales, IBM Research Zurich, estudia modelos moleculares integrales en inmunología para apoyar a los médicos en tratamientos personalizados.

La respuesta inmunitaria es un proceso adaptativo que implica respuestas complejas a diferentes escalas para impedir el crecimiento de los patógenos invasores. El objetivo es crear una respuesta eficaz en el menor tiempo posible.

Lo especialistas utilizan una combinación de métodos de modelaje determinísticos, estocásticos y de inteligencia artificial. Estos modelos híbridos permiten predecir cómo los receptores de las células del sistema inmunitario se acoplan a los antígenos, así como las interacciones celulares y sistémicas que se activan a raíz de la detección de un antígeno.

Tales simulaciones in silico, es decir, simulación computacional de la respuesta inmunitaria son reproducibles, de manera rápida y a bajo costo, y pueden ayudar a entender mejor los mecanismos detrás de trastornos autoinmunes, así como, facilitar la optimización de inmunoterapias más efectivas para pacientes con cáncer. Otros beneficios incluyen el desarrollo de vacunas, la optimización de tests serológicos y una comprensión más profunda del sistema inmunitario.

Lo que IBM está impulsando bajo modelos de Inteligencia Artificial de información, están marcando un paso adelante en tratamientos y descubrimientos de la medicina moderna. Quizás veremos, en poco tiempo, una nueva era de la salud digital y de atención oportuna y eficaz. Van bien.

(Segunda de Dos Partes)

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