Entre julio y agosto de 2024, el C2PO recibe a Nancy Lan Guo, una profesora e investigadora chino-estadounidense.
Nancy completó sus estudios de pregrado en Bioquímica y Biología Molecular en la Universidad de Pekín, en Pekín, China, donde nació. Luego se mudó a los Estados Unidos, donde obtuvo su Maestría y Doctorado en Ciencias de la Computación, ambos de la Universidad de West Virginia.
Después de diecinueve años como profesora en la Universidad de West Virginia, Nancy recientemente comenzó como Profesora de Innovación SUNY Empire en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en la Universidad de Binghamton, parte del Sistema de la Universidad Estatal de Nueva York (SUNY).
Además, en 2020, fundó Sostos Inc., una empresa de servicios de tecnología y análisis de salud para medicina de precisión.
Vino a Brasil después de recibir una Beca Fulbright para descubrir biomarcadores y está desarrollando esta investigación en el Centro de Oncología Traslacional (CTO) del Instituto del Cáncer del Estado de São Paulo (ICESP).
Nancy concedió una entrevista a C2PO.
C2PO: Comenzaste tus estudios en China y luego te mudaste a los Estados Unidos. Ahora estás investigando en Brasil. ¿Esta experiencia multicultural influye en tu trabajo?
Profesora Nancy Lan Guo: Cambiar de país fue una experiencia significativa porque requirió que me adaptara a una nueva cultura y a un nuevo idioma a una edad muy temprana. Ya era curiosa y ávida por aprender, pero esto me hizo más adaptable y más dispuesta y abierta a experimentar con nuevas ideas.
Esto es algo que puedo utilizar en mi investigación, ya que me siento segura saliendo de mi zona de confort y explorando nuevos caminos. Además, esta experiencia me ayudó a comprender la importancia de tener perspectivas diversas y el valor de los enfoques multidisciplinarios para avanzar en la investigación.
C2PO: ¿Siempre has estado interesada en la investigación? ¿Cuál fue tu camino para investigar el cáncer desde una perspectiva computacional?
Profesora Nancy Lan Guo: Sí, ya tenía interés en la investigación. Hice mis estudios de pregrado en Bioquímica y Biología Molecular. En la universidad, participé en un proyecto nacional de genética de plantas de laboratorio, que involucraba el aislamiento de genes de plantas para ayudar a los cultivos a soportar mejor la sequía. Esta experiencia me hizo darme cuenta de mi interés en los estudios del genoma, y también me hizo querer estudiar el genoma humano por su potencial para contribuir a los avances médicos.
Cuando terminé mi licenciatura, me mudé a los Estados Unidos para seguir un doctorado en Bioquímica. Pero me di cuenta de que no era exactamente lo que quería hacer. Entonces decidí dejar el programa de Bioquímica y comenzar una nueva Maestría en Ciencias de la Computación, enfocándome en usar señales de ECG (electrocardiograma) para predecir la aparición de eventos cardíacos adversos, que ya era una aplicación de la computación a la atención médica. Tuve que comenzar las clases de ciencias de la computación desde cero porque este tema no formaba parte de mis estudios de pregrado. Estudié mucho para convertirme en una excelente estudiante. Y un profesor me dijo que, además de dominar la parte técnica, también tenía una buena intuición para los algoritmos computacionales, lo que me dio más confianza para seguir este camino.
Inmediatamente después de mi Maestría, comencé mi Doctorado en Ciencias de la Computación e Información, trabajando en un proyecto para la NASA desarrollando algoritmos que podrían predecir qué componentes de equipos eran más propensos a fallar en las misiones. Al mismo tiempo, también tuve otra experiencia en una empresa privada donde traté con datos de pacientes.
Estas experiencias me dieron las herramientas para lo que comencé a hacer más tarde, la aplicación de la computación, ahora denominada ‘inteligencia artificial (IA)’, a la investigación del cáncer.
C2PO: ¿Puedes contarnos más sobre tu investigación actual sobre el cáncer?
Profesora Nancy Lan Guo: Trabajo en la identificación de biomarcadores.
Actualmente, estoy trabajando en el desarrollo de un software de IA que puede escanear grandes conjuntos de datos genómicos y predecir el mejor enfoque para el cribado, diagnóstico, pronóstico y tratamiento del cáncer, lo que permite un enfoque personalizado para el cáncer de un individuo.
Con nuestra tecnología de IA, podemos descubrir biomarcadores para personalizar los planes de tratamiento para cada paciente. Por ejemplo, utilizando estos biomarcadores, podemos identificar qué pacientes se beneficiarán de una terapia específica y predecir su respuesta a los medicamentos disponibles, para que no pierdan tiempo y dinero y no sufran los efectos secundarios de los medicamentos a los que no responderán. También podemos identificar nuevos medicamentos potenciales y nuevas indicaciones de medicamentos existentes de manera eficiente, con un costo mucho reducido y una mayor probabilidad de éxito en ensayos clínicos. Esto se hace usando IA para analizar datos genómicos completos de pacientes, es decir, multi-ómicos, e interpretar las importantes vías y redes moleculares en un tipo de cáncer.
C2PO: ¿Cómo es posible crear algoritmos (de naturaleza matemática) para predecir la progresión o metástasis del cáncer (de naturaleza biológica)?
Profesora Nancy Lan Guo: Hay una intersección muy compleja entre las matemáticas y la biología en ese caso.
