Terremoto en la ciencia médica: La IA logra identificar signos de enfermedades antes de que se manifiesten

Detectar los signos de enfermedades en sus fases más iniciales siempre ha sido uno de los mayores retos de la medicina moderna. Las técnicas convencionales no siempre permiten identificar las pequeñas variaciones que anuncian la presencia de una patología. Con la llegada de la inteligencia artificial a la medicina, esta limitación empieza a superarse.

Y es que recientemente, investigadores de la Universidad McGill, en Canadá, desarrollaron un modelo capaz de analizar los procesos internos de las células con una resolución sin precedentes. Este enfoque permite detectar cambios en el ARN (el material que refleja la actividad genética) y anticipar la aparición de trastornos antes de que generen síntomas.

¿Cómo la IA identifica signos de enfermedades previo a que se manifiesten?

El nuevo sistema, bautizado como DOLPHIN, fue presentado en un estudio publicado en Nature Communications. Su funcionamiento se basa en la capacidad de la inteligencia artificial para examinar los datos genéticos a nivel de detalle nunca antes alcanzado.

Según sus creadores, esta herramienta ofrece una nueva manera de interpretar los signos de enfermedades a partir del análisis individual de cada célula.

En lugar de combinar la información genética en una cifra única (como hacen las técnicas tradicionales), DOLPHIN examina cómo los genes se ensamblan mediante pequeños fragmentos llamados exones.

Este enfoque granular permite descubrir variaciones mínimas que pueden servir como marcadores de enfermedad.

El investigador Jun Ding, profesor del Departamento de Medicina de la Universidad McGill, explicó que este método puede “ayudar a los médicos a relacionar a los pacientes con las terapias que mejor se ajusten a su perfil molecular, reduciendo el ensayo y error en los tratamientos”.

Más de 800 marcadores ocultos en cáncer de páncreas: el hallazgo de DOLPHIN

Uno de los ejemplos más destacados del potencial de DOLPHIN se observó en un estudio sobre cáncer de páncreas. Al aplicar esta herramienta, los científicos lograron identificar más de 800 marcadores de enfermedad que habían pasado desapercibidos con las tecnologías convencionales.

Gracias a este análisis detallado, el sistema fue capaz de diferenciar entre pacientes con tumores agresivos y aquellos con formas menos severas. Este tipo de información resulta crucial para elegir tratamientos más adecuados y ajustar las terapias a las características moleculares de cada persona.

Según el investigador Kailu Song, primer autor del estudio y estudiante de doctorado en Ciencias de la Vida Cuantitativas, “los genes funcionan como piezas de un conjunto de bloques; observar cómo se ensamblan permite detectar señales biológicas que antes quedaban ocultas”.

No solo detecta signos de enfermedades: el paso de la IA hacia las «células virtuales»

El desarrollo de DOLPHIN también representa un avance hacia la creación de modelos digitales de células humanas. Esta tecnología genera perfiles mucho más completos que los métodos tradicionales, lo que permitiría simular en entornos virtuales cómo se comportan las células ante distintas condiciones o fármacos antes de realizar pruebas en laboratorio o ensayos clínicos.

De este modo, los investigadores sostienen que este tipo de simulaciones no solo facilitaría el estudio de los signos de enfermedades, sino que también permitiría ahorrar recursos y acelerar la búsqueda de terapias más eficaces.

El objetivo a largo plazo es expandir la herramienta para analizar millones de células, generando modelos predictivos cada vez más precisos.

IA y medicina personalizada: una nueva frontera

La capacidad de identificar signos de enfermedades en fases tempranas puede transformar la medicina preventiva y personalizada. Si los sistemas de inteligencia artificial como DOLPHIN logran integrarse en la práctica clínica, los profesionales sanitarios podrían anticiparse al desarrollo de enfermedades y ajustar las terapias con mayor exactitud.

Este tipo de herramientas no reemplaza la labor médica, sino que la complementa, ofreciendo una base de datos más rica sobre la actividad celular.

La detección temprana no sólo podría mejorar los resultados terapéuticos, sino también optimizar el uso de los recursos sanitarios, al reducir el número de tratamientos ineficaces.

Por último, cabe remarcar que esta investigación fue posible gracias al apoyo del Meakins-Christie Chair in Respiratory Research, los Institutos Canadienses de Investigación en Salud, el Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá y el Fonds de recherche du Québec.