Co-Scientist, la IA de Google que supo proponer una idea audaz contra la cancer, se quedó sin respuestas cuando le pusimos un presupuesto

Le di una orden a la inteligencia artificial, esperé una noche y amaneció con una idea que mi equipo jamás había considerado. También le hice la misma pregunta con los tiempos y la plata de un doctorado real, y ahí la máquina se quedó muda. Las dos cosas pasaron en el mismo mes, en el mismo laboratorio, y sirven para entender qué puede y qué no puede hacer hoy una IA cuando se la pone a pensar como una científica.

La proteína difícil: que es MYC y por qué importa

MYC es una proteína que actúa como un interruptor maestro: cuando funciona bien, ayuda a las células a crecer y dividirse; cuando se descontrola, aparece alterada en casi todos los canceres. Por eso lleva décadas en la mira de la oncología, aunque todavía no se lograra una droga eficaz contra ella. Para Anna Pertl, bioquímica que cursa su doctorado en el Whitehead Institute, en Cambridge, Massachusetts, MYC fue el blanco elegido para probar Co-Scientist, la herramienta de Google pensada para generar hipótesis científicas.

Una noche de trabajo y 108 estrategias

Antes de pedirle ideas, Pertl y su colega Kalon Overholt dedicaron casi una hora a corregir a la IA. El sistema confundía dos cosas muy distintas: los cúmulos de proteínas que debían ser el blanco con el propio fármaco, y además les asignaba siempre una función de activación de genes, cuando en realidad algunos cumplen el efecto contrario. Una vez ajustada la consulta, Co-Scientist procesó durante una noche más de 700 estudios, generó 108 estrategias distintas y se quedó con una.

“Nunca habíamos pensado en nada parecido.”Kalon Overholt

La propuesta que retuvo la IA no apuntaba a disolver los cúmulos de proteínas que activan el gen, como se intentaba hasta ahora, sino a unirlos entre sí hasta impedir la lectura del ADN. Es, en criollo, cambiar la forma de atacar para que el interruptor deje de funcionar por atascamiento en vez de por destrucción.

Cuando aparecen los límites del mundo real

La verdadera prueba llegó semanas después. Pertl repitió la misma consulta, pero esta vez con las condiciones que tiene cualquier doctorando: plazos cortos, dinero contado y un puñado de experimentos posibles. El resultado fue el opuesto: Co-Scientist no encontró ninguna hipótesis viable. La herramienta, que en el primer intento había deslumbrado al equipo, chocó contra las restricciones concretas de un laboratorio pequeño.

Para Anton Sinitskiy, químico computacional de la Universidad Northeastern, el cuello de botella no está en generar ideas, sino en comprobarlas. Producir hipótesis puede ser rápido; testearlas sigue demandando meses de pipeta, reactivos y paciencia. Ross King, biólogo computacional de la Universidad de Cambridge, fue un paso más allá y describió los planes de experimento que arma la IA como recetas: sirven como punto de partida, pero rara vez como protocolo listo para usar.

Qué cambia para el usuario común

• La IA ya puede leer cientos de papers en horas y proponer ideas nuevas, pero no reemplaza al investigador: hace falta alguien que corrija la pregunta y descarte lo que no tiene sentido.
• Una idea brillante fuera del laboratorio puede ser inviable adentro, y esta prueba lo mostró con claridad: con plata y tiempo de doctorando, la máquina no tuvo respuestas.
• Anuncios de productos como Co-Scientist prometen hipótesis originales, pero todavía no reemplazan el trabajo experimental: son un copiloto, no un piloto automático.

Mi lectura, como alguien que sigue de cerca estos desarrollos, es que el caso del Whitehead Institute debería ser tomado como una advertencia y una buena noticia al mismo tiempo. La buena noticia es que la IA ya puede proponer estrategias que escapan a la imaginación humana. La advertencia es que esas ideas, hoy, siguen dependiendo de quién las redacta, las corrige y, sobre todo, de quién decide si son viables con los recursos disponibles. Antes de entusiasmarse con cualquier anuncio, conviene recordar que en ciencia la diferencia entre una hipótesis publicada y un avance real sigue pasando por el laboratorio, y eso todavía no lo automatizó nadie.