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    1. Innovación
    2. Inteligencia Artificial
    3. Próximos desafíos de la investigación médica

    Inteligencia artificial - 21 Octubre, 2021

    Más allá de la COVID: los retos de futuro de la investigación médica

    Terapias génicas, el diagnóstico de precisión, la interpretación masiva de datos o la expansión de biobancos virtuales ayudarán a mejorar la atención médica.

    El estudio de biomarcadores genéticos y tumorales incrementará la precisión en el diagnóstico.

    El acceso a muestras biológicas y datos clínicos se agilizará gracias a la proliferación de biobancos.

    Tags: #InteligenciaArtificial, #Impresión3D, #Blockchain, #e-Health, #BigData

    🕑︎ 3:30 min.

    La pandemia ha sido capaz de paralizar y de acaparar la casi totalidad de la investigación médica y sanitaria durante año y medio; años de trabajo en múltiples campos se han visto sometidos a un breve letargo del que, afortunadamente, ya han comenzado a despertar. El desarrollo de vacunas y el cada vez mayor conocimiento de la COVID-19 ha permitido a la comunidad científica prepararse para afrontar los nuevos retos que la asistencia médica y la investigación tienen por delante, especialmente en los siguientes ámbitos.

    Diagnóstico de precisión y terapia predictiva

    Cada día se descubren nuevos biomarcadores genéticos y moleculares que contribuyen a incrementar la precisión del diagnóstico y que, combinados con nuevas soluciones tecnológicas como el análisis masivo de datos, pueden ayudar a avanzar en la terapia predictiva.

    Este tipo de herramientas son básicas para realizar screenings generalizados y tomar muestras con dispositivos POC de cara a la obtención de la información necesaria para poder personalizar las terapias. 

    En el campo de la oncología, las pruebas con biomarcadores tumorales no sólo son esenciales para realizar diagnósticos precisos sino también para comprobar la evolución de la enfermedad e identificar a los pacientes con mayores posibilidades de responder a un tratamiento. El avance de la investigación con rasgos biológicos va a continuar aportando nuevas armas en la lucha contra ésta y otras enfermedades, de la mano de otras tecnologías como la Inteligencia Artificial, que ya analiza parámetros como la voz, la tos o la visión para mejorar la precisión diagnóstica. 

    La carrera de la terapia génica

    El desarrollo de las terapias génicas está llamado a marcar un antes y un después en la investigación terapéutica, especialmente en el tratamiento de enfermedades congénitas y crónicas como el cáncer. 

    Una de las más galardonadas y conocidas es la tecnología CRISPR-CAS9, con la que se puede modificar el genoma humano con mayor precisión y sencillez, y a un menor coste económico. El CRISPR-CAS9 actúa como unas tijeras capaces de cortar y pegar partes fundamentales de los genes o incluir nuevas secuencias de ADN. 

    Además de esta tecnología, un grupo de investigadores de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona ha puesto en marcha otra denominada Uni-Large, que tiene el mismo objetivo de modificar el genoma para abordar el tratamiento de varias enfermedades con seguridad y eficiencia. Su principal activo es que está diseñada para tratar enfermedades de origen genético y diversas tipologías de cáncer provocadas por un mal funcionamiento de un gen. Uni-Large puede añadir a un paciente una copia en buen estado del gen dañado para que funcione de manera normal y contribuya a atenuar la enfermedad. 

    Tanto éstas como otras terapias génicas son solo una parte de la innovación en materia terapéutica, que incluye tecnologías como smart pills, impresión en 3D, robótica aplicada a la recuperación de funcionalidades, etc. 

    Hacia la democratización del dato

    El dato es la materia prima del siglo XXI, también dentro del sector médico. La obtención y análisis de millones de datos médicos procedentes de pacientes con enfermedades comunes es una fuente de información vital para poder avanzar hacia la personalización de tratamientos y la mejora de terapias y de productos farmacológicos. 

    Sin embargo, el dato, por sí mismo, sirve de poco: cuando se dispone de toda la información en bruto es necesario llevar a cabo un cribado inteligente que sea capaz de extraer claves válidas para la investigación. 

    En este apartado es donde entran en juego los algoritmos de Inteligencia Artificial que, sin embargo, siguen teniendo todavía un poderoso obstáculo: la protección de datos de carácter médico. Para contrarrestar esta limitación, es decir, poder gestionar los datos con respecto a la privacidad de los pacientes, tecnologías como el blockchain pueden resultar de gran ayuda.

    El avance de los biobancos

    De la misma forma que la información médica es determinante para perfeccionar tratamientos y mejorar fármacos, la puesta en marcha de biobancos es necesaria para agilizar el acceso del universo investigador a todo tipo de muestras biológicas y a sus correspondientes datos clínicos, y para mejorar las terapias. 

    Los biobancos son estructuras sin ánimo de lucro que se encargan de almacenar las muestras procedentes de donantes para que los investigadores puedan analizarlos e implementar nuevos tratamientos médicos; para ello se encargan de gestionar las muestras y sus datos y de ofrecer soporte y asesoramiento a los investigadores. 

    Sin embargo, para que este tipo de estructuras tenga una funcionalidad plena resulta conveniente que dispongan de delegaciones virtuales.

    La resolución de estos y de otros retos permitirá dar un paso de gigante a la investigación médica a través de los avances tecnológicos.

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