Álvaro Cabrera es uruguayo, estudió en Estados Unidos e hizo un máster en la primera universidad del mundo dedicada enteramente a la inteligencia artificial, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, en Emiratos Árabes. Hace unos meses regresó a Uruguay para trabajar en una de las startups impulsadas por LAB+: B4-RNA.
Fundada por el investigador Juan Pablo Tosar, B4-RNA busca una nueva metodología diagnóstica para la detección temprana del cáncer a través de un nuevo tipo de moléculas de ARN y el desarrollo de un método para detectarlas en fluidos biológicos, como la sangre.
¿Cómo llegaste a la primera universidad de inteligencia artificial (IA)?
Soy ingeniero industrial por la Universidad de Montevideo. Después trabajé un año en Berkes y otro año en Montes del Plata. Luego gané una beca Fullbright para hacer un máster de engineering management en Purdue University (Estados Unidos). Sobre el final del máster, la universidad mandó un mail con distintas oportunidades en el exterior y una se refería a la primera universidad del mundo en inteligencia artificial, que había abierto hacía unos tres años y que ofrecía masters y doctorados en IA.
La oportunidad me pareció muy interesante. Primero porque veía a la inteligencia artificial como el futuro; como ingeniero me parecía importante aprender del tema. Y segundo, porque me interesaba el país. Emiratos Árabes tiene una cultura totalmente distinta a la nuestra. Así que decidí postular. Les interesó mi perfil y quedé seleccionado. Unos meses después me fui a Emiratos.
Para tu tesis trabajaste en la aplicación de IA al diagnóstico de enfermedades. ¿En qué consistió el estudio?
Mi supervisor, Eran Segal, está creando una base de datos que se llama Human Phenotype Project. Comenzó con 10.000 participantes, ya tiene 30.000 y lo quiere llevar a 100.000. El estudio se basa en hacerle todo tipo de exámenes médicos a esas personas. Por ejemplo, dos semanas al año tienen que usar un medidor continuo de glucosa y registrar todo lo que comieron. Otros días tienen que dormir con ciertos aparatos para medir el sueño. Además se les hace test de ADN, ARN y genómica.
Hasta la fecha tiene muchísimos datos de 30.000 personas, y a cada una la quiere seguir durante 20 años. Está generando una base de datos extensa que, analizada por inteligencia artificial, puede tener aplicaciones muy interesantes. Por ejemplo: si a X persona en el año 8 del estudio le detectan cáncer, ¿se puede ver si los años anteriores muestran una progresión hacia la enfermedad? También están estudiando si, por ejemplo, los cambios en la voz tienen relación con el desarrollo de enfermedades.
Durante mi máster trabajé en ese proyecto. Lo que busqué evaluar puntualmente era si se podía combinar esa base de datos con información de la literatura médica (artículos científicos, papers, bases de datos biomédicas, protocolos clínicos) para hacer predicciones más robustas. Evaluamos eso principalmente con mediciones de glucosa, datos de exámenes de sangre e imágenes de fondos de ojos.
Hallamos que cuando el número de pacientes a evaluar para determinada enfermedad es chico, la literatura mejora las predicciones. Pero con grandes volúmenes de datos ya no tanto. Entonces, incorporar la literatura médica al análisis sería más útil para enfermedades con muy baja prevalencia.
¿Cómo surgió la oportunidad de trabajar en B4-RNA y qué rol desempeñás en la startup?
Hace un tiempo me contactó el rector de la Universidad de Montevideo, Alejandro Cid. Le interesaba que me sumara como estudiante de doctorado y que diera clases de machine learning. Además, quería que fuera el primer estudiante de doctorado vinculado con la universidad en hacer un industry applied PhD: trabajar full-time en una empresa y que ese trabajo, sumado a dar clases, cuente para un doctorado.
Pero no cualquier trabajo sirve para este tipo de PhD, tiene que estar vinculado a la investigación. En ese sentido, el rector me sugirió que una buena opción era trabajar en B4-RNA, por lo novedoso de lo que están haciendo y porque estaban buscando a alguien con experiencia en machine learning.
B4-RNA tiene muchos datos y precisan analizarlos de forma más automática y rápida con IA. Entonces me puse en contacto con Juan Pablo (Tosar), le interesó la propuesta y así llegué.
Hoy estoy haciendo el doctorado, dando clases en la Universidad de Montevideo y trabajando en B4-RNA. Lo que buscamos es, con la secuenciación de ARN que hace la startup, ver si es factible distinguir individuos sanos de pacientes con cáncer, y a su vez subdividir en tipos y estadios de cáncer.
No desarrollamos los algoritmos de cero, sino que afinamos algoritmos que ya existen; aquellos que demostraron que son los mejores para nuestra situación en particular. Ahí hay mucho trabajo de procesamiento de datos. Los resultados de la secuenciación de las muestras de cada paciente generan en el entorno de 40 millones de lecturas, algunas de las cuales contienen errores o provienen de contaminación de las muestras. La limpieza y procesamiento de datos exige muchísimo trabajo.
Es inviable que lo haga una persona sin ayuda de la inteligencia artificial, porque supone analizar 40 millones de secuencias por cada paciente estudiado.
¿Cómo ves el cruce entre biotecnología e inteligencia artificial en la actualidad y en los próximos años?
Lo veo cada vez más amplio. Porque cada vez hay más datos y se generan más rápido. Frente a grandes volúmenes de datos, la inteligencia artificial siempre ayuda más. Si uno tiene que analizar a mano cinco muestras de sangre, capaz puede; pero si tiene 10.000 muestras o secuenciaciones muy profundas, con muchos datos, es más difícil. El vínculo entre biotecnología e IA va a ser cada vez mayor. Frente a mayores datos, siempre la IA va a ser más útil.
En Uruguay se hace referencia desde hace años a la fuga de cerebros. ¿Retornar y colaborar con el país influyó en tu decisión de venir?
Sí. El primer factor que me impulsó a volver fue el tema de la startup: cáncer y detección temprana, algo que me interesa mucho. Siento que desde ese lugar podemos generar un gran impacto.
También influyó que la oportunidad fuera en Uruguay, donde tengo a mi familia y amigos. Viví en Estados Unidos y en Emiratos, y la verdad que Uruguay es un buen lugar para vivir. Tiene cosas peores que otros países, pero también cosas mejores, como su gente. También es muy positivo contribuir con el país, trabajando en una startup local que puede llegar a tener impacto en todo el mundo.
