¿ChatGPT Realmente Curó el Cáncer de un Perro? Es Complicado

El cofundador de OpenAI, Greg Brockman, amplificó el fin de semana una historia ampliamente difundida sobre un perro tratado con una vacuna personalizada de mRNA contra el cáncer, desarrollada con ayuda de ChatGPT, lo que generó atención en las comunidades de tecnología e inteligencia artificial.

El caso gira en torno a Rosie, una Shar Pei de siete años propiedad del consultor australiano de IA Paul Conyngham.

Según publicaciones que circularon en línea, Rosie había recibido un pronóstico de solo meses de vida antes de recibir el tratamiento experimental, que Conyngham afirmó fue desarrollado con asistencia del chatbot de IA.

"En 2022, noté extraños bultos en su cabeza", escribió Conyngham en un hilo de noviembre de 2024 que documentaba el proceso desde el principio. "Lo que el veterinario consideró 'simples verrugas' resultó ser cáncer en etapa avanzada". Los veterinarios estimaron que Rosie tenía entre uno y seis meses de vida y le dijeron a Conyngham que no había nada más que pudieran hacer.

La historia se difundió rápidamente después de que Brockman la compartiera con sus cientos de miles de seguidores, lo que generó cobertura en varios medios de tecnología.

Si bien el tratamiento en sí parece genuino, el papel que se le atribuye a ChatGPT en el desarrollo de la vacuna ha sido debatido, y algunos investigadores cuestionan cuánto del proceso podría ser manejado de manera realista por un large language model.

¿Qué pasó después?

Conyngham afirmó que no se rindió con Rosie. En cambio, optó por construir un pipeline de investigación con herramientas de IA de consumo. Comenzó con ChatGPT, usándolo para diseñar un plan de acción.

El modelo le indicó que necesitaba secuenciación genómica, una muestra de tejido sano y una del tumor, y lo orientó hacia instituciones y equipos específicos.

"Lo más irónico es que en una sesión anterior de chat con ChatGPT, me dijo que intentara contactar a Elita o al Dr. Martin y que usara una máquina Illumina", escribió en su momento.

Así que siguió esa pista.

Un director de la UNSW lo conectó con el Dr. Martin Smith, director del Centro Ramaciotti de Genómica, quien accedió a secuenciar el genoma de Rosie por alrededor de $3.000.

Diez días. Treinta veces de profundidad en tejido sano, 60 veces en el tumor: la mayor tasa de cobertura necesaria para aislar las mutaciones que impulsaban el cáncer. El Centro devolvió 320 gigabytes de datos sin procesar.

La información genómica se expresa en cadenas de letras A, T, C y G, por lo que los expertos terminaron esencialmente con una pila de 700.000 páginas de doble cara llenas únicamente de esas cuatro letras, según reportó la Universidad de Nueva Gales del Sur en junio del año pasado. Ese era el genoma de Rosie, su huella biológica.

Luego se centró en c-KIT, una proteína bien documentada en la literatura publicada sobre tumores de mastocitos en perros.

Usando AlphaFold de Google, modeló la versión de la proteína de Rosie y la comparó con el punto de referencia sano. Se veía incorrecta, mutada de maneras que coincidían con lo que la literatura predecía. Luego buscó compuestos existentes que pudieran atacar c-KIT o proteínas similares, y encontró uno: un medicamento ya en uso en Estados Unidos para tratar un tipo diferente de cáncer en humanos.

"Tomamos su tumor, secuenciamos el ADN, lo convertimos de tejido a datos, y usamos eso para encontrar el problema en su ADN y luego desarrollar una cura basada en eso", le dijo Conyngham al programa australiano Today Show el sábado. "ChatGPT asistió durante todo ese proceso".

El verdadero papel de la IA

Sin embargo, hay una gran diferencia entre que ChatGPT encuentre una cura para el cáncer y que ChatGPT asista en la investigación.

Conyngham terminó conectándose con el Prof. Palli Thordarson, Director del Instituto de RNA de la UNSW. "El Prof. @martinalexsmith realizó la secuenciación de ADN/ARN para convertir el tejido de Rosie en datos sin procesar", publicó Conyngham. "El Prof. @PalliThordarson ensambló la vacuna de mRNA", agregó en otro tuit.

