“El IDIBAPS es el puente perfecto entre la atención clínica, la biología y la investigación computacional”

Mi formación es como médico, cursé mis estudios universitarios en Kiel, Heidelberg (Alemania), además de realizar estancias formativas en España, Reino Unido, Estados Unidos y Australia. Hice mi tesis doctoral en investigación básica en inmunología, pero cuando empecé la residencia me orienté hacia la oncología computacional, y es a lo que me he dedicado desde entonces. 

Durante un proyecto de investigación con Padmanee Sharma en el MD Anderson Cancer Center de la Universidad de Texas, comencé mi transición de la inmunología hacia la investigación computacional. Realicé mi posdoctorado con Dana Pe’er, la reconocida bióloga computacional del Sloan Kettering Institute de Nueva York, y después intenté integrar todas estas facetas: el trabajo como oncólogo médico, mi experiencia de laboratorio en inmunología y la parte computacional. 

Lo que me parece fascinante es que puedes tener un impacto muy amplio y avanzar muy rápido; es un campo muy escalable. Cuando trabajas como médico, atiendes a un paciente, pero hay un límite en cuanto al número de pacientes que puedes ver en un día. Por tanto, la escalabilidad es muy baja, es lineal: si pasas el doble de tiempo en el hospital, podrás atender al doble de pacientes. Lo mismo ocurre en el laboratorio experimental. En la investigación computacional es distinto, ésta está más desvinculada del tiempo que inviertes. Lo importante aquí es si estás abordando el problema adecuado, si has planteado la pregunta correcta y si has elegido la implementación idónea. De repente, el impacto se vuelve desproporcionadamente mayor al tiempo invertido. Puedes marcar la diferencia y transformar muchas áreas de investigación.

Sí, en cierta medida. Pero todos mis proyectos actuales incluyen un componente clínico, uno inmunológico y otro computacional. Por supuesto, con los años he puesto más énfasis en los aspectos computacionales porque creo que es donde podemos generar el mayor impacto. 

El IDIBAPS es el puente perfecto entre la atención clínica, la biología y la investigación computacional. Si quieres conectar estos tres ámbitos, es muy difícil conseguirlo en otros sitios, ya que necesitas un hospital excelente, con un gran volumen de pacientes y ensayos clínicos de alta calidad, pero también necesitas que tus colegas clínicos estén comprometidos con la investigación traslacional. Y eso, aquí, es algo único.

Además, hay que tener en cuenta que es necesario contar con la infraestructura adecuada para que las muestras y los datos fluyan directamente desde el hospital hacia los laboratorios. Ese proceso debe ser fluido; de lo contrario, se vuelve todo demasiado lento.

Sí, funciona. Y creo que funciona con bastante rapidez, lo cual es extraordinario. Los investigadores del IDIBAPS están muy implicados, especialmente en el ámbito clínico, algo poco habitual. Es una diferencia notable respecto a muchas instituciones de excelencia que he visitado en otros lugares del mundo.

Pero es que, además, en el ámbito biológico, también existe una gran orientación hacia cuestiones clínicas y traslacionales, y creo que eso es lo que marca la diferencia. A veces tendemos a quedarnos en nuestras burbujas, trabajando con aquellos modelos experimentales que preferimos. Pero hay que tener en cuenta que, en última instancia, la única justificación ética para utilizar modelos animales es desarrollar terapias que puedan aliviar el sufrimiento de los pacientes. Por eso esta conexión es tan importante.

El IDIBAPS tiene un tamaño que permite que la conexión entre investigación clínica, biológica y computacional sea extremadamente ágil. Eso es algo difícil de ofrecer en instituciones más grandes. Hay un espíritu de equipo extraordinario, se trabaja con un objetivo común y se percibe un grado de colaboración entre laboratorios difícilmente comparable. Funciona muy bien. 

Por supuesto, siempre se puede disponer de más infraestructura técnica y biológica, y en ese aspecto el IDIBAPS no puede competir con algunos centros de inmenso tamaño, como los de Estados Unidos. Pero las fortalezas que comentaba compensan con creces.

Mi puesto procede de una convocatoria internacional del programa de la AECC, que financia la excelencia en el ámbito de la inmunoterapia contra el cáncer en el IDIBAPS. Estoy muy agradecido de que mis actuales colegas me eligieran para esta posición. De hecho, todo el equipo de inmunoterapia es excepcional y espero contribuir a reforzarlo aún más.

En concreto, nuestro objetivo es ampliar la dimensión computacional de este programa aprovechando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para desarrollar la próxima generación de inmunoterapias e inmunodiagnósticos para pacientes con cáncer.

Acabamos de enviar nuestro primer preprint y vamos por buen camino. También presentaremos el primer informe a las entidades financiadoras y tenemos varias solicitudes de financiación pendientes. Mi equipo se está configurando: ya hemos incorporado tres investigadores y estamos consolidando buenas colaboraciones en inmunoterapia del cáncer con, por ejemplo, Francesc Balaguer o Aleix Prat.

