NTN 375 - 🧠 Hassabis, la IA y el sueño de una humanidad sin enfermedades 4in1h

Buenas, buenas. Bienvenidos a otro episodio de No Tiene Nombre. Mi nombre es Bruno y hablamos, volvamos a hablar de inteligencia artificial, pero de algo que es un poco más raro de los normales. ¿Por qué? Porque todo esto sale donde mi, una de mis managers anteriores que trabajaba en el equipo de Microsoft, sca, eh, Francisca en realidad, eh, tiene un PhD y demás. Muy, muy, muy inteligente. Se fue a Google hace unos años, creo que hace un año ya se fue a Google. Son de estos perfiles que van saltando entre las grandes y siempre en el mundo de la inteligencia artificial y demás.

Pero, pero, pero, sacó un tema el otro día, estábamos hablando, porque os siempre tienen que tener con toda la gente. El otro día estábamos hablando y hablamos de lo que dijo el CEO de Google DeepMind, que es Dennis Hassan, que básicamente dijo una cosa que si lo hubiera dicho otra persona es una locura, pero de dónde viene hay que realmente darle atención. Y dijo literalmente la frase que es la siguiente. En los próximos 10 años podríamos curar todas las enfermedades con inteligencia artificial.

Parece una locura, parece que es algo que está fuera de tono, pero lo dijo él, repito, el CEO de Google DeepMind y es una persona que además está, ha sido un premio Nobel, ha estado detrás de AlphaFold, hay muchas muchas cosas donde tienen mucho, mucho historial. Y por cierto, de AlphaFold ya hablamos varias veces, pero si no estás familiarizado con AlphaFold es básicamente, es como la Shakira de la biología molecular. Cuando llegó, cuando apareció AlphaFold, todos se dieron cuenta que se estaban haciendo mal las cosas. ¿Por qué? Porque antes, por ejemplo, para predecir la estructura de una proteína era un trabajo, era una odisea.

AlphaFold tomó un approach diferente, empezó a hacer Machine Learning, Deep Learning, en realidad de una forma diferente y logró básicamente reventar todas, todas las marcas en las competencias que había para esto. Con AlphaFold se predijeron, con la última versión, más de 200 millones de estructuras de proteínas en un año y básicamente si esto lo comparamos con años de trabajo de cómo se hacía antemanual, son mil millones de años de trabajo humano al estilo Ph.D. Por esto mismo fue que Hasavis y John Lumper ganaron el Nobel de Química en el 2024.

Entonces volvemos un poco para atrás y recordemos, esta persona es la que dice que en los próximos 10 años podríamos curar todas las enfermedades con inteligencia artificial. Esto lo dijo en una entrevista con 60 minutos. Pero la historia no termina ahí. ¿Qué pasa? Porque las guías hoy por hoy ya están actuando como una especie, en este caso, de coscientíficos. Son copilotos, que es una cosa de la que hablamos mucho. Son agentes que están para ayudarte.

Entonces ayudan en este escenario a generar hipótesis, a analizar datos clínicos e inclusive también hasta diseñar nuevas moléculas. DeepMind, por ejemplo, creó AlfaProteo, que es una herramienta, es como un branch, es como un spin-off de AlfaFold, pero lo que hace este es diseñar proteínas que se pegan en efectivos específicos como el VEGF, que es algo que se usa mucho en terapias de cáncer. Y esto no es solamente cosa de Google. Hay otras farmacéuticas como Johnson & Johnson, CIAB y otras más que están apostando fuerte a integrar la inteligencia artificial en sus procesos.

Entonces la idea es que dentro de los próximos 5 o 10 años, las guías no solamente van a ayudar a analizar datos, sino que crearán ciencia nueva. Así suena locura, pero bear with me, como dicen acá. Quedaros conmigo un segundo porque van a estar aquí. Van a ser lo suficientemente potentes, se espera, para que puedan generar hipótesis originales para descubrir nuevos tratamientos. La mejor forma de pensar en esto es imaginar una inteligencia artificial que dice, hey, y si cambiamos esta molécula con esta otra para frenar el Alzheimer, curar el Alzheimer, prevenir el Alzheimer y ¡pum! Premio Nobel en el 2035 para Copilot, para JPT 25 o lo que sea.

Pero bueno, también hay un tema acá que es el que no todo lo que brilla es oro, ¿no? No todo lo que brilla es Tenzone. El proceso para llevar un fármaco desde la idea hasta la farmacia donde lo puedas comprar, es un proceso lento, tarda de media según lo que he estado analizando y viendo aquí, entre 10 y 15 años. Y si bien las inteligencias artificiales pueden acelerar el diseño de estos fármacos, no pueden hacer que el cuerpo humano reaccione más rápido.

Además hay todo un proceso de pruebas clínicas, estudios de toxicidad, trámites con la FDA, etcétera, que siguen siendo largos.