A mí, cada vez que alguien me dice que la inteligencia artificial va a cambiar la medicina, me imagino a alguien encerrado en un laboratorio, de madrugada, frente a una pantalla llena de gráficos. Y no estoy tan lejos: lo que cuenta Mustafa Suleyman, uno de los cofundadores de DeepMind, en su libro La ola que viene: Tecnología, poder y el gran dilema del siglo XXI es justamente eso, herramientas informáticas capaces de mirar moléculas como antes no se podía. La diferencia es que, según su planteo, esas máquinas ya están ayudando a investigar enfermedades y a desarrollar fármacos.

El punto de partida es concreto. DeepMind creó AlphaFold, un sistema que permite analizar estructuras de proteínas a gran escala. Eso, en criollo, quiere decir que podemos ver cómo se pliegan y acomodan estas moléculas, que son las que hacen casi todo el trabajo adentro de cada célula. Si uno entiende la forma de una proteína, puede empezar a imaginar fármacos que encajen en ella como una llave en una cerradura. Suleyman no lo dice con esa imagen, pero la idea va por ahí: la IA ya contribuye de manera directa a tareas de la investigación médica como estudiar proteínas.

Reunir todo en el mismo modelo

El autor da un paso más y propone juntar, dentro de los mismos sistemas, información genética, química y clínica. Según su perspectiva, esa combinación podría servir para detectar enfermedades en etapas tempranas, orientar el desarrollo de terapias y, sobre todo, adecuar los tratamientos a las particularidades de cada paciente. Acá aparece la idea de medicina personalizada: no la misma pastilla para todo el mundo, sino una respuesta pensada para cada genoma, para cada historia clínica, para cada cuerpo.

Pero hay que decirlo sin vueltas. Estas son posibilidades que Suleyman proyecta, no resultados ya instalados en los consultorios. El propio libro aclara que el futuro donde alcanzar los cien años con buena salud sea algo habitual aparece como una expectativa a varias décadas, y que los avances en el análisis de proteínas y en la investigación genética no equivalen, todavía, a haber llegado a ese resultado.

Envejecimiento, epigenoma y preguntas abiertas

En ese panorama se cuela la investigación del envejecimiento. Suleyman menciona a Altos Labs entre las compañías que estudian la reprogramación del epigenoma, o sea, los mecanismos que controlan qué genes se prenden y cuáles se apagan a lo largo de la vida. La idea, sobre el papel, es explorar maneras de frenar o revertir el paso del tiempo sobre las células.

• AlphaFold permitió analizar estructuras de proteínas a gran escala, base para investigar enfermedades y diseñar medicamentos.
• La IA puede trabajar con grandes conjuntos de datos biológicos y simular secuencias moleculares para buscar tratamientos.
• Suleyman propone reunir datos genéticos, químicos y clínicos en los mismos modelos, con eje en la medicina personalizada.
• Compañías como Altos Labs investigan la reprogramación del epigenoma para intentar frenar o revertir el envejecimiento.
• El autor advierte que las mejoras físicas y cognitivas posibles abren debates sobre acceso, regulación y límites éticos.

Porque, claro, el mismo Suleyman se encarga de poner los frenos. Si la IA permite pensar en mejoras físicas y cognitivas, también aparecen preguntas incómodas sobre quién accede a esos avances, quién los regula y hasta dónde llegamos. No son dilemas menores: son discusiones que, según el autor, ya forman parte del siglo XXI. En mi lectura, lo que queda es una mezcla de entusiasmo y prudencia. La herramienta existe, el mapa se está dibujando, pero el camino todavía se recorre. Y a los lectores, como siempre, les toca preguntar, dudar y, sobre todo, no tragarse ningún futuro prometido sin chequear de dónde viene.