Una prueba con inteligencia artificial expuso los límites prácticos de investigar el cáncer con bajo presupuesto

Una bioquímica del Whitehead Institute, en Cambridge, Massachusetts, sometió al sistema Co-Scientist de Google a una prueba centrada en la proteína MYC, alterada en la mayoría de los cánceres. Cuando agregó a la consulta el presupuesto y los plazos de un doctorado típico, la herramienta no produjo hipótesis viables.

Una hipótesis que sorprendió al equipo

En un intento anterior, sin restricciones, Co-Scientist había procesado durante una noche más de 700 estudios, generado 108 estrategias y conservado una sola. La propuesta apuntaba a unir entre sí los cúmulos de proteínas que activan el gen hasta impedir la lectura del ADN, en lugar de buscar su disolución.

“Nunca habíamos pensado en nada parecido.”Kalon Overholt, colega de Anna Pertl

• La consulta se centró en MYC, una proteína cuya desregulación aparece en la mayoría de los cánceres.
• Co-Scientist es un sistema de Google diseñado para generar hipótesis científicas.
• Antes de la respuesta útil, el equipo debió invertir casi una hora en corregir dos interpretaciones erróneas del sistema.
• La evaluación posterior, con recursos y tiempos reales de un doctorado, no dejó alternativas viables a la herramienta.

El problema de fondo: de la hipótesis al laboratorio

Vialidad informó que el caso dejó al descubierto tres tareas que todavía requieren intervención especializada: definir correctamente el problema, revisar las ideas y evaluar si los experimentos pueden concretarse. Anton Sinitskiy, químico computacional de la Universidad Northeastern, ubicó la dificultad central en la verificación: generar propuestas puede ser rápido, pero probarlas sigue demandando tiempo. Ross King, biólogo computacional de la Universidad de Cambridge, coincidió en señalar limitaciones en los protocolos elaborados por IA, a los que describió como recetas difícilmente aplicables sin ajustes.

Última actualización: 21:45.