La probabilidad inversa puede curar el cáncer

El uruguayo Daniel Gianola es reconocido en el mundo por sus métodos estadísticos de predicción genética. El científico cuenta de qué se trata la teoría de “probabilidad inversa” en vacunos y por qué empieza a aplicarse en diagnósticos de cáncer en seres humanos. Uruguay acaba de homenajearlo con un doctorado honoris causa.


¿Cómo se puede pasar de la vaca a los saltos epistemológicos? ¿Cómo es posible que un sistema de probabilidades usado para saber si un animal dará mejor carne o leche termine siendo un factor de diagnóstico para el tratamiento de cáncer en seres humanos?

El ingeniero agrónomo uruguayo Daniel Gianola (62)une esos dos cabos en sus cuarenta años de trayectoria, un tiempo en el cual fue sumando matemáticas, más genética ganadera, más selección natural, más filosofía de las ciencias, más lo que él llama con mucha misericordia “aprender a aprender”.

Esta amplitud de intereses dejó ver sus síntomas en la reciente visita de Gianola a Montevideo en tres hechos destacados: la difusión de sus aplicaciones en teoría de la “probabilidad inversa”, un doctorado honoris causa otorgado por la Universidad y su crítica visión sobre el corporativismo en la educación terciaria en Uruguay.

Los tres episodios tienen algo en común más allá de Gianola: la construcción de la excelencia como un modo de conocimiento y la necesidad de romper con viejos paradigmas –por ejemplo, las ciencias como compartimientos estancos- que limitan muchas veces la mirada sobre la verdad.

¿Cómo pasar de la vaca a la búsqueda de la verdad?

La pregunta podría tentar a Gianola, un ingeniero agrónomo considerado una eminencia en el mundo de la genética animal.

Radicado en Estados Unidos desde los años 70, es profesor e investigador de la Universidad de Wisconsin. Allí realizó posgrados y el grueso de su investigación, aunque también trabajó en Portugal, Alemania, Dinamarca, Francia, España y Noruega

Sus trabajos más innovadores y originales destacan desde una perspectiva estadístico-genética. Las ecuaciones de Gianola permiten predecir el valor genético de los reproductores y su impacto en las poblaciones vacunas, un asunto en el que hay muchos millones de dólares en juego.

“Siempre tenemos incertidumbres frente a las causas”, explica el científico. Nosotros observamos efectos y nunca sabemos las causas. La probabilidad inversa invierte el proceso, en vez de decir que las causas producen los efectos nos hacemos la pregunta siguiente: ¿qué nos pueden decir los efectos sobre las causas?”.

En principio. la información resulta indispensable para el productor. Conocer el valor genético significa saber con meses y años de anticipación cuáles ejemplares darán más carne y más leche. En suma, cuáles son los animales del corral a los que hay que apostar, y cuáles son desechables.

El asunto roza el concepto de selección natural en un rango filosófico. De algún modo genera la humana curiosidad de saber cuánto pesa la carga genética y cuánto lo aprendido en la supremacía de unos ejemplares sobre otros.

Hoy es posible tener información sobre 50.000 genes de un vacuno. No son necesariamente genes ligados a la producción pero son marcadores relacionados física y estadísticamente a lo genético.

Se trata de un proceso complejo que Gianola y su equipo lograron desmalezar a partir de un método basado en el registro de producción, en la observación de la genealogía de los animales y en la información proveniente de marcadores moleculares masivos.

“Esos tres tipos de información son usados para construir modelos estadísticos con computadoras, supercomputadoras o con técnicas parecidas a las de Google usamos lo que se llama “inteligencia artificial”, una serie de procedimientos matemáticos que nos permiten aprender sobre el estado de la naturaleza sin necesariamente entenderlo”, afirmó.


CÁLCULOS DE SOBREVIDA

Lo neutro de la probabilidad inversa extiende sus redes hacia otros ámbitos.
Las posibilidades son asombrosas para la medicina altamente personalizada, una rama que estableció su principal camino de viabilidad en la información genómica.

Es un asunto tomó alto perfil en los últimos dos años y ha merecido la atención de la agencia reguladora de medicamentos FDA (Food and Drug Agency).

La probabilidad inversa permite optar entre distintos tipos de tratamiento y hasta estimar las posibilidades de sobrevida del paciente en función de esas decisiones.

Un paciente diagnosticado con un cáncer de próstata en estado T2A con una histología de Gleason de 7 y un PCA de biopsia de un 7.8, podría hoy decidir cuál es mejor de los 25 tratamientos que le ofrece el mercado.

El individuo se hace un escaneo y resulta que el cáncer está localizado. La medicina tradicional contaba con la única herramienta de los análisis clínicos, que brinda información sobre el comportamiento promedio de determinados tratamientos.

Con la información molecular hoy es posible desarrollar modelos de predicción para calcular la mejor probabilidad para el paciente, según cada tratamiento, y fundar la decisión sabiendo cuántos años puede estar el sujeto libre de la enfermedad.

Algunas de las posibilidades que ofrecen las ciencias de la vida ya rozan costados más filosóficos, como saber –por ejemplo- en cuáles regiones genómicas ha actuado la selección natural en animales de la misma rama como el orangután y el chimpancé, en qué se parecen y en qué no.

Las posibilidades son importantes en muchos rubros, no sólo en seres humanos y animales. También son aplicables para la agricultura y la forestación, dice Gianola.

Sobre la base de la inferencia inductiva ya no sólo se deciden tratamientos médicos de alta gama o se detectan las razones de la supervivencia del más apto: también se crea software para detectar spams.

¿Y cómo pasamos de la vaca al correo basura?

Es que probabilidad inversa significa la probabilidad de un suceso condicionado por la ocurrencia de otro suceso.

Los expertos en estadística, tan afectos a las certezas, dirán que es un nuevo cisne negro, o una paradoja más del mundo 2.0, o todo eso junto, quién sabe.


BIOGRAFÍA

Daniel Gianola nació en Montevideo el 16 de mayo de 1947. Es casado y padre de dos hijos, también radicados en Estados Unidos. Es hincha de Nacional y todos los años viene a Uruguay a pasar sus vacaciones.
Actualmente es profesor de Mejoramiento Genético del Departamento de Ciencias Animales de la Universidad de Wisconsin - Madison.
Hoy está dedicado 20% a la docencia y 80% a la investigación. Su labor académica ha influido de manera decisiva en el desarrollo mundial de los programas de mejora animal durante los últimos 30 años. Muchos de los métodos que se utilizan hoy de manera rutinaria en los programas de mejora genética animal tienen su origen en el enfoque innovador y original que propuso Gianola, basado en una perspectiva estadística-genética.
Además recibió el premio Mitchell en docencia postgrado en la Universidad de Illinois en el año 1983 y los premios Lush y Rockefeller Prentice en 1989 por excelencia en investigación. En 2007 recibió el premio Alexander von Humboldt de la Fundación Alexander Von Humboldt, Alemania.
El Honoris Causa otorgado por la Facultad de Agronomía es el segundo de toda su historia. No fue el único recibido en el mundo. En 2002 fue distinguido con el Doctorado Honoris Causa en la Universidad Politécnica de Valencia y en 2009 el de la Universidad de Göttingen, Alemania.