Mark Zuckerberg y Priscilla Chan han anunciado que están construyendo un sistema informático para ayudar a eliminar las enfermedades humanas en 2100, pero los costes pueden ser elevados

El martes, Priscilla Chan y Mark Zuckerberg anunciaron sus planes para ayudar a erradicar las enfermedades humanas en 2100. 

Su objetivo es desarrollar un sistema informático que los investigadores puedan utilizar con inteligencia artificial para catalogar células y predecir cómo actúan cuando están enfermas. Los datos podrían utilizarse para hacer nuevos descubrimientos que eliminen por completo las enfermedades humanas, afirmaron Chan y Zuckerberg en un comunicado.

"Siempre me entusiasma ver más potencia de cálculo a disposición de los biólogos. Así que me entusiasmó ver esta noticia", declara a Business Insider Anne Carpenter, que utiliza la informática para desarrollar fármacos en el Instituto Broad de Harvard y el MIT. Aunque parece prometedor, el proyecto aún está en sus inicios.

"No dicen: 'Hemos creado un modelo que hace una cosa determinada'. En lugar de eso, dicen: 'Estamos planeando crear un recurso que estará disponible para que los biólogos creen nuevos modelos'", explica Carpenter.

El "año de la eficiencia" de Mark Zuckerberg está dando sus frutos

La Chan Zuckerberg Initiative, la sociedad de responsabilidad limitada de la pareja, explicó a The Register que planean tener su producto en funcionamiento en 2024. La empresa tampoco quiso decir al medio cuánto tendrá que gastar para fabricar su producto.

Podría ser una cifra considerable, teniendo en cuenta que las piezas informáticas que quiere utilizar tienen una gran demanda y poca oferta.

Cómo podría funcionar

La empresa ha declarado que planea fabricar un sistema informático compuesto por 1.000 unidades de procesamiento gráfico (GPU) — circuitos electrónicos diseñados para el procesamiento de imágenes. Estas GPU pueden analizar visualmente células sanas y enfermas a partir de bases de datos.

A continuación, la empresa afirma que quiere poner la herramienta a disposición del público para que los investigadores puedan utilizarla en colaboración para hacer nuevos descubrimientos. Por eso Carpenter está entusiasmada con la propuesta.

Según ella, los laboratorios de EEUU no tienen el mismo acceso a la potencia informática para sus investigaciones biotecnológicas. Esencialmente, afirma, si esta propuesta es acertada, ayudaría a igualar las condiciones de los investigadores que utilizan la IA para buscar nuevas terapias.

Cómo la IA está revolucionando la asistencia sanitaria

Desde que CZI se fundó en 2015, ha financiado principalmente proyectos comunitarios y educativos locales de San Francisco. Pero las otras empresas de Zuckerberg ya han incursionado antes en el territorio de la biotecnología.

Meta produjo una herramienta de IA en 2022 llamada ESMFold, que se creó con técnicas de procesamiento de IA similares que Zuckerberg y Chan aseguran que podrían utilizarse en su nueva base de datos.

ESMFold es esencialmente una versión más rápida del programa AlphaFold, que Forbes calificó como "el logro más importante en IA" por resolver un problema científico de décadas de antigüedad sobre cómo predecir eficientemente la forma de las proteínas utilizando inteligencia artificial.

La IA recibió datos sobre las proteínas y los aminoácidos que las forman. Al entrenar el modelo sobre cómo se fabrican las proteínas conocidas, el ordenador fue capaz de predecir cómo se plegaban y daban forma a otras proteínas desconocidas.

"AlphaFold ha desencadenado una ola de innovación al mostrar a la gente lo que es posible", explica a Business Insider Chris Bahl, científico jefe de AI Proteins.

El programa que hay detrás de AlphaFold se denomina modelo de gran lenguaje, y es el mismo tipo de programa que CZI espera que pueda utilizarse con su nueva propuesta.

Los grandes modelos lingüísticos son herramientas de inteligencia artificial entrenadas en grandes conjuntos de datos disponibles en internet. Esta es también la teoría que impulsa ChatGPT.

"Los LLM han hecho un trabajo impresionante para ayudarnos a entender la estructura de las proteínas, y creemos que serán igual de buenos para ayudarnos a entender estructuras más complejas como las células", explica a Engadget Jeff MacGregor, vicepresidente de comunicaciones de CZI.