Thordarson lo confirmó en su propio hilo: "Orgulloso con @UNSWRNA de haber participado y fabricado el mRNA-LNP para Rosie", escribió en X el domingo. "La intersección de la tecnología de RNA, la genómica y la IA representa una oportunidad para cambiar la forma en que hacemos medicina y hacer el acceso más equitativo".

Pero el Dr. Smith no era un hombre detrás de una pantalla de ChatGPT. Era un profesor al frente de un instituto universitario de RNA, haciendo lo que su laboratorio fue creado para hacer.

Y cuando Conyngham identificó el constructo final de la vacuna —el esquema molecular específico que sería codificado en el mRNA— reveló qué herramienta lo diseñó. No AlphaFold. No ChatGPT. "El constructo final de la vacuna para Rosie fue diseñado por Grok".

Dicho esto, reconoció en una publicación aparte que "Gemini también hizo gran parte del trabajo pesado".

ChatGPT se usó para revisar artículos científicos e identificar investigadores que pudieran ayudar. El chatbot señaló al Centro Ramaciotti y sugirió equipos de secuenciación adecuados para la tarea, funcionando en gran medida como una herramienta para navegar la literatura de investigación. Ese rol puede ser útil, pero difiere de diseñar una vacuna o realizar análisis científicos.

AlphaFold, un sistema de deep learning de Google DeepMind, predice estructuras proteicas tridimensionales a partir de secuencias de aminoácidos. No es el primer modelo entrenado con datos biológicos: otras iniciativas de código abierto como Ankh o AlphaGenome trabajan bajo premisas similares.

Conyngham usó AlphaFold para modelar la proteína c-KIT de Rosie. El renderizado arrojó una puntuación de confianza de 54,55, que la bióloga estructural de la UNSW, Dra. Kate Michie, describió públicamente como baja.

Señaló que AlphaFold "puede cometer errores" y que se requiere un trabajo de laboratorio significativo para validar cualquier resultado. El Dr. Smith, director de genómica de la UNSW, confirmó públicamente en el mismo hilo que AlphaFold no fue utilizado en el diseño de la vacuna de mRNA.

El Dr. Thordarson también fue cuidadoso con el encuadre.

"Es posible que esto no haya curado a Rosie", escribió en X. "Le dio tiempo, sin duda, pero algunos tumores no respondieron".

Su equipo ahora está verificando si esos tumores mutaron de manera diferente, lo que explicaría por qué partes del tratamiento funcionaron y otras no. La vacuna tampoco funcionó de forma aislada.

"El tratamiento requirió la coadministración de un inhibidor de puntos de control", señaló Thordarson, "lo que probablemente ocurrirá con todas las vacunas personalizadas contra el cáncer".

El uso de la IA para el tratamiento del cáncer no siempre ha sido una historia de éxitos.

En 2017, documentos internos de IBM revelaron que Watson for Oncology, comercializado como un sistema capaz de recomendar tratamientos contra el cáncer mejor que los oncólogos humanos, generaba lo que sus propios ingenieros señalaron como recomendaciones "inseguras e incorrectas".

El MD Anderson Cancer Center abandonó el proyecto tras haber invertido $62 millones en él. IBM vendió Watson Health en su totalidad en 2022.

El caso de Rosie no cae en la categoría de fracasos de la IA. Nadie resultó perjudicado, la ciencia subyacente está establecida y los investigadores involucrados tienen credenciales reconocidas.

La plataforma de mRNA cuenta con el respaldo de investigaciones clínicas. La incomodidad radica más en cómo se ha enmarcado la historia. Cuando las herramientas de IA reciben crédito por el trabajo realizado por científicos e instituciones de investigación, puede difuminar la comprensión pública de lo que realmente hace la tecnología.

Los investigadores que realizaron la secuenciación, produjeron la vacuna y gestionaron los protocolos de seguridad corren el riesgo de quedar en un segundo plano.

El episodio sirve como recordatorio de que la IA puede ayudar en tareas como navegar la literatura científica, pero está lejos de reemplazar la experiencia y la infraestructura necesarias para diseñar y producir tratamientos médicos.