Si algo nos ha mostrado la pandemia de Covid-19 es lo poco que realmente sabemos sobre cómo funciona el sistema inmunológico humano. A pesar del éxito notable en el desarrollo de vacunas para prevenir enfermedades graves causadas por el SARS-CoV-2, aún no se comprende cómo este virus emergente causa una amplia gama de enfermedades, desde casos asintomáticos y leves hasta enfermedades graves y la muerte. Sin embargo, esta realidad también se aplica a otras enfermedades infecciosas, como el VIH, así como a enfermedades no transmisibles, incluidas las respuestas a la inmunoterapia contra el cáncer y la presentación de enfermedades autoinmunes, neurodegenerativas y metabólicas, así como alergias.
Descifrar y aprovechar el poder del sistema inmunológico humano es uno de los grandes desafíos de la biomedicina. El sistema inmunológico está compuesto por una red integrada de genes, proteínas, células y tejidos, que es miles de millones de veces más grande y compleja que el genoma humano. Varía de un individuo a otro y con el tiempo, debido a una amplia gama de factores que incluyen la edad, la genética y el entorno. Es la base de muchas de nuestras intervenciones de salud más importantes, desde vacunas hasta inmunoterapias emergentes.
La inteligencia artificial ha revolucionado muchas áreas de la industria y la sociedad, y ahora proporciona las herramientas para desentrañar la inmensa complejidad del sistema inmunológico humano y transformar el futuro de la salud humana. Hace una generación, se secuenció el genoma humano en un esfuerzo global que abarcó más de una década y costó casi 3 mil millones de dólares, sentando las bases para una nueva era de medicina de precisión. Hoy en día, secuenciar un genoma requiere menos de 1,000 dólares y un día. Del mismo modo, el desarrollo de ensayos de transcriptómica, metabolómica, proteómica y epigenética de célula única y de alto rendimiento, junto con la citometría de masas y los biosensores, ahora nos permite evaluar de manera integral las respuestas del huésped a enfermedades infecciosas y no transmisibles, vacunas e inmunoterapias.
Las herramientas de cómputo avanzado e inteligencia artificial, incluidos los modelos de aprendizaje profundo, probabilísticos e híbridos, así como la aplicación de recursos de supercomputación para llevar a cabo simulaciones avanzadas de sistemas biológicos, ahora se pueden utilizar para desentrañar la complejidad del sistema inmunológico humano. Por ejemplo, los métodos de aprendizaje profundo han ayudado a identificar parámetros para determinar la "edad inmunológica", mediciones de marcadores inflamatorios que están significativamente relacionados con la multimorbilidad, la senescencia inmunológica, la fragilidad y el envejecimiento cardiovascular.
Además, utilizando el aprendizaje profundo, AlphaFold pudo predecir las estructuras en 3D de 200 millones de proteínas conocidas.
Desarrollar modelos de IA del sistema inmunológico humano representa la próxima revolución en biomedicina. La IA ya se está aplicando para identificar y mejorar los anticuerpos monoclonales, así como para revelar secuencias predictivas en repertorios inmunológicos relevantes para la inmunoterapia. Imagina un mundo en el que evitemos pandemias antes de que se propaguen, desarrollemos vacunas eficaces en cuestión de semanas y encontremos formas de tratar de manera efectiva el cáncer, el Alzheimer y otras enfermedades no transmisibles.
Entonces, ¿cómo llegamos hasta ahí? Sugerimos los siguientes principios rectores:
Primero, esto debe ser un esfuerzo global. Los actores clave tanto en los sectores público como privado deben reconocer el potencial de los modelos de IA del sistema inmunológico humano para mitigar los desafíos globales de salud pública. Dichos modelos podrían ayudarnos a abordar las consecuencias para la salud del cambio climático, acelerar el desarrollo de vacunas universales para prevenir futuras pandemias y comenzar a cerrar la brecha racial en la salud global. Con suficientes recursos y voluntad política, podremos impulsar la innovación y obtener beneficios sociales y económicos duraderos similares al aterrizaje en la luna, el Proyecto del Genoma Humano o Internet.
Segundo, necesitamos desarrollar una hoja de ruta para la coordinación global, que no solo establezca un camino para el descubrimiento científico, sino también un marco para la financiación, la promoción global y la innovación en políticas. Se necesitarán nuevos consorcios internacionales de investigación, con incentivos financieros y marcos legales apropiados, para romper los compartimentos estancos de la investigación en la industria, la academia y el gobierno. Al integrar mejor las tecnologías biomédicas y de computación avanzadas que reflejen el alcance de la diversidad inmunológica humana en el contexto de estudios poblacionales a gran escala, podremos acelerar significativamente el progreso.
Tercero, se necesitarán nuevos sistemas para incentivar el intercambio de datos junto con estándares de privacidad, seguridad, acceso, agregación, anonimización y curación. Los sistemas de aprendizaje automático preservadores de la privacidad deben implementar los principios FAIR (es decir, localización, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización de activos digitales) y garantizar la estandarización de la estructura y los metadatos de los datos para que estos puedan ser analizados más fácilmente por la IA. Actualmente, la integración y la interacción entre las bases de datos existentes de inmunología humana y genética sigue siendo complicada en el mejor de los casos y inexistente en el peor.
Finalmente, dado que la mayor carga de enfermedad en el mundo recae en poblaciones vulnerables con sistemas inmunológicos biológicamente distintos, necesitamos comprender mejor la biología de los seres humanos y la diversidad inmunológica.
Hasta la fecha, la mayoría de la investigación médica se ha llevado a cabo en poblaciones adultas saludables de ascendencia europea. Para captar mejor la diversidad inmunológica humana, los protocolos de investigación deben incluir a aquellos más vulnerables, como las poblaciones envejecidas, las madres embarazadas, los recién nacidos y aquellos que viven en países de ingresos bajos y medios, al tiempo que abordan los problemas sociales y éticos de un perfil inmunológico integral. Es importante que esta investigación se realice siguiendo buenas prácticas clínicas, incluido el consentimiento informado y de acuerdo con los más altos estándares éticos.
Nos encontramos en un momento sin precedentes en la historia, ya que los recientes avances tecnológicos ofrecen ahora la oportunidad única de descifrar el sistema inmunológico humano. Las predicciones de AlphaFold sobre las estructuras de proteínas son prueba del increíble poder de la inteligencia artificial en acelerar el descubrimiento científico. Los modelos de IA del sistema inmunológico humano podrían revolucionar el descubrimiento biomédico, transformar el desarrollo de terapias y vacunas y permitir a las personas vivir vidas más largas y saludables. ¿Aprovecharemos este momento?
Wayne C. Koff es co-fundador del Proyecto del Inmunoma Humano. Eric E. Schmidt es co-fundador de Schmidt Futures y ex CEO de Google. Peter C. Doherty es un inmunólogo premio Nobel.