A través de la investigación, es posible identificar genes que, en interacción, son responsables de la progresión y metástasis en el cáncer. Es crucial entender que no todos los genes de una persona son importantes para determinar la posibilidad de progresión o metástasis, por lo que es necesario identificar qué genes específicos, en interacción, juegan un papel importante en este resultado.
Durante una investigación centrada en el cáncer de pulmón, fue posible reducir el número de genes de interés a unos 200 genes, y luego identificar los 7 genes determinantes para evaluar si un paciente puede tener progresión y metástasis.
A partir de analizar las interacciones entre estos 7 genes, es posible llegar a una respuesta muy concluyente sobre las posibilidades de metástasis en un paciente con cáncer de pulmón. Esto significa que los pacientes con casos menos graves, que se pueden resolver solo con cirugía, no necesitan someterse a tratamientos más agresivos como la quimioterapia.
Esta investigación se convirtió en el Cancer Treatment Optimization Solutions (CATOS), actualmente evaluada como una “Nueva Tecnología” por la Food and Drug Administration (FDA). El CATOS-LU, centrado en el cáncer de pulmón, fue probado con éxito en 1,641 pacientes, incluido un ensayo clínico aleatorizado de fase III.
C2PO: También eres fundadora y CEO de una empresa, Sostos Inc. ¿Puedes hablar sobre este otro rol?
Profesora Nancy Lan Guo: La fundación de Sostos está directamente vinculada a CATOS: CATOS-LU, centrado en el cáncer de pulmón, es el primer producto de Sostos.
Una gran dificultad en la investigación es superar la barrera entre el laboratorio de investigación y la aplicación clínica, es decir, convertir una investigación exitosa en un producto que pueda beneficiar a los pacientes, y hacerlo de manera segura.
Para hacer realidad CATOS y asegurarse de que llegue a los pacientes, tuve que tomar una decisión: entregar el control de la investigación a una empresa establecida o comenzar mi propia empresa y mantener el control sobre la investigación. Dudé en iniciar la empresa porque no me veía como una emprendedora. Pero fui alentada por colegas investigadores que hicieron lo mismo, recibieron apoyo de la National Science Foundation (NSF) y también obtuvieron apoyo financiero de los National Institutes of Health (NIH), una agencia del gobierno de EE.UU. Una vez más, la curiosidad y la voluntad de aprender fueron cruciales para que esto sucediera.
C2PO: ¿Cómo evalúas los impactos de tecnologías como la Inteligencia Artificial y Big Data en el avance del diagnóstico y tratamiento del cáncer?
Profesora Nancy Lan Guo: Para dar una idea, el Proyecto Genoma Humano, realizado en la década de 1990 y completado a principios de la década de 2000, requirió $3 mil millones para la secuenciación genética. Hoy en día, un plan de salud puede cubrir los costos de secuenciación del genoma de un paciente con cáncer. El uso de la IA trae la posibilidad de analizar el genoma de un paciente y definir las mejores estrategias de tratamiento considerando las características únicas de esa persona. Se puede utilizar para definir el mejor tratamiento en el mejor momento, con seguridad.
La aplicación de Big Data en oncología también tiene un impacto significativo. Con la capacidad de recopilar y analizar enormes volúmenes de datos, es posible identificar patrones y correlaciones que antes eran invisibles y hacer predicciones para prevenir la progresión del tumor.
Además, la IA puede utilizarse para ayudar a los médicos en lugares remotos que carecen de una infraestructura bien desarrollada.
C2PO: Además de la IA y Big Data, ¿hay alguna otra tecnología a la que estés prestando atención?
Profesora Nancy Lan Guo: Estoy muy interesada en la ciencia de materiales, especialmente en la nanotecnología. La nanotecnología tiene un potencial increíble para su uso en tratamientos oncológicos de precisión.
C2PO: ¿Crees que seremos capaces de curar las diversas formas de cáncer?
Profesora Nancy Lan Guo: Sí, creo que podremos hacerlo. Creo que el mejor ejemplo es la leucemia infantil, que ahora es una enfermedad altamente curable con una tasa de remisión completa del 90%. Eso solo fue posible gracias a los investigadores que descubrieron que el trióxido de arsénico (ATO) podía tratar a los pacientes. Tomará tiempo e investigación, pero soy optimista sobre las curas para otros tipos de cáncer.
C2PO: Por último, ¿qué consejo le darías a los estudiantes que buscan una carrera en la investigación?
Profesora Nancy Lan Guo: Siempre mantén la curiosidad y las ganas de aprender. No tengas miedo de probar cosas nuevas o de cruzar las barreras actuales. Eventualmente, todas tus experiencias darán sus frutos. Esto incluye todos tus éxitos y contratiempos temporales.
C2PO: ¡Gracias por la entrevista! ¿Hay algo más que te gustaría agregar?
Profesora Nancy Lan Guo: Es un honor y un privilegio convertirme en una Fulbright US Scholar para Brasil. Agradezco la hospitalidad de la Universidad de Sao Paulo como instituto anfitrión y también quiero agradecer al profesor Roger Chammas por su recepción cordial.
Espero desarrollar aún más nuestro proyecto colaborativo aquí, beneficiando a las poblaciones de pacientes con cáncer locales y globales. Espero interactuar con los estudiantes y profesores en mis futuros esfuerzos educativos y de investigación.