IA y envejecimiento

La Inteligencia Artificial no es una máquina, sino un sistema. Como tal, se puede concretar en máquinas e integrarse en ellas para cualquier propósito. Al igual que en su día la primera alfabetización surgió al socaire de la imprenta, la segunda alfabetización emergió de la incorporación de los ordenadores, ahora la Inteligencia Artificial promete ofrecer la opción a una tercera alfabetización. No se vislumbra área de actividad en la que los ordenadores no participen. No es previsible que resten áreas de actividad en las que la IA no tenga papel que jugar. Por el tipo de actividad, en la que se encuentra en su medio genuino la IA, que es tratando las redes neuronales como mecanismo de conocimiento, se erige en una potente herramienta para manejar la información que, oculta en las grandes cantidades de datos, permanece inaccesible de no disponer de herramientas capaces de manejarse en esta complejidad.

En cualquier tema de investigación, que hoy se pueda plantear, que maneje mucha cantidad de datos y sea capaz de estructurarlos para efectuar deducciones, cabe el empleo de la IA. Si pensamos en las investigaciones que tratan de descubrir compuestos apropiados en la lucha contra el envejecimiento, por mucho que nos sorprenda, ahí está la IA. Es un caso paradigmático para transmitir lo que pretendemos. La cuestión podría ser lo que se han planteado los investigadores de la Universidad de Surrey: construir un modelo de IA que identifique compuestos químicos que propicien un envejecimiento saludable. Se trata de desarrollar un modelo de aprendizaje automático que emplee la base de datos DrugAge para encontrar compuestos susceptibles de alargar la vida de un gusano, Caenorhabditiselegan, cuyo metabolismo es similar al de los humanos.

La cuestión a destacar es que la base de datos es que la base de datos DrugAge ya existe, ya se ha construido conteniendo drogas, compuestos y suplementos, tanto naturales como nutracéuticos, con propiedades anti envejecimiento y capaces de alargar la vida en organismos modelo. Los datos se han introducido manualmente por expertos, como forma de asegurar que el contenido tiene una elevada calidad. Por otro lado, con este bagaje se ha pasado a construir un modelo automático de información que usa esa base de datos, para predecir si un compuesto puede prolongar la vida de un gusano, cuyo metabolismo es similar al humano. El menor ciclo de vida permite ensayos de menos duración para experimentar los compuestos químicos pronosticados. El Modelo de aprendizaje en IA planteado sugirió tres tipos de compuestos apropiados para la finalidad pretendida: flavonoides, ácidos grasos como los Omega 3 y compuestos organooxigenados.

Una vez más se evidencia el largo recorrido que transcurre entre la experimentación o la teoría científica y el paso final de la prescripción médica. Una cadena de investigadores de aspectos fundamentales, han aportado sus propuestas avaladas por la experimentación rigurosa, para finalmente estar en disposición de que la técnica, como ahora la IA, es capaz de obtener rendimiento de esos trabajos. La Ciencia avanza con parsimonia desde los laboratorios, desde las propuestas de científicos capaces de proponer mecanismos y experimentarlos, para que finalmente, la técnica haga su aportación y se disponga del resultado final en una receta médica. No hay otro camino.

El envejecimiento es un conjunto de dolencias significativo en la vida de las personas, para el que vale la pena que la IA aporte opciones de ralentizar o mitigar las enfermedades asociadas con la edad. Howlin, autor principal del estudio que lleva a cabo la Universidad de Surrey, entiende que la IA impulsará beneficios para la salud humana.