Una nueva herramienta Copilot dará a los investigadores del Institut Curie más tiempo para centrarse en el cáncer
Curie es un nombre sinónimo de investigación médica líder y descubrimiento científico. El Institut Curie fue fundado en 1909 y se estableció como un laboratorio de excelencia, dirigido por Marie Curie, la científica pionera. Más de un siglo después, el Institut Curie, el primer centro francés de investigación y cáncer, mantiene su liderazgo. Situado en París, Saint-Cloud y Orsay y formado por un centro de investigación de renombre internacional y un grupo hospitalario de vanguardia, el Institut Curie trata todos los cánceres, incluso las formas más raras. Su grupo hospitalario atiende a unos 56 mil pacientes al año, lo que lo convierte en uno de los principales centros de tratamiento del cáncer en Francia y a nivel internacional.
Cuando el trabajo principal implica algo tan crucial como la lucha contra el cáncer, las tareas administrativas que consumen mucho tiempo pueden ser una fuente de frustración. Es por eso que Institut Curie, uno de los principales centros de investigación y tratamiento del cáncer del mundo, recurre a la IA para ayudar a los investigadores con partes no relacionadas con la investigación de sus trabajos.
Para hacer frente a la pandemia de Covid-19, los empleados de Curie confiaron en Microsoft 365 para comunicarse con rapidez, llevar a cabo reuniones y compartir documentos. Con la incorporación de Microsoft 365 Copilot, ven aún más potencial. El Institut Curie trabaja con Microsoft y su socio Witivio para crear un agente que les ayude con las tareas administrativas y otras tareas que consumen mucho tiempo en su trabajo diario. El nuevo agente se denomina Copilot for Researcher.
«El cáncer está muy extendido por muchas razones diferentes, y es fundamental dedicar el máximo tiempo posible a buscar una solución».
Pascal Hersen, jefe del laboratorio de física del Institut Curie y director senior de investigación del CNRS. Foto de Anastasia Pivovarova para Microsoft.
«El cáncer está muy extendido por muchas razones diferentes, y es fundamental dedicar el máximo tiempo posible a buscar una solución», dijo Pascal Hersen, jefe del laboratorio de física del Instituto Curie y director de investigación del Centro Nacional de Investigación Científica de Francia, o CNRS, por sus iniciales en francés. «Independiente de la distancia de la cura, existe la necesidad de ser más eficientes».
En los laboratorios húmedos del instituto, el trabajo es intenso. Los investigadores con batas blancas se inclinan sobre los microscopios y transfieren los viales a varias máquinas que agitan o revuelven su contenido. Los laboratorios tienen duchas de emergencia y estaciones de limpieza de ojos, aunque las oficinas son soleadas y están llenas de plantas. Carteles en inglés y francés (el instituto emplea a más de 70 nacionalidades) advierten a los empleados que reciclen. En la entrada principal, que sirve tanto al instituto de investigación como al hospital, las mujeres van y vienen con turbantes para cubrir la pérdida de cabello causada por el tratamiento. Es imposible olvidar a las personas para las que la investigación no puede suceder con la rapidez suficiente. Desde hace más de un siglo, el Institut Curie lidera el camino.
Marie y Pierre Curie descubrieron el polonio y el radio, dos elementos radiactivos. Los Curie desarrollaron la radioterapia para el cáncer, y el Institut Curie ha mantenido las pistas multidisciplinarias de los descubrimientos científicos de vanguardia, la investigación aplicada y el tratamiento de los pacientes con cáncer.
Hersen lidera la investigación fundamental por medio de la física para comprender la vida, a través de métodos cuantitativos y modelos para estudiar las propiedades emergentes de las redes genéticas, las proteínas, las células y los tejidos para comprender mejor los orígenes del cáncer. Una colega, Céline Vallot, es directora de investigación en el CNRS y lidera el grupo de dinámica de la plasticidad epigenética en el cáncer, centrándose en el cáncer de mama triple negativo, uno de los subtipos más agresivos. Los cambios epigenéticos son aquellos que alteran cómo actúan los genes sin ser mutaciones. «Todo lo que esté fuera de las mutaciones nos da mucha esperanza en la investigación del cáncer porque estos fenómenos son reversibles a nivel parcial», dijo. Al comprender estos mecanismos, la esperanza es, de manera eventual, revertirlos.
«Todo lo que esté fuera de las mutaciones nos da mucha esperanza en la investigación del cáncer porque estos fenómenos son reversibles a nivel parcial».
Céline Vallot, directora de investigación del CNRS y líder del grupo de dinámica de la plasticidad epigenética en el cáncer del Institut Curie. Foto de Anastasia Pivovarova para Microsoft.
Si bien el Institut Curie ha utilizado la IA durante más de una década, para entrenar modelos de aprendizaje profundo en exploraciones médicas que permiten reconocer tumores y ayudar con los diagnósticos, por ejemplo, lanzó un impulso hace dos años para la transformación digital en toda la organización, dijo Julien Dufour, director de transformación digital de Curie. «Lo que es nuevo hoy es la democratización de herramientas de IA como las de Microsoft en todo el instituto, en especial a través de Microsoft 365. Las tareas diarias y administrativas son necesarias para el trabajo de los investigadores, pero pierden demasiado tiempo en estas tareas de back-office. Ese es el primer caso de uso».
