La startup Medtech utiliza la IA de Oracle para influir en la investigación de medicamentos contra el cáncer

En los últimos años, el ingenio humano y el conocimiento científico han desarrollado medicamentos avanzados que prometen alivio e incluso recuperación a millones de personas en todo el mundo diagnosticadas y que viven con formas de cáncer previamente incurables.

Históricamente, identificar el ingrediente activo de los fármacos candidatos es un proceso sencillo. El descubrimiento de fármacos se basó en antiguos conocimientos de la medicina popular tradicional: medicamentos como la aspirina comenzaron de esta manera, o surgieron por feliz accidente, como en el caso de la penicilina, el primer antibiótico identificado, que fue descubierto por accidente en una placa de Petri mohosa. en 1928.

Un siglo después del encuentro casual de Alexander Fleming con el Penicillium chrysogenum, el descubrimiento de fármacos en la actualidad es un gran negocio, con una industria farmacéutica grande y en constante crecimiento que invierte miles de millones de dólares en el proceso, a menudo respaldada por los gobiernos, como fue el caso con el primer Covid. -19 vacunas, pero el proceso sigue siendo difícil y plagado de ineficiencias.

¿Y si hubiera una manera mejor? Con la tecnología que se desarrolla y utiliza en Imagene AI, una startup con sede en Israel, es posible que estemos al borde de un gran cambio. Imagene y su fundador y director ejecutivo, Dean Bitan, esperan impulsar el proceso de descubrimiento de fármacos y encontrar nuevas formas de ayudar a los oncólogos a brindar la mejor atención posible al incorporar capacidades de inteligencia artificial (IA), cortesía de Oracle, para combatir el flagelo del cáncer.

Bitan es un tecnólogo de toda la vida que obtuvo su título en informática a la tierna edad de 15 años. Pero fue algunos años más tarde cuando se interesó en el campo de la investigación del cáncer. El cáncer es una enfermedad que afectará las vidas de casi todas las personas en el planeta de alguna manera durante su vida y, en el caso de Bitan, lamentablemente perdió a un pariente cercano.

Sentado con Computer Weekly al margen de Oracle Cloud World en Las Vegas, Bitan dice: “Estaba interesado en la tecnología y el espíritu empresarial y ese era mi campo. Al principio no tenía ninguna relación con el cáncer.

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“Pero cuando sucedió, aprendí mucho sobre la enfermedad, y aprendí sobre las brechas y lo que podríamos hacer mejor… No siempre hay suficientes oportunidades en términos de medicamentos; vemos muchos tipos de cáncer para los que no tenemos suficientes. medicamentos para ofrecer a los pacientes.

“Ésa es la historia de Imagene. Decidí entrar en ese campo y realmente quería ayudar a los médicos a navegar mejor las decisiones de diagnóstico y tratamiento”, dice Bitan.

¿Es la IA la respuesta?

¿Bitan siempre tuvo la idea de que la IA podría ofrecer un camino a seguir? Dice que empezó a considerar la posibilidad desde el principio de la investigación a partir de la cual surgió Imagene.

“Se suponía que podríamos aprovechar la tecnología en esa área. [But] Soy ingeniero. Y al hablar con los médicos, la mentalidad es diferente”, dice Bitan.

“Lo que hicimos fue sentarnos juntos y pensar: sabemos cuál es el desafío, ¿cómo podemos hacerlo mejor? Algunos médicos me habían dicho, antes de que estableciéramos la empresa, que tienen un fuerte sentido de la intuición cuando miran una imagen de biopsia.

“Dicen que pueden identificar patrones que probablemente estén relacionados con la presencia de biomarcadores que indican si un paciente responderá o no a un fármaco específico. Lo construyen a lo largo de muchos años de práctica y observación de sus pacientes, pero es algo que se puede mejorar… La intuición y la IA van muy bien juntas. Entonces entendimos que intentaríamos ver si podíamos descubrir más información a partir de esas imágenes de biopsia”.

Bitan y su equipo aprovecharon 630.000 imágenes de biopsias anónimas tomadas de múltiples cánceres en múltiples sitios del cuerpo y, a partir de ahí, desarrollaron un modelo básico para ofrecer lo que ahora describe como “inteligencia oncológica”.

