Una IA le tiró ideas contra el cáncer, pero el bolsillo del doctorando dijo que no

¿Puede una inteligencia artificial inventar una estrategia nueva para atacar el cáncer? La respuesta corta es sí, pero con asteriscos. Una prueba reciente con Co-Scientist, la herramienta de Google para generar hipótesis científicas, terminó con una propuesta original sobre la mesa y, también, con una frustración: al pedirle una segunda idea con los tiempos y el presupuesto de un doctorado real, el sistema se quedó sin opciones viables. Te cuento lo que pasó.

La protagonista del experimento es Anna Pertl, bioquímica que hace su doctorado en el Whitehead Institute, en Cambridge, Massachusetts. Su pregunta era concreta: cómo actuar sobre MYC, una proteína clave en la mayoría de los cánceres y contra la que se probaron estrategias durante décadas sin demasiado éxito.

Una primera idea que sorprendió

La herramienta arrancó mal. Confundía los cúmulos de proteínas que debían ser el blanco con el propio fármaco y les asignaba siempre una función de activación de genes, cuando algunos hacen exactamente lo contrario. Corregir esa interpretación les costó a Pertl y a su colega Kalon Overholt casi una hora de charla. Después del ajuste, la IA masticó durante una noche más de 700 estudios, generó 108 estrategias y se quedó con una.

La propuesta consistía en unir entre sí los cúmulos de proteínas que activan el gen hasta impedir la lectura del ADN, en vez de buscar su disolución. Overholt lo resumió así: "Nunca habíamos pensado en nada parecido".

El bolsillo manda

Semanas más tarde llegó la prueba de fuego: Pertl repitió la consulta, esta vez con los recursos y los plazos reales de su doctorado. El resultado fue otro cero. Co-Scientist no encontró una hipótesis que se pudiera llevar al laboratorio con lo que hay. La distancia entre tener una idea y poder testearla quedó a la vista.

• Generar hipótesis con IA puede ser rápido, pero comprobarlas sigue demandando tiempo y dinero, según Anton Sinitskiy, químico computacional de la Universidad Northeastern.
• Los protocolos que arma la inteligencia artificial funcionan como "recetas", pero con limitaciones serias, según Ross King, biólogo computacional de la Universidad de Cambridge.
• Definir bien el problema, revisar las ideas y evaluar si los experimentos son viables siguen siendo tareas de humanos.

Para mí, la lectura es clara: la IA ya puede proponer cosas que un investigador no había imaginado, pero todavía no sabe mirar la billetera. Mientras eso no cambie, el científico seguirá siendo el que decide qué se puede hacer y qué queda, por ahora, en el cajón de las ideas. Si te sirve, probalo.