Mejora de la búsqueda científica
Estar al tanto de las últimas publicaciones científicas es necesario para cualquier investigador, no solo para aprender de lo que otros hacen, sino también porque las solicitudes de financiación y subvenciones requieren demostrar que un proyecto de investigación propuesto es nuevo.
Es posible que quieran aprender cómo otros investigadores abordaron un problema o los pasos que tomaron para realizar un experimento. En la actualidad, los investigadores consultan bases de datos científicas como el archivo biomédico PubMed (en inglés), BioRXiv, Science Direct o HAL, donde utilizan palabras clave.
Copilot for Researcher permitirá a los investigadores utilizar consultas en lenguaje natural para recuperar resultados más relevantes de las mismas bases de datos a las que Curie está suscrito o que están abiertas al público, al basar el Copilot en las mismas fuentes que los investigadores han consultado de manera manual. Cada artículo científico ya tiene un resumen, pero a veces el investigador quiere otra información que está enterrada en el artículo, información que no se encuentra entre los pocos hallazgos principales del resumen. Copilot for Researcher puede desenterrar esa información, resumirla y proporcionar una cita para la bibliografía si el investigador decide usar ese dato más tarde, lo que libera al investigador de tediosos cortes y pegas.
«Cuando dedico mi tiempo a encontrar un número en 100 artículos, puedo hacerlo», dijo Hersen. «Pero mi tiempo se puede utilizar mejor. Es lo mismo para todos los puestos, incluso para un estudiante de doctorado o incluso para un estudiante de maestría. Han estudiado en las mejores universidades durante tres, cinco, diez años, y su tiempo debería ser mejor utilizado que hacer búsquedas mundanas».
Pascal Hersen, jefe del laboratorio de física del Institut Curie y director senior de investigación del CNRS. Foto de Anastasia Pivovarova para Microsoft.
«Cuando dedico mi tiempo a encontrar un número en 100 artículos, puedo hacerlo», dijo Hersen. «Pero mi tiempo se puede utilizar mejor. Es lo mismo para todos los puestos, incluso para un estudiante de doctorado o incluso para un estudiante de maestría. Han estudiado en las mejores universidades durante tres, cinco, diez años, y su tiempo debería ser mejor utilizado que hacer búsquedas mundanas».
Para responder a una convocatoria de proyectos de financiación de la Unión Europea de más de un millón de euros, Vallot tiene que elaborar un documento de unas 20 páginas, que comienza con una visión general de la literatura para ver qué ha ocurrido en torno al tema en los últimos años, por qué es importante, qué falta o hay que investigar. «Es un trabajo minucioso encontrar primero los documentos, digerirlos y luego proponer nuevas ideas», dice. «Lleva mucho tiempo, y es justo una de las cosas que queremos que haga este agente de Copilot, no escribir mi propuesta, sino producir los artículos relevantes con resúmenes. No es buscar cuatro artículos que es el mejor uso de mi cerebro».
Del mismo modo, a los investigadores se les pide con regularidad que evalúen el trabajo de otros o que ayuden a decidir si un proyecto de investigación debe ser financiado. Una parte de esas tareas consiste en buscar en bases de datos para asegurarse de que la idea es original. O tal vez el tema no está dentro de la experiencia del investigador de manera directa y necesita leer sobre él. Eso ahora implica búsquedas de palabras clave que consumen mucho tiempo, lo que podría hacerse mucho más rápido con Copilot for Researcher, que podrá proporcionar, por ejemplo, un resumen de una página.
«Siempre se puede mantener el control. Siempre puedes volver al papel. Siempre se pueden solucionar las cosas, pero se tiene un primer nivel de análisis, que no es difícil, pero lleva mucho tiempo», dijo Hersen.
Además de ser investigadores, son redactores, editores, evaluadores, reclutadores, gestores, jefes de proyecto, contables…. Muchos también enseñan.
«Cuanto más publican bien, más se les reconoce en su campo, cuanto más expertos son, más cosas se les exigen, a menudo sin que se les pague más», dijo Tatiana Malherbe, subdirectora del centro de investigación del Institut Curie.
Mejor gestión de suministros
Los laboratorios utilizan agentes, líneas celulares y otros productos que pueden ser costosos y que no se pueden almacenar de manera indefinida. Para cada experimento, los investigadores tienen que pedir los productos que van a necesitar, pero para ahorrar dinero y proteger el medio ambiente, primero deben comprobar si los colegas tienen suministros sobrantes.
El Institut Curie cuenta con 1.200 investigadores repartidos en tres sedes en la región parisina, por lo que ponerse en contacto con sus colegas no es tan sencillo como dar un paseo por el pasillo. En su lugar, han utilizado un correo electrónico de todos los puntos llamado TLM, por tout le monde («todos» en francés). El éxito depende de si el colega con el material buscado está de viaje para una conferencia o está al día con los correos electrónicos, por ejemplo.