Este modelo básico de 1.100 millones de parámetros se llama CanvOI. En esencia, captura las características y patrones complejos en las imágenes de biopsia que un ser humano nunca podría ver sin ayuda para mejorar la comprensión del investigador sobre diversas características patológicas y obtener nuevos conocimientos a partir de ellas.

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La idea final es ofrecer una “red troncal sólida de datos de visión” para el desarrollo de aplicaciones posteriores en la investigación oncológica. Esto no sólo tiene que aplicarse a la identificación de nuevos medicamentos, sino que también puede predecir cómo las personas con diferentes biomarcadores podrían responder a ellos, lo que eventualmente permitirá a los médicos de primera línea brindar atención oncológica personalizada basada en las fisiologías únicas de sus pacientes.

OCI potencia CanvOI

El modelo de Imagene se ejecuta en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), aprovechando OCI AI Infrastructure y OCI Supercluster, que pueden escalar a decenas de miles de GPU en este momento para la inferencia de AI, y podrán marcar más de 130.000 en un futuro muy cercano.

Bitan dice que al aplicar las capacidades informáticas de Oracle y el nuevo enfoque de Imagene a los modelos básicos de patología digital, CanvOI ya está logrando un rendimiento líder en la industria en sus diversas tareas, incluso cuando utiliza datos mínimamente etiquetados.

“Oracle se encuentra en un lugar único para apoyar a las empresas de IA en esos desafíos. Entonces, cuando hablamos de potencia informática, el hecho de que tuvieran ese acuerdo estratégico con Nvidia nos permite obtener una mayor disponibilidad de GPU. Y una mayor disponibilidad de GPU significa más potencia informática y es mejor para nosotros”, afirma.

“Necesitamos que empresas como Oracle nos acompañen en este largo viaje porque los desafíos son reales y queremos continuar y mostrar más hitos relacionados con esto. Con ChatGPT y LLMs vimos como la tecnología, en menos de dos años, pasó del nivel de primaria al nivel de secundaria, y ahora están hablando de nivel experto en doctorado. Queremos ver cosas similares en el mundo de la oncología y lo hemos hecho con imágenes de biopsia, pero a medida que avancemos agregaremos más modelos”.

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En términos más generales, CanvOI constituye la piedra angular de la nueva OISuite de la empresa, una plataforma diseñada para apoyar a investigadores y desarrolladores de diagnósticos y permitirles explorar respuestas a una amplia gama de preguntas necesarias para realizar sus investigaciones. Bitan dice que esto alivia la necesidad de experiencia en inteligencia artificial y adquisición de datos, lo que permite nuevos avances y al mismo tiempo se adhiere a los más altos estándares posibles de privacidad y seguridad de datos. En este sentido, afirma Bitan, todos los datos utilizados por los sistemas de Imagene están anonimizados de antemano.

“Y por supuesto”, continúa, “trabajamos basándonos en los más altos estándares de GDPR, cumplimiento de HIPAA, etcétera. Eso es obvio, pero además de eso, también estamos trabajando en enfoques de confianza cero, ejecutamos análisis de vulnerabilidades, ciframos datos en reposo y en tránsito, a pesar de que no están identificados”.

Metas futuras

Imagene ya está trabajando con instituciones médicas en varios países, incluidas instalaciones de investigación estadounidenses de renombre mundial, como Johns Hopkins en Baltimore y la Universidad Northwestern en Chicago, así como centros oncológicos líderes en Brasil e Israel. Bitan quiere ir más allá, incorporar no sólo centros médicos académicos, sino también laboratorios privados y de referencia.

“En el campo de la investigación del cáncer, no tenemos el privilegio de no hacer lo que podemos porque cada día es importante”, afirma.

De cara al futuro, Bitan dice que ve oportunidades para aplicar la tecnología desarrollada en Imagene también a otras áreas de investigación médica, como la Covid-19 o el VIH/SIDA.

“Iremos hacia esas áreas a medida que avancemos. Verá cada vez más modelos que agregan diferentes modalidades, por lo que no solo imágenes de biopsia, tal vez podríamos agregar radiología, resonancias magnéticas y rayos X. O microbiomas o tal vez incluso secuenciación del genoma. Entonces podremos responder preguntas mucho más complejas relacionadas con diferentes aspectos de la asistencia sanitaria”, concluye esperanzado.

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