Rompiendo moldes en Ingeniería Biomédica: una conversación con Eva Martínez Luque

En la Fundación Innovación Bankinter, nos sentimos muy orgullosos de los exalumnos que se han formado en nuestro programa Akademia.

La singularidad del programa radica en su diseño y ejecución: abarca desde un exigente proceso de selección de estudiantes hasta un enfoque práctico y vanguardista en el contenido de las clases, complementado por la excelencia de los docentes. Esta combinación resulta en alumnos entusiastas por la innovación, preparados para aportar ideas nuevas y soluciones creativas en sus respectivos campos.

En esta ocasión, entrevistamos a Eva Martínez Luque, antigua alumna de Akademia, ingeniera biomédica y apasionada por el cerebro humano.

Eva tiene una trayectoria impresionante que se extiende desde la Universidad Carlos III de Madrid hasta el prestigioso Ph.D. que está ahora mismo realizando en Ingeniería Biomédica surgido de la colaboración entre el Georgia Institute of Technology y la Universidad de Emory. Su investigación, que se encuentra en la intersección entre la neuroimagen y el aprendizaje automático, promete abrir nuevos caminos en la detección y tratamiento de trastornos neuropsiquiátricos.

Hoy, nos sumergimos en su historia, sus motivaciones y lo que espera del futuro.

A continuación, te reproducimos la entrevista que mantuvimos con Eva:

¿Qué te impulsó inicialmente a elegir la Ingeniería Biomédica como tu campo de estudio?

Desde muy pequeña, siempre tuve una inclinación natural hacia diversas áreas académicas. Me fascinaban tanto las matemáticas como la biología, y me consideraba competente en estas disciplinas. Esta versatilidad me presentaba un dilema a la hora de decidir qué carrera estudiar. Por un lado, me atraía la idea de estudiar matemáticas, pero entonces me preguntaba qué hacer con mi interés por la biología. ¿Cómo podría integrarla? Por otro lado, si optaba por la biología, ¿cómo incorporaría el aspecto de la ingeniería?

La elección no era nada sencilla en su momento, ya que cada opción parecía requerir que renunciara a algún otro interés. Sin embargo, la ingeniería biomédica emergió como la carrera ideal que me permitía combinar todas estas pasiones sin tener que sacrificar ninguna. Lo que más me atrajo de este campo fue su aplicabilidad directa al mundo clínico y su capacidad para tener un impacto tangible en la vida real. Era la oportunidad perfecta para aplicar todos mis intereses de una manera práctica y significativa. Elegí este camino a los 17 años, impulsada por la idea de poder fusionar mis habilidades y pasiones. Aunque ahora, con más experiencia y perspectiva, mis razones para elegir este campo podrían ser diferentes, en aquel entonces fue una decisión motivada por la posibilidad de hacer menos renuncias y más integraciones en mi educación y futura carrera profesional.

¿Cuál fue el momento decisivo en el que supiste que querías dedicarte a la intersección entre neuroimagen y aprendizaje automático?

Desde mi adolescencia, siempre sentí una fascinación particular por el cerebro. Me parecía increíble cómo un órgano gobernado por la química y la biología es capaz de moldear nuestra personalidad y emociones. Aunque inicialmente estaba dividida entre estudiar ingeniería biomédica o psicología, sabía que, de una forma u otra, mi camino estaría vinculado al estudio del cerebro.

Durante mi formación en Ingeniería Biomédica, descubrí que tenía tres grandes áreas de especialización a elegir: la regeneración de tejidos, los dispositivos médicos y la imagen médica. De estas, la imagen médica captó inmediatamente mi interés. Fue en este campo donde comencé a ver el amplio panorama de posibilidades, especialmente cuando la inteligencia artificial empezó a formar parte de mi currículo. La inteligencia artificial ya estaba revolucionando múltiples sectores, y su integración en la medicina, particularmente en la neuroimagen, me pareció imprescindible. El volumen y la complejidad de los datos manejados en neuroimagen son enormes, lo que los hace ideales para la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático. Vi el potencial ilimitado que la combinación de neuroimagen e inteligencia artificial podría tener, y supe que allí estaba el futuro del campo. En ese momento, mi decisión fue clara y mucho más madura que las inquietudes que tenía a los 17 años. Era evidente que mi carrera debía enfocarse en explorar esta intersección, donde la neurociencia convergen para desentrañar los misterios de la mente humana.