Hay un lugar donde existe toda la información sobre los materiales: en los formularios de pedido y las facturas del instituto, en los que se enumera el producto, la fecha, el monto y el investigador que realizó el pedido. Sin embargo, los proveedores utilizan diferentes formatos para los recibos y los formularios de pedido, lo que hace que este tesoro de información sea imposible de buscar ante la IA. La IA en Copilot for Researcher puede cruzar los resultados con el directorio interno, lo que permite que el primer investigador chatee de manera fácil con el segundo a través de Teams o Outlook, sin llenar las bandejas de entrada de Todos, explicó Nicolas Humann, CEO de Witivio, una startup con sede en Lyon que crea aplicaciones con un enfoque en servir a los empleados. Copilot for Researcher también puede hacer referencias cruzadas de los materiales con los trabajos de investigación, para mostrar los nombres de los colegas que lo han utilizado con éxito y que podrían ofrecer consejos.
Este agente Copilot ayudará a que los inventarios se estiren más, lo que ahorra tiempo, dinero y costos ambientales. También puede ayudar a identificar cuándo un equipo analiza una muestra en particular que ya se ha analizado. «Si dos investigadores compiten, es así. Pero estamos en el mismo instituto, y si se trata de una muestra disponible en cantidades limitadas, es mejor hacer un análisis diferente o usar los resultados de la prueba que ya se hizo», dijo Malherbe.
Búsqueda visual científica
Los investigadores no leen artículos científicos de la forma en que la mayoría de las personas leen libros, de principio a fin. En su lugar, leen el resumen, luego examinan las figuras (los cuadros, gráficos y otras imágenes) antes de leer el texto principal.
«Si pudiera pedirle al Copilot for Researcher, ‘encuéntrame los artículos que muestren ese tipo de célula en ese contexto y dame las cifras’, eso me ahorraría mucho tiempo porque esto no está en abstracto», dijo Hersen. «Esto no está indexado por ningún otro motor de búsqueda. Este es el tipo de cosas que necesito descargar como PDF e ir a ver el documento para encontrar esa información».
Por no hablar del tiempo que se pierde cuando el documento descargado no tiene la información exacta que se busca.
Copilot for Researcher también podrá buscar en bases de datos como UniProt y el Atlas de Proteínas Humanas, dos repositorios de acceso abierto de información sobre proteínas, incluidas representaciones gráficas, dijo Humann de Witivio.
«La curiosidad científica, la exactitud científica es el saber hacer de un médico o de un investigador», dijo. «Cuando usamos una herramienta, es para acelerar la investigación, y cualquier cosa que produzca la IA debe ser validada».
Julien Dufour, director de transformación digital del Institut Curie. Foto de Anastasia Pivovarova para Microsoft.
Afinar el enfoque para el futuro
Dufour, el director de transformación digital, ve Copilot for Researcher como un primer paso de una revolución en todo el sistema. El laborioso papeleo tiene un propósito: garantizar que los mejores proyectos obtengan financiación, que la financiación se gaste bien y que las revistas científicas publiquen los artículos de la más alta calidad. Copilot for Researcher ayudará a los investigadores a mantenerse al día mientras dedican mucho menos tiempo a él, lo que les deja más tiempo para la ciencia. Se espera que el Institut Curie implemente Copilot for Researcher en diciembre y que esté disponible en código abierto en GitHub poco después.
Dufour ve más oportunidades para futuras herramientas de IA también en el aspecto médico, para simplificar las tareas administrativas a las que se enfrentan ahora los médicos y asistentes médicos. Una vez más, la administración es importante, por ejemplo, hacer un seguimiento de los tratamientos que ha recibido un paciente. En la actualidad, los médicos dictan notas que resumen las visitas de los pacientes, que luego se transcriben. Una posibilidad es utilizar el reconocimiento de voz para generar informes médicos o incluso transcripciones de conversaciones entre médico y paciente en tiempo real. La IA puede estructurar los informes de una manera útil, con un médico que tan solo verifique el producto final, que sería igual o incluso más detallado que lo que hace en la actualidad el médico, pero que tome mucho menos tiempo. Estos informes son importantes para la trazabilidad y para la comunicación con otros médicos que el paciente pueda consultar.
Dufour enfatizó que la IA es una herramienta y que el investigador, el médico o el asistente médico siempre tienen el control. «La curiosidad científica, la exactitud científica es el saber hacer de un médico o de un investigador», dijo. «Cuando usamos una herramienta, es para acelerar la investigación, y cualquier cosa que produzca la IA debe ser validada». Además, los datos del Institut Curie permanecen dentro del instituto y no se utilizan para entrenar modelos de IA.
Copilot for Researcher y cualquier herramienta futura tienen como objetivo potenciar el recurso más preciado del Institut Curie, su gente, lo que acelera las partes mundanas para que tengan más tiempo para lo más importante.