Su padre, su tía y sus abuelos murieron de cáncer. Esa historia familiar marcó la vida profesional de Álvaro Cabrera, ingeniero industrial uruguayo que hoy dedica su vida a investigar cómo la inteligencia artificial puede ayudar a detectar la enfermedad antes de que sea demasiado tarde. “Estar trabajando en esto, la verdad, es algo que a uno lo motiva en el trabajo”.
La oferta incluía condiciones excepcionales: pasajes, alojamiento, seguro médico y un salario mensual. “Dije: la inteligencia artificial es el futuro, es lo que ya está”, contó. “Además, me interesaba mucho que fuera en Abu Dabi. Está siendo un hub tecnológico muy grande y tiene muchísimos fondos. Y también me atraía vivir en una cultura totalmente distinta”.
En agosto de 2023 viajó a Abu Dabi para cursar un máster en machine learning en la Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), la primera universidad del mundo dedicada exclusivamente a esa disciplina. Allí se sumergió en un entorno internacional de investigación avanzada y conoció a su tutor de tesis, Eran Segal, científico israelí del Weizmann Institute of Science.
“Él está haciendo una base de datos médica que arrancó con 20.000 personas, ya tiene como 40.000 y la quiere llevar a 100.000”, explicó Cabrera. “A cada una la sigue durante 20 años haciéndoles controles médicos de todo tipo: resonancias, análisis de sangre, electrocardiogramas, medición de glucosa y estudios del sueño. Es una locura de datos”. El objetivo de ese proyecto es analizar cómo se desarrollan enfermedades a lo largo del tiempo.
“La idea es ver, por ejemplo, si podríamos haber predicho el cáncer con los datos anteriores y lograr modelos de machine learning aplicados a esa cantidad de datos”, contó.
A partir de esa experiencia, Cabrera decidió enfocar su tesis en cómo combinar la información médica tradicional con los datos recolectados en esa base. “Lo que hice fue tratar de combinar las dos cosas, para ver si la información de la literatura médica aplicada sobre esta base de datos permitía decisiones mejores”, explicó.
Sus resultados mostraron que los conocimientos médicos escritos pueden mejorar la precisión de los modelos cuando el volumen de datos es pequeño. “Si uno tiene pocos datos, la literatura médica te suma”, señaló. “Pero en esta base, que ya tenía 30.000 personas, lo que agregaba no era tanto. En enfermedades más raras, sí mejoraba las predicciones”.
Sobre este punto, Cabrera mencionó el florecimiento de la medicina personalizada, que busca adaptar diagnósticos y tratamientos a cada paciente. Incluso, a futuro, se habla de medicamentos personalizados: te hacen un análisis de sangre y te preparan una pastilla hecha específicamente para vos. Pero a su juicio, falta “mucho” para eso.
El retorno a Uruguay
A comienzos de 2024, cuando ya estaba por terminar su máster, Cabrera recibió un llamado de Alejandro Cid, rector de la Universidad de Montevideo. “Me dijo que le interesaba que hiciera un doctorado en Uruguay”, contó. “Yo le dije que no me interesaba mucho, que me parecía muy teórico. Pero me explicó que querían que fuera el primer Industry-Applied PhD de la universidad”. Ese tipo de doctorado combina la investigación académica con el trabajo aplicado en la industria.
“Me dijeron que tenía que ser algo de frontera del conocimiento”, recordó. Fue entonces cuando surgió la posibilidad de vincularse a B4-RNA, una startup fundada por el investigador Juan Pablo Tosar e incubada en el Institut Pasteur.
“Me interesó mucho que fuera en cáncer”, explicó. “No es que estás trabajando solo para generar plata para una multinacional, sino que estás trabajando en algo que puede tener impacto. Y eso me motivó muchísimo”, dijo.
B4-RNA nació tras una década de investigación científica. “Se descubrió la presencia de unas moléculas en la sangre que la gente no pensaba que estuvieran ahí”, explicó Cabrera. “Patentaron un método para poder leer esas moléculas, lo que se llama secuenciado”.
El equipo trabaja ahora en la siguiente etapa: comparar las muestras de pacientes con cáncer con las de personas sanas. “Estamos empezando a secuenciar esas muestras y viendo cómo se manifiestan estas moléculas”, señaló. “En unas semanas me van a empezar a llegar esos datos. Ya armé un modelo de machine learning que, a partir de las lecturas, puede decir: la gente con cáncer suele tener estos patrones y la gente sin cáncer, estos otros”.
El objetivo final es lograr que un análisis de sangre rutinario pueda alertar sobre un posible cáncer en etapas iniciales. “Uno de los problemas más grandes del cáncer es que se detecta muy tarde”, afirmó. “Si uno pudiera haberlo detectado dos años antes, capaz se podía operar o solucionar con pocas sesiones de quimioterapia. Queremos que un análisis de sangre te diga: ‘Probablemente tengas un cáncer en etapa inicial de pulmón’, y que eso sirva como alerta para hacer estudios más profundos”, indicó
El proyecto se encuentra en una fase inicial, pero los primeros resultados podrían conocerse a comienzos del año que se avecina. Cabrera combina su trabajo en la startup con su doctorado y con la docencia en la Universidad de Montevideo. “Uno sabe que si hace un modelo mejor, va a poder clasificar mejor a la gente con cáncer o sin cáncer”, dijo. “Y eso es lo que más me motiva”, dijo.
Su mirada sobre la inteligencia artificial
Aun así, Cabrera mantiene una mirada prudente sobre las posibilidades de la inteligencia artificial. “No creo que la inteligencia artificial vaya a resolver todo”, opinó. “Sí que es un buen input para ayudar en muchas cosas, sobre todo en temas con muchos datos, como la biología”.
También advierte sobre los riesgos de su uso. “Todo cambio tecnológico puede ser bueno o malo. La energía nuclear puede usarse para generar energía o para una bomba atómica”, comparó. “Con la inteligencia artificial pasa lo mismo. El tema de los deepfakes es un gran problema. Ya es casi imposible diferenciar una imagen falsa de una verdadera”.
Para Cabrera, el desarrollo hacia una inteligencia realmente autónoma aún está lejos. “Por ahora la inteligencia artificial no es algo inteligente de por sí”, sostuvo. “Está entrenada en millones de datos y lo que hace es calcular probabilidades. Para mí falta mucho para que sea de verdad inteligente”.
En su vida cotidiana, usa la tecnología que estudia. “Hace poco me hice análisis de sangre y los subí a ChatGPT”, contó. “Me tiró resultados bien. Después fui al médico y me dijo: ‘Sí, déficit severo de vitamina D’. Empecé a tomar pastillas gracias a eso”.
También advierte sobre la necesidad de cuidar la privacidad de los datos médicos. “Hay que tener muchísimo cuidado con anonimizar los datos. En países chicos, incluso si no ponés el nombre, podés identificar a una persona por sus características”, explicó.