También colaboramos con la plataforma de computación científica, para que todos los grupos del IDIBAPS puedan obtener el máximo valor de sus datos. El auge de la inteligencia artificial agéntica representa una gran oportunidad para democratizar el análisis de datos. Todo está ganando velocidad y creo que es un momento realmente apasionante.

Siempre que implementas algo nuevo surgen desafíos. Hay preocupaciones y barreras administrativas porque se trata de cuestiones que no se han contemplado anteriormente. Pero es algo que afecta a todo el mundo. El campo de la inteligencia artificial ha irrumpido en la conciencia pública y está acelerándose de manera constante, y los marcos regulatorios y organizativos siguen siendo algo rígidos. 

En mi puesto anterior ya dirigía un grupo bastante amplio de doctorandos, así que aquí he reducido un poco la escala. Lo positivo es que ahora puedo centrarme más en la investigación, mientras que antes mi actividad estaba más orientada a la atención clínica. También he cambiado parcialmente mi línea de investigación. Además de la inmunoterapia, hemos comenzado a trabajar en prevención del cáncer para detectar precozmente melanoma y cáncer colorrectal.

Hablo castellano, pero todavía no hablo catalán. Es verdad que animo a mi laboratorio a comunicarse en inglés, porque me parece más inclusivo para los investigadores internacionales, y porque actualmente es el idioma de la ciencia. En este sentido, creo que es importante saber comunicarse bien, y no solo por escrito: cómo hablamos e intervenimos en congresos, cómo transmitimos nuestros mensajes, es fundamental.

Creo que hay tres grandes ámbitos. El primero es acelerar los flujos de trabajo clínicos. Hoy en día se pueden consultar con mucha más facilidad, por ejemplo, protocolos de ensayos clínicos si se dispone de las herramientas adecuadas. También es posible automatizar parte de la redacción y de la documentación requerida. Asimismo, estamos automatizando determinadas áreas de la medicina diagnóstica, como la radiología y la anatomía patológica. Estamos desarrollando nuevas herramientas diagnósticas que permitirán orientar mejor los tratamientos de los pacientes. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial nos ayudan a tomar decisiones basadas en cientos o miles de marcadores.

Esto nos permite plantear preguntas como: ¿Podemos comprender mejor por qué los pacientes responden a un tratamiento? ¿Podemos prever quién desarrollará cáncer? ¿Qué pacientes requieren un seguimiento más cercano? ¿Debemos administrarles tratamientos preventivos? ¿Necesitan terapias más o menos intensivas? Históricamente, siempre nos hemos basado en un único marcador: si sube, es bueno, y si baja, es malo, o viceversa.

La tercera gran área es la terapéutica, relacionada con el diseño de fármacos. Ahora podemos construir modelos computacionales de enfermedades y preguntarnos: ¿Cuál es el mejor momento para administrar una inmunoterapia? ¿Cómo debe combinarse con otros medicamentos? Y dado que el número de posibles combinaciones farmacológicas es demasiado elevado para evaluarlo íntegramente en ensayos clínicos, estos modelos nos permiten priorizar objetivos terapéuticos. Además, pueden revelar nuevas dianas en las que antes ni siquiera habíamos pensado. 

Somos una institución de investigación y nuestro principal objetivo es aportar una primera prueba de concepto que demuestre que algo es posible. Disponemos ya de varios conjuntos de datos procedentes de ensayos clínicos que muestran resultados muy prometedores y sugieren que hemos identificado señales que podrían dar lugar a este tipo de avances. No obstante, seguimos en una fase muy temprana.

En mi opinión, precisamente eso es lo que debe aportar una institución de investigación. Una vez obtenida la prueba de concepto, comienza la parte difícil, que normalmente requiere el apoyo de la industria farmacéutica para llevar el proyecto a gran escala. Se trata además de un proceso muy costoso y que exige mucho tiempo. 

Queremos definir qué respuestas inmunitarias predicen los resultados de la inmunoterapia contra el cáncer en distintos pacientes. Queremos comprender los diferentes tipos de respuestas inmunitarias que pueden desarrollar las personas y cómo éstas se relacionan con el beneficio o la ausencia de beneficio terapéutico. Y queremos utilizar estas respuestas para detectar el cáncer en fases tempranas.

Pero también queremos sentar las bases de la próxima generación de vacunas contra el cáncer. Lo estamos trabajando en el contexto del síndrome de Lynch, junto con Francesc Balaguer, porque actualmente administramos estas vacunas sin comprender completamente cómo modifican exactamente nuestras células inmunitarias. El IDIBAPS dispone de una infraestructura y unos ensayos clínicos excepcionales, y queremos asegurarnos de que la próxima generación de vacunas es aún mejor gracias a los conocimientos obtenidos en la investigación. 

Vine principalmente por las colaboraciones clínicas y la fortaleza de la investigación traslacional. Sin embargo, utilizo muchísimo los recursos de computación que actualmente proporciona el Barcelona Supercomputing Center (BSC). Aunque gran parte de nuestra capacidad de cálculo está externalizada, estamos trabajando para desarrollar infraestructura propia en el IDIBAPS, porque es fundamental que la institución disponga de cierta soberanía e independencia en este ámbito.

Excelencia, colaboración y agilidad.