¿Cómo acerca un científico colombiano la Inteligencia Artificial a la lucha contra el cáncer y el Alzheimer?

Diego Armando Salazar, investigador colombiano que forma parte del equipo científico de los National Institutes of Health (NIH) de Estados Unidos, está liderando la convergencia entre la inteligencia artificial (IA) y el modelado computacional para transformar la forma en que se diagnostican y tratan enfermedades complejas.

IA y nanomedicina: una alianza que redefine los tratamientos cerebrales

En una investigación coescrita por Salazar y publicada en la revista *Frontiers in Medicine* (2025), se destaca cómo la combinación de IA y nanomedicina constituye un punto de inflexión para patologías del cerebro como el cáncer cerebral, el Alzheimer, el Parkinson y la esclerosis múltiple. La nanomedicina emplea vehículos microscópicos diseñados para transportar fármacos con una precisión sin precedentes, mientras que la IA analiza los datos clínicos y optimiza esas estructuras para maximizar su efectividad. Este avance permite superar la barrera hematoencefálica, un obstáculo biológico que históricamente ha limitado la llegada de medicamentos tradicionales al tejido cerebral.

“La tecnología solo tiene sentido cuando se traduce en decisiones más acertadas, diagnósticos más tempranos y tratamientos más eficaces para las personas”, afirma Salazar, subrayando la dimensión de servicio social de su trabajo.

Modelado computacional y glioma de bajo grado

El abordaje de enfermedades oncológicas también ha recibido un impulso significativo gracias a la ciencia de datos. Durante su paso por la Universidad de los Andes, Salazar desarrolló un método computacional publicado en *Bioinformatics* (2021) que integra múltiples tipos de datos biológicos para identificar patrones ocultos. La metodología funciona como un ensamblaje de señales complejas que agrupa la información médica por similitudes.

Aplicado al estudio del glioma de bajo grado, un tumor cerebral, el investigador combinó bases de datos internacionales de alta confiabilidad, como el Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) y la Enciclopedia de Líneas Celulares de Cáncer (CCLE). La integración de estas fuentes permitió:

• Detectar marcadores genéticos y moleculares previamente desapercibidos.
• Clasificar subtipos de glioma con mayor precisión diagnóstica.
• Proponer terapias dirigidas basadas en perfiles moleculares individuales.

Proyecciones de la ciencia abierta en la medicina del futuro

El impacto de estas innovaciones no se limita al diagnóstico y la personalización de tratamientos; también plantea una reconfiguración en la gestión del conocimiento científico. La combinación de ciencia de datos y práctica médica acelera los procesos de investigación al facilitar la comparación entre la evolución de poblaciones afectadas y los resultados de ensayos de laboratorio.

Al desarrollar metodologías bajo principios de ciencia abierta, Salazar asegura que las herramientas computacionales estén disponibles de forma transparente y accesible. Esta apertura permite que la comunidad científica internacional construya sobre hallazgos previos, multiplicando los esfuerzos globales para afrontar desafíos urgentes de salud pública.

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