Imaginate si pudieras vacunarte contra el cáncer: solo recibirías una inyección o un par de inyecciones y el sistema inmunológico aprendería a reconocerlo y combatirlo. Bueno, esta idea que suena a ciencia ficción no está tan lejos de la realidad.

Un equipo de científicos de la Universidad de Waterloo (Ontario, Canada) están utilizando machine learning para identificar antígenos específicos de tumores, lo que podría conducir a nuevos tratamientos y vacunas contra esta enfermedad.

El cáncer comienza con una mutación en el ADN de la célula, es decir, un cambio (o error, depende del punto de vista) en ese "libro de intrucciones" que define que características va a tener una célula. Luego, esa célula —con el o los errores que acarrea— se reproduce, crece en número y forma un tumor.

Estas nuevas células no pasan desapercibidas: llevan a la producción de pequeñas proteínas conocidas como neoantígenos y consideradas extrañas por el sistema inmunitario que hacen que el cuerpo empiece a luchar contra el cáncer.

Sin embargo, el problema radica en que los tumores tienen diferentes neoantígenos y es difícil encontrarlos; para los científicos es algo así como "buscar una aguja en un pajar", en uno muy grande. 

Y ahí es donde entra la inteligencia artificial: los científicos aplicaron métodos computacionales capaces de encontrar las secuencia de aminoácidos de los neoantígenos, en otra palabras, la serie de "bloques" que los construyen.

Para lograr esto, los científicos descargaron los conjuntos de datos de esos conjuntos de aminoácidos de cinco pacientes con melanoma. Esta información les ayudó a entrenar el modelo y validar sus hallazgos.

¿El resultado? Un algoritmo de aprendizaje automático muy capaz que puede identificar neoantígenos específicos para cada paciente individual para brindar tratamiento y atención personalizados. 

"La inmunoterapia se está convirtiendo rápidamente en una cuarta modalidad de tratamiento del cáncer, junto con la cirugía, la quimioterapia y la radioterapia. Cada paciente es diferente y cada cáncer es diferente, por lo que el tratamiento del cáncer no debería ser el mismo para todos", dijo Ming Li, uno de los autores del estudio. "El tratamiento debe adaptarse al paciente y eso es lo que nuestro modelo de machine learning nos permite hacer".