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BIOLOGÍA EN ACCIÓN: REDUCCIÓN DEL COSTO HUMANO CON ANÁLISIS DE IMÁGENES MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA).

Danielle Mandikian nunca aspiró a ser científica. De adolescente, prefería la soldadura y la mecánica automotriz en lugar de la escuela. Desacuerdos familiares sobre sus aspiraciones futuras la llevaron a la universidad comunitaria, donde descubrió un microscopio abandonado. Esto la llevó por un camino inesperado hacia California: para estar más cerca de su familia y comenzar su carrera académica. Su doctorado marcó un período de dolor personal y avances profesionales. También inició un compromiso intensamente duradero con la investigación en biotecnología.

H,W.Kessel
BIOLOGÍA EN ACCIÓN: REDUCCIÓN DEL COSTO HUMANO CON ANÁLISIS DE IMÁGENES MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA).

Ponerse en los zapatos del paciente

Hacia el final del doctorado de Mandikian, la noticia de la enfermedad terminal de su padre hizo añicos su mundo. “Cancelé todo: me mudé a casa”, dice. Confrontada por abrumadoras facturas médicas por los tratamientos oncológicos de su padre, buscó un trabajo que pudiera mantener a su familia y al mismo tiempo la llevara hacia sus metas profesionales. Bastó poco tiempo para que Mandikian consiguiera un trabajo como investigadora en biotecnología en Genentech, donde hoy ocupa el cargo de Científica Principal Sénior. Después de ponerse en los zapatos del paciente, asumió el papel con un nivel elevado de empatía, destacando más allá de la biología básica y celular. En un círculo completo, su trabajo está inspirado en el “giro radical” que cambió su vida.

 

Como científica, trabajar contrarreloj para encontrar el tratamiento adecuado puede generar una presión inmensa y luchas. Y para que un medicamento funcional haga efecto, muchas cosas deben alinearse. No es solo el costo financiero, sino el costo humano lo que es una prioridad para Mandikian. Ella es consciente de que la financiación que respalda la investigación científica se remonta al contribuyente o a “las personas que han perdido a alguien a quien aman”. La experiencia de Mandikian con su padre solidificó la noción de que, en sus palabras, “también estamos gastando la esperanza y el deseo de las personas”.

 

     “Trabajo en microscopía de fluorescencia. Hay algo casi poético en ello. Poder observar la biología en acción es simplemente inspirador.”

Danielle Mandikian | Genentech

 

 

Retos en el trabajo diario

El trabajo diario de Mandikian ahora se centra en terapéuticas de moléculas grandes: piensa en anticuerpos y péptidos. Ella afirma que su equipo está interesado en cómo una terapia se distribuye en el cuerpo “y cómo funciona una vez que llega allí”. Describe su trabajo como “multidisciplinario”, donde su misión es comprender dónde se distribuyen las terapéuticas dentro del cuerpo y “hacer preguntas realmente complicadas” a gran escala y rápidamente. Esto se traduce en un tiempo de respuesta más rápido de las terapias y le ayuda a prever los beneficios para un paciente.

 

Sin embargo, el desafío con este enfoque es que es imposible saber qué está sucediendo con las subcélulas que están dentro del tejido. Naturalmente, el grupo de Mandikian recurrió a la microscopía para abordar el problema, donde surgió un conjunto completamente nuevo de problemas. La incorporación de nuevas tecnologías para complementar su sistema principal no fue suficiente, debido a lo que ella describe como las “cientos de láminas de microscopía” con las que se enfrentaron. La evolución de los problemas llevó a Mandikian a invitar a un ingeniero con background científico completamente diferente a unirse a su grupo.

 

Haciendo preguntas complejas con IA

Trabajando en la escala de automatización, este ingeniero trajo un microscopio que podría ayudarles a procesar cientos de láminas de microscopía en grandes cantidades. “Tan pronto como logramos eso, teníamos demasiadas imágenes para manejar”, dice. No era solo la gran cantidad de imágenes lo que constituía el problema. Las preguntas del grupo eran mucho más complejas de lo que podían obtener simplemente observando una imagen. “Ahí es donde la inteligencia artificial realmente ayuda”, dice, “porque asegura que podamos hacer preguntas imparciales, de forma masiva”.

 

Equidad sanitaria y su valor para el científico

Mandikian solía sentirse intimidada por el análisis de imágenes con automatización, pero está sorprendida de lo accesible que se ha vuelto. Personas que no son programadoras pueden encontrar software fácil de usar que descompone una imagen en partes. Ella destaca las numerosas ventajas de utilizar la inteligencia artificial, desde su “puro poder a granel” hasta la traducción de sus preguntas desde una perspectiva biológica hacia un sistema de inteligencia artificial.

 

La inteligencia artificial ahora hace posible formular (y responder) preguntas biológicas más complicadas que nunca. Para Mandikian, eso es algo muy importante, especialmente para la equidad en salud y la capacidad de distribuir terapias que se adapten a la temperatura y otras necesidades prácticas a nivel mundial. Pero, ¿qué significa esto para el futuro? Mandikian dice que le intriga saber qué sucederá: “Creo que el verdadero valor está en la accesibilidad para los científicos”. Software empaquetado, como el ofrecido por ZEISS, está llevando herramientas de inteligencia artificial a un público más amplio. Mandikian afirma que “Lo más fascinante de la inteligencia artificial es descubrir diferentes patrones biológicos que nunca se nos habrían ocurrido preguntar”. En ese sentido, considera la IA como una aplicación para entender enfermedades.

 

 

https://www.zeiss.com/microscopy/en/resources/insights-hub/life-sciences/biology-in-action-reducing-the-human-cost-with-ai-image-analysis.html

 

Para mayor información deja tus datos aquí: https://hwkessel.com.pe/contactenos/

 

 

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