Investigadoras mexicanas avanzan en el desarrollo de un algoritmo de inteligencia artificial para determinar la resistencia molecular a fármacos en pacientes con tuberculosis y contribuir a su tratamiento oportuno. Este proyecto es uno de los primeros resultados del Espacio de Innovación UNAM – Huawei, que forma parte de la Alianza para promover el desarrollo de capacidades digitales en México.
Las doctoras Dora Luz Flores y Raquel Muñiz-Salazar, de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC), tuvieron acceso a recursos de cómputo de alto desempeño para procesar el genoma completo de distintas cepas de Mycobacterium tuberculosis.
De esta forma generaron una base de datos para entrenar un algoritmo que, una vez terminado, permitirá conocer en tiempo real la probabilidad de que un paciente responda o no al tratamiento de primera línea. Esto es relevante en México porque, actualmente, los resultados de un análisis de farmacorresistencia pueden tardar semanas en llegar a manos del médico.
Cuanto más demore el especialista en tener acceso a dicha información, más tardará el paciente en recibir el tratamiento con los fármacos adecuados -de segunda línea- y seguirá propagando la enfermedad entre la comunidad. Esta es una de las principales preocupaciones de las especialistas, pues en Baja California la incidencia y mortalidad por tuberculosis es tres veces más elevada que en el resto del país, afirman.
Al sur de Ensenada existe una intensa actividad de migrantes con malas condiciones de salud, quienes representan una población altamente vulnerable a la enfermedad. Los “jornaleros golondrinos”, que llegan primero a Sinaloa y se desplazan después a Sonora y Baja California, son un caso representativo.
Es importante señalar que la base de datos generada por las investigadoras de la UABC y su grupo de investigación -en el que colaboran especialistas de otras instituciones- contiene información de las cepas de Mycobacterium tuberculosis que se presentan con más frecuencia en pacientes de la región. Esto da “gran valor al proyecto”, pues reducirá el riesgo de obtener falsos negativos en el diagnóstico de farmacorresistencia a nivel local.
Para crear la base de datos fue necesario tener acceso a espacios de almacenamiento del orden de terabytes porque se trabajó con el genoma completo de las cepas de Mycobacterium tuberculosis. En una próxima etapa se realizará el entrenamiento del algoritmo y para ello someterá una nueva propuesta que les permita acceder a más recursos de cómputo de alto desempeño.
Las especialistas tienen previsto participar en la convocatoria 2022 del Espacio de Innovación UNAM – HUAWEI, que recientemente fue publicada en el sitio https://alianza.unam.mx/convocatoria-2022/
La convocatoria está dirigida a grupos nacionales de desarrollo tecnológico y de la sociedad en general -vinculados con el sector académico- que requieran recursos de cómputo de alto desempeño para la ejecución de algoritmos de inteligencia artificial (IA) con el objetivo de atender problemas que afectan a la población.
Ciudad Universitaria, 23 de agosto de 2022.