Un equipo de investigación liderado desde España ha desarrollado un innovador enfoque basado en inteligencia artificial explicable (XAI) para identificar variantes genéticas que predisponen a los pacientes a sufrir sepsis tras una operación. El estudio, publicado en Frontiers in Medicine, analiza el ADN de más de 4.000 personas y detecta genes clave que podrían predecirse con un simple análisis de sangre antes de entrar al quirófano. Este hallazgo podría revolucionar la forma en que se previene y trata una de las complicaciones postoperatorias más letales en hospitales.

La empresa Isomorphic Labs, filial de Alphabet nacida a partir de los avances de DeepMind, se prepara para iniciar sus primeros ensayos clínicos con medicamentos diseñados por inteligencia artificial. El objetivo: revolucionar el desarrollo farmacéutico con fármacos más rápidos, baratos y precisos.

La Charité – Universitätsmedizin Berlin ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado crossNN capaz de detectar más de 170 tipos de cáncer sin necesidad de realizar una biopsia. Gracias al análisis del “fingerprint” epigenético de los tumores, esta herramienta diagnóstica alcanza una precisión del 97,8 % y permite identificar incluso tumores cerebrales difíciles de operar a partir de muestras de líquido cefalorraquídeo. Esta innovación promete transformar el diagnóstico oncológico en todo el mundo.

Investigadores alemanes han desarrollado una técnica que combina espectroscopía infrarroja y aprendizaje automático para detectar enfermedades de forma rápida, económica y precisa. El sistema, entrenado con miles de muestras, es capaz de identificar hasta el riesgo futuro de padecer trastornos como el síndrome metabólico o ciertos tipos de cáncer. El método se basa en la espectroscopía infrarroja, que permite obtener un “fingerprint” o huella molecular única de cada muestra de sangre. Este espectro contiene información sobre las vibraciones de las moléculas y permite detectar alteraciones provocadas por enfermedades.