Del cáncer infantil a la mortalidad materna: así salva vidas la supercomputación

Desde que en los años 1970 comenzaran a proliferar los supercomputadores, estos ingentes centros dedicados al cálculo más allá de lo extraordinario han sido empleados para un sinfín de aplicaciones: desde el estudio del cambio climático hasta la comprobación de múltiples hipótesis físicas, pasando por desentrañar los misterios del universo o entender las dinámicas que afectan a coches de carreras, aviones e incluso cohetes espaciales. 

Pueden sonar a cosas dispersas o lejanas a nuestra cotidianidad, pero hay otro caso de uso muy intensivo en la supercomputación que a buen seguro nos resulta familiar (y muy deseable): ayudar en la comprensión y búsqueda de tratamiento para las enfermedades más acuciantes de nuestros tiempos, desde la manida covid-19 hasta el cáncer, el Alzheimer y cualquier dolencia con factores genéticos involucrados.

También en aquellos casos especialmente sensibles, como pueden ser los niños aquejados de estas enfermedades o todas las problemáticas relacionadas con el embarazo.

Luchar contra el cáncer infantil

En torno al primero de estos desafíos trabaja Jacques Grill, investigador médico en oncología infantil del centro Gustave Roussey, las mayores instalaciones dedicadas a esta especialidad en Francia y Europa. 

"En los países desarrollados, las principales causas de mortalidad infantil son los accidentes de coche o el cáncer. No es un asunto menor, pese a tratarse de una enfermedad muy específica, porque hay que tener en cuenta además los efectos a largo plazo que las terapias pueden provocar", indica este experto.

Para Grill, estudiar los distintos tipos de cáncer infantil resultaría imposible sin contar con la ayuda de la tecnología. "Existe una gran variedad de eventos que pueden suceder y una gran complejidad de los datos relacionados con estos pacientes. Son muchos los aspectos genéticos, ambientales y del propio cáncer que debemos estudiar", introduce. "Con tantos eventos y de tanta rareza estadística, afortunadamente, el mayor reto que tenemos es capturar el mayor número de datos posible para integrarlos y procesarlos con computación de alto rendimiento".

Narra una anécdota para entender el progreso sustancial que la supercomputación ha traído a su trabajo diario: "Cuando comenzamos a mirar la genética asociada a pacientes con sarcoma de huesos, mi jefe decidió que empezáramos analizando tan solo el cromosoma 1, 'para no colapsar el ordenador'. Y, aun así, colapsó".

Hoy en día, Jacques Grill y su equipo usan la supercomputación para analizar automáticamente -con ayuda de la inteligencia artificial- ingentes cantidades de información, incluyendo las obtenidas a través de imágenes -escáneres o resonancias-, "que muestran alteraciones y mutaciones que nos dan pistas de la evolución del tumor y que, por ello, deben ser integradas con el resto de datos que manejamos".

Evitar la mortalidad materna

Si el cáncer infantil es un tema de extraordinaria importancia, no lo son menos los distintos problemas que pueden derivar en la muerte de una madre durante el embarazo o el parto.  A estudiar estos extremos se dedica Kelly Gaither, directora de Health Analytics en el Texas Advanced Computer Center (TACC), sobre supercomputadores equipados con tecnología de Dell.

"Hoy en día es mucho más peligroso tener un hijo de lo que lo era para mi madre", destaca esta experta en salud femenina. "Las mujeres, si todo va bien durante el embarazo, apenas van a 10 o 13 revisiones, lo cual cubre apenas el 1% de todo el proceso. Hay una enorme falta de información que nos podría ayudar a entender los eventos más raros y peligrosos, que afectan a dos o tres de cada 100.000 embarazos".

Si bien Gaither reconoce que la mortalidad materna no tiene una incidencia demasiado alta, "sí que es más común de lo que parece que la mujer acabe en la UCI porque pase algo malo". Y a eso a lo que se agarra esta experta al utilizar la supercomputación en el análisis de millones de datos obtenidos de forma pasiva directamente de las propias embarazadas.

"Recogemos esos datos con su propio smartphone, incluyendo parámetros como su movilidad -GPS-, los hábitos de sueño o de uso de dispositivos electrónicos. Luego comparamos esa información con los registros médicos habituales de peso y estado de salud general para tratar de anticipar estos eventos negativos y tomar acciones en base a los datos", concluye.