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Una paciente española usa 30 agentes de IA para estudiar su propio cáncer de mama metastásico y diseñar una vacuna personalizada

Fotografía que ilustra la noticia: Una paciente española usa 30 agentes de IA para estudiar su propio cáncer de mama metastásico y diseñar una vacuna personalizada
(El Español)

Miriam González, una ingeniera española de 35 años diagnosticada con cáncer de mama metastásico en estadio IV, ha desarrollado Polaris, un sistema multiagente basado en la inteligencia artificial de Claude que analiza de forma continua su propio caso clínico. El proyecto le ha valido ser seleccionada por Anthropic para su programa AI for Science, con 30.000 dólares en créditos de cómputo, y ya ha despertado el interés de dos posibles fabricantes para una vacuna personalizada contra su tumor.

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De una consulta a un sistema de investigación propio

Lo que comenzó como una consulta puntual a un chatbot para entender su diagnóstico se ha convertido en un proyecto de investigación biomédica personal. González, formada como ingeniera y divulgadora tecnológica, explicó a EL ESPAÑOL-Omicrono que el sistema que ha construido, al que llama Polaris, está compuesto por más de 30 agentes, cada uno con una tarea específica: desde leer literatura científica y ordenar informes médicos hasta preparar preguntas para las consultas o mantener un mapa 3D de sus metástasis.

El caso de González es poco común: se trata de un cáncer de mama metastásico en estadio IV, un subtipo muy poco frecuente. Según relató, hasta julio la enfermedad estaba localizada solo en el hueso, pero este verano apareció también en el hígado. Tras un primer ensayo clínico que terminó en septiembre porque el tumor siguió avanzando, en octubre comenzó otro tratamiento en Barcelona que le permite hacer "vida más o menos normal".

La base de todo el sistema es un archivo único con todos sus documentos médicos y un buscador que responde citando la fuente. "Tengo la enciclopedia de mi tumor", resume González, que ahora trabaja con su caso ordenado y escrito de forma estructurada para que cualquier especialista pueda leerlo.

El diseño de una vacuna personalizada y el papel de los agentes de IA

El principal objetivo del proyecto es el diseño de una vacuna personalizada para su tumor, para el cual ya ha conseguido el interés de dos posibles fabricantes. Sin embargo, González reconoce que todavía falta la secuenciación completa del exoma del tumor, que ahora mismo está realizando el Dana-Farber, un centro de investigación oncológica en Estados Unidos. "Cuando la tengamos, vemos el diseño de la vacuna", afirma.

Los agentes de IA han sido clave en el proceso. González relata que el visor 3D de metástasis óseas que construyó con Claude le ayudó a elegir qué metástasis biopsiar. También redactó un protocolo para extraer la máxima información de una misma biopsia y evitar así procedimientos repetidos, que revisó con el equipo del Dana-Farber y pusieron en práctica con los oncólogos del Triemli de Zúrich, donde se realizó la biopsia en julio.

"Lo que no ha cambiado es que se equivoca con muchísima seguridad", advierte González sobre las limitaciones de la IA. Por eso cada dato del sistema lleva su etiqueta: verificada, inferida o sin verificar, y hay una capa que hace de "abogado del diablo" y revisa lo que producen los demás agentes. "Tengo una regla: la IA propone y el especialista confirma", sentencia.

Apoyo de Anthropic y dificultades de acceso al sistema sanitario

Anthropic ha incluido el proyecto de González en su programa AI for Science, con 30.000 dólares en créditos de Claude para seguir investigando. "Ahora el trabajo ya no se me para cuando se acaba la cuota", explica, aunque matiza que los créditos son finitos y que elige en qué tareas merece la pena usar el modelo más potente. El dinero de los créditos paga cómputo; las pruebas, los viajes y los tratamientos se cubren con una campaña de donaciones, ya que ni la Seguridad Social española ni un seguro médico en Estados Unidos cubren estos gastos.

González enumera las mayores dificultades de su proyecto. La primera, el acceso al tejido para analizar: una biopsia de hueso salió sin células tumorales y la de mama no dio tejido suficiente. Además, los ensayos clínicos piden perfiles muy concretos y una de las vacunas que barajaba la dejó fuera por exigir enfermedad medible cuando la suya estaba solo en el hueso. "Pasé 105 días sin tratamiento antes de que la enfermedad llegara al hígado", revela.

El caso también ha generado efectos colaterales no deseados. Al hacerse público en redes sociales, aparecieron tokens con su nombre en el mundo de las criptomonedas. González aclara que no ha creado nada de eso y que su única vía de donaciones es la campaña enlazada desde helpmiriam.com, donde hay un aviso para advertir de que ninguna otra recaudación a su nombre es suya.

Un método en abierto para otros pacientes

González insiste en que su caso está documentado en abierto. El repositorio del proyecto está en GitHub, con el código y los datos no sensibles públicos, y en la página del mapa de metástasis publicó el método y el esquema de datos para que otro caso de un solo paciente pueda rellenarlo con los suyos. La segmentación ósea se realiza con TotalSegmentator, una herramienta de código abierto.

"Me escriben personas con metástasis óseas que quieren hacer su propio mapa de lesiones, y otras con tumores raros que no encuentran ensayo", cuenta. Aunque no da consejo médico y no puede llegar a todos, también se han puesto en contacto con ella algunos hospitales interesados en su trabajo.

Sobre el debate actual en torno a los riesgos de la inteligencia artificial, González se muestra prudente: "Si es un peligro para la humanidad, eso no lo sé, no es mi campo". El riesgo que sí encuentra cada semana es más prosaico: "Que alguien se crea una respuesta sin comprobarla". Le preocupa que "la desconfianza frene a gente que podría beneficiarse si la usa con cabeza", y por eso enseña su método en abierto, para que cualquiera lo pueda revisar.