Paul Coningham, un empresario australiano, diseñó una vacuna experimental para combatir un tipo de cáncer de piel diagnosticado a su mascota, una perrita llamada Rosie.
Realizar esta inyección no fue tarea fácil, puesto que sin el amplio conocimiento en herramientas de inteligencia artificial que había adquirido Coningham, la tarea hubiera sido casi imposible.
Además, la colaboración de científicos adscritos a la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW), también fue clave para poder realizar este hito histórico.
Tras recibir el diagnóstico de mastocitoma canino, una afección oncológica que afecta la piel de los perros, el panorama médico inicial indicaba una expectativa de vida de pocos meses para Rosie.
Ante esta situación, el empresario inició una investigación técnica para intentar prolongar la vida de su mascota. Según un artículo publicado por la UNSW, Coningham afirmó haber quedado “devastado” al conocer la noticia, lo que lo impulsó a no resignarse y buscar alternativas científicas.
El proceso de secuenciación genómica
El primer paso de la investigación consistió en establecer los conocimientos básicos de veterinaria para poder establecer una guía con la cual se pudiera curar de alguna forma a Rosie.
Con eso sobre la mesa, el segundo paso consistió en identificar el perfil genético del animal. Con el apoyo de modelos de lenguaje como Chat GPT para orientar las etapas iniciales, Coningham procedió a la extracción de muestras de tejido.
Posteriormente, se puso en contacto con el Centro Ramaciotti de Genómica de la UNSW, donde se procesaron los tejidos para obtener cerca de 300 gigabytes de información genética.
El análisis de estos datos permitió identificar las diferencias críticas entre el tejido sano y el tumor de Rosie, enfocándose en tres elementos: mutaciones genéticas específicas (neoantígenos), proteínas anómalas y la secuencia exacta de ARN mensajero (ARNm).
Este ARNm funciona como un manual de instrucciones que, tras ser inoculado, entrena al sistema inmunológico para reconocer y destruir las células cancerígenas de forma selectiva.
Sobre la complejidad de procesar esta información, Paul Coningham comparó la labor con “hacer un rompecabezas que han tirado al suelo, pero que tiene mil millones de piezas”.
Modelado 3D y fabricación de la dosis
Para la fase de diseño proteico, el empresario utilizó herramientas de computación avanzada. Empleó la plataforma DeepMind para generar un modelo inicial y el sistema AlphaFold para predecir la estructura tridimensional de las proteínas derivadas de las mutaciones.
Con esta estructura definida, diseñó el código genético del ARNm que instruye a las células del animal para fabricar una copia inofensiva de la proteína, permitiendo que las defensas naturales aprendan a atacarla.
La fase final de fabricación se llevó a cabo en las instalaciones de la UNSW, donde se produjo la vacuna personalizada en un periodo inferior a los dos meses.
Aunque este avance representa un precedente para la medicina veterinaria, la dosis es estrictamente funcional para este caso particular. Actualmente, el animal permanece bajo observación para determinar la efectividad del tratamiento a largo plazo.
Finalmente, Coningham habilitó un formulario a través de sus canales oficiales en redes sociales para recolectar información de otros interesados en procesos similares de medicina personalizada para mascotas.