Como antigua alumna de Akademia, ¿qué recuerdos tienes de tu experiencia en el programa y cómo crees que te ayudó a prepararte para tu carrera actual?

Mi experiencia en el programa Akademia fue muy enriquecedora y marcó un punto de inflexión en mi vida. Recuerdo que, tras finalizar el bachillerato, lo siguiente en mi camino era la universidad. Allí, a los 20 años, me encontraba completamente inmersa en las exigencias académicas: preparar finales, completar laboratorios y cumplir con una serie de tareas interminables. Era como si llevara orejeras, enfocada únicamente en lo que estaba justo delante de mí. En ese contexto, Akademia se presentó como un puente fascinante entre la vida de estudiante y el mundo real, ese en el que tendría que desempeñar un rol activo en los avances tecnológicos. Lo que más valoré fue cómo el programa nos trató como a futuros líderes del sector. Fue un paréntesis en mi rutina, una oportunidad para quitarme las orejeras y ver las grandes expectativas que la sociedad depositaba en nosotros. Se esperaba que contribuyéramos con ideas innovadoras y que aplicáramos nuestros conocimientos para alcanzar grandes logros.

Además, el énfasis en la innovación fue algo que aprecié mucho. Nos incitaban constantemente a pensar de manera diferente, a salir de nuestra zona de confort y a usar lo que sabíamos para intentar hacer cosas grandes. Esta visión fue decisiva y me ayudó a prepararme para una vida profesional llena de desafíos y oportunidades.

Has mencionado tu pasión por el cerebro y tu compromiso con la mitigación de los trastornos neuropsiquiátricos. ¿Podrías compartir una experiencia o proyecto en el que hayas participado que haya reforzado esta pasión?

Sí, ciertamente tengo una conexión personal muy fuerte con el estudio del cerebro, especialmente por una experiencia significativa que tuve. Antes de decidir emprender mi doctorado, practicaba rugby y sufrí una conmoción cerebral debido a un fuerte golpe en la cabeza, de la que tardé en recuperarme dos meses. En ese momento, estaba cursando una asignatura que profundizaba en la recuperación cerebral post-trauma, lo que coincidió con mi propio proceso de recuperación. Este cruce entre mi experiencia personal y el aprendizaje académico sobre el potencial de recuperación del cerebro realmente avivó mi pasión por este campo desde un punto de vista muy íntimo y científico. Además, siempre he sido muy consciente de la importancia de la salud mental debido a mis propios desafíos con la ansiedad. Durante la pandemia de COVID-19, la situación empeoró globalmente, con un aumento alarmante en las tasas de suicidio. Esta fue una llamada de atención sobre otra pandemia silenciosa que enfrentamos en términos de salud mental y trastornos neuropsiquiátricos.

En el lado profesional, después de la pandemia, tuve la oportunidad de realizar prácticas en Georgia Tech, donde trabajé en un proyecto de investigación. Este estudio se enfocaba en las consecuencias neurológicas de las lesiones cerebrales traumáticas en un contexto de estrés crónico y una dieta poco saludable. Esta experiencia fue decisiva y me motivó a iniciar mi doctorado.

Actualmente, estoy involucrada en un proyecto fascinante relacionado con el VIH y la neuroimagen. A pesar de los tratamientos disponibles, no existe una cura para el VIH, y uno de los grandes desafíos es que el virus puede cruzar la barrera hematoencefálica y formar reservorios en el cerebro contra los que los tratamientos actuales no son efectivos. Esto resulta en inflamación crónica y daño neuronal que, en muchos casos, está asociado con déficits cognitivos. La neuroimagen basada en resonancia magnética juega un papel muy importante porque es una técnica no invasiva que nos permite evaluar diversos marcadores estructurales, funcionales y metabólicos cuyas alteraciones nos informan sobre daños cerebrales.

Actualmente estamos en medio de un ensayo clínico de fase dos (es decir, que el medicamento ya ha pasado las pruebas de seguridad y ahora estamos evaluando su eficacia), probando un medicamento que podría potencialmente restaurar el daño neuronal y eliminar el virus en el cerebro. Utilizamos la neuroimagen no solo para evaluar el daño cerebral causado por el virus, sino también para la monitorización de los efectos del tratamiento. Esta es la primera vez que este compuesto -estudiado durante dos décadas en modelos animales y celulares-, se utiliza en personas con VIH. Estamos trabajando con 64 pacientes y, dependiendo de cómo evolucionen estos ensayos, el siguiente paso sería realizar pruebas a gran escala para evaluar otros aspectos y posibles efectos secundarios del tratamiento. Ya hemos comenzado con las resonancias magnéticas cerebrales de varios pacientes, lo cual significa que el proyecto avanza correctamente y está en pleno desarrollo. La posibilidad de contribuir a una solución que podría abordar uno de los principales obstáculos para la cura del VIH y aliviar los déficits cognitivos que afectan a tantas personas es increíblemente emocionante y gratificante para mí.

En términos de tus investigaciones actuales, ¿podrías explicar cómo la combinación de neuroimagen y aprendizaje automático puede transformar el diagnóstico y tratamiento de los trastornos mentales?

La combinación de neuroimagen y aprendizaje automático en mis investigaciones actuales tiene un potencial transformador para el diagnóstico y tratamiento de los trastornos mentales, abordando un desafío fundamental en la psiquiatría contemporánea. Tradicionalmente, el diagnóstico de trastornos mentales se basa en la observación clínica de síntomas, siguiendo criterios establecidos en manuales diagnósticos que datan de hace décadas. Este enfoque, aunque útil, puede ser subjetivo y, a menudo, llega demasiado tarde, cuando los síntomas ya están presentes y posiblemente entrelazados con otros trastornos debido a la complejidad del cerebro.

Lo que proponemos con el uso de la neuroimagen es un cambio paradigmático: acceder de manera no invasiva a múltiples características del cerebro. Por ejemplo, en mis trabajos con protocolos para el VIH, utilizamos el escáner para examinar la estructura cerebral, el metabolismo, la funcionalidad de diversas áreas, la difusión del agua y el flujo sanguíneo. Esta información es profusa y compleja, ideal para ser analizada mediante técnicas de aprendizaje automático. La verdadera innovación aquí radica en la capacidad del aprendizaje automático para manejar y procesar un volumen masivo de datos y variables complejas. La idea es que podamos sintetizar todos estos datos para identificar marcadores biológicos objetivos, que no dependan exclusivamente de la manifestación de síntomas. Estos marcadores podrían permitirnos diferenciar entre un cerebro en riesgo de desarrollar un trastorno mental y uno saludable, mucho antes de que los síntomas se manifiesten. Esta aproximación promete, por un lado, un diagnóstico más precoz y preciso, y por otro, la personalización del tratamiento, ajustado a las características neurobiológicas individuales, abriendo una nueva era en el manejo de la salud mental.

¿Cuáles consideras que son los mayores desafíos al aplicar tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático, en la investigación biomédica y cómo los estás abordando?

Existen muchísimos desafíos. Hay tres retos principales que considero fundamentales en esta área:

Primero, el desafío de la «caja negra» en la inteligencia artificial. En una red neuronal, por ejemplo, ingresamos datos, sucede una serie de procesos internos y, finalmente, obtenemos un resultado. Sin embargo, para la comunidad médica, simplemente saber que «pasan cosas» no es suficiente. Necesitamos que los procesos sean interpretables. Es crucial que entendamos cómo la inteligencia artificial llega a sus conclusiones, para que estos modelos puedan ser aplicados clínicamente y