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Créditos: NVIDIA

NVIDIA aporta sus GPU a un proyecto de agentes de IA de código abierto para investigar el Alzheimer

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C-BRAIN desarrolló OpenScientist e InsightEngine, dos herramientas de IA de código abierto que permiten formular hipótesis y analizar información científica sobre el Alzheimer. C-BRAIN reúne a 18 instituciones y trabaja con NVIDIA para incorporar BioNeMo y MONAI a sus procesos de investigación biomédica.

El consorcio está dirigido por Randall Bateman, profesor de Neurología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis. Su trabajo se concentra en el Alzheimer, una enfermedad para la que todavía no existe un tratamiento capaz de detenerla, prevenirla o revertirla.

En el mundo, 57 millones de personas viven con demencia y cada año se diagnostican más de 10 millones de casos nuevos. La investigación del Alzheimer recibe actualmente USD 3.900 millones anuales de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH), una cifra siete veces superior a la registrada hace 15 años.

Dos herramientas de IA para investigar el Alzheimer

OpenScientist, desarrollado junto al Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley bajo la dirección del investigador Justin Reese, utiliza agentes de IA para analizar conjuntos de datos a partir de preguntas científicas. El sistema genera hipótesis, ejecuta análisis de manera semiautónoma y entrega resultados que pueden verificarse y auditarse.

Infografía sobre OpenScientist y su funcionamiento para formular hipótesis, consultar literatura científica, ejecutar análisis con Python y generar resultados verificables | Créditos: Elaboración propia basada en la documentación oficial de C-BRAIN.
Infografía sobre OpenScientist y su funcionamiento para formular hipótesis, consultar literatura científica, ejecutar análisis con Python y generar resultados verificables | Creada con IA | Basada en la documentación oficial de C-BRAIN.

En los casos de estudio publicados, OpenScientist completó en minutos análisis que especialistas estimaban que requerirían semanas o meses, con un costo inferior a 10 dólares por ejecución. Estas cifras corresponden a los resultados y estimaciones citados por NVIDIA.

La segunda herramienta, InsightEngine, fue desarrollada con 387 Labs y utiliza agentes de IA para contrastar hipótesis con publicaciones científicas, analizar datos y consultar un grafo de conocimiento biomédico. El sistema comprueba las afirmaciones frente a la evidencia disponible para detectar posibles respuestas incorrectas antes de que los investigadores realicen experimentos costosos.

Infografía sobre InsightEngine y sus tres agentes de IA para sintetizar literatura, analizar hipótesis y revisar documentos científicos, incluyendo su arquitectura, el grafo de conocimiento y la trazabilidad de las evidencias Alzheimer | Créditos: Elaboración propia basada en la documentación oficial de C-BRAIN.
Infografía sobre InsightEngine y sus tres agentes de IA para sintetizar literatura, analizar hipótesis y revisar documentos científicos, incluyendo su arquitectura, el grafo de conocimiento y la trazabilidad de las evidencias | Creada con IA | Basada en la documentación oficial de C-BRAIN.

C-BRAIN comenzó sus actividades en noviembre de 2025 y actualmente trabaja con más de 200 grupos de investigación. NVIDIA estima que, si OpenScientist se utilizara a escala entre esos grupos de investigación, podría liberar más de un millón de horas de trabajo científico al año, aunque esta cifra corresponde a una proyección y no a resultados medidos.

Datos protegidos, aprendizaje federado y GPU de NVIDIA

Uno de los problemas que aborda C-BRAIN es el acceso a resultados negativos, investigaciones no publicadas y bases de datos restringidas que normalmente quedan fuera de los modelos de inteligencia artificial. Para utilizar esa información, combina sistemas centralizados de almacenamiento seguro con aprendizaje federado, una técnica que permite a los modelos aprender de los datos de cada institución sin trasladarlos fuera de sus instalaciones.

La infraestructura actual incluye 64 GPU de centros de datos de NVIDIA instaladas localmente y nodos de computación alojados en Microsoft Azure. C-BRAIN también contempla ampliar su capacidad de procesamiento con nuevas GPU, incluidos sistemas basados en la arquitectura Blackwell.

BioNeMo y MONAI: modelos biológicos e imágenes médicas

NVIDIA BioNeMo es una plataforma abierta de desarrollo especializada en modelos de inteligencia artificial para las ciencias de la vida. Proporciona bibliotecas, modelos y herramientas para entrenar, adaptar y ejecutar sistemas capaces de analizar información biomolecular, como secuencias de proteínas y datos genéticos, además de aplicaciones relacionadas con la investigación de fármacos.

Infografía de NVIDIA BioNeMo que explica las funciones de Framework y NIMs, los modelos ESM-2 y Geneformer, y sus aplicaciones en investigación biomolecular | Creado con IA | Basado en documentación oficial de NVIDIA.

Por su parte, MONAI (Medical Open Network for AI) es un marco de trabajo de código abierto basado en PyTorch, diseñado para desarrollar modelos de aprendizaje profundo aplicados a imágenes médicas. Incluye herramientas para preparar los datos, entrenar redes neuronales y evaluar sus resultados en tareas como la segmentación de estructuras anatómicas y el procesamiento de imágenes tridimensionales.

Infografía de MONAI que detalla sus módulos, el procesamiento de imágenes médicas, los flujos de entrenamiento e inferencia y las herramientas para desarrollar, evaluar y reutilizar modelos de IA | Créditos: Elaboración propia con base en la documentación oficial del Proyecto MONAI.
Infografía de MONAI que detalla sus módulos, el procesamiento de imágenes médicas, los flujos de entrenamiento e inferencia y las herramientas para desarrollar, evaluar y reutilizar modelos de IA | Creado con IA | Basado en documentación oficial del Proyecto MONAI.

En el caso de C-BRAIN, NVIDIA informa que trabaja con el consorcio para incorporar ambas tecnologías a sus procesos de investigación sobre el Alzheimer. Sin embargo, todavía no especifica qué componentes utilizará ni presenta resultados de su integración.

C-BRAIN también pretende desarrollar un modelo fundacional biológico multimodal que combine neuroimágenes, datos multiómicos, biomarcadores presentes en fluidos y registros clínicos longitudinales. Para el tercer año del programa, el consorcio espera identificar nuevos mecanismos causales relacionados con el envejecimiento cerebral y la enfermedad de Alzheimer, que posteriormente puedan someterse a comprobación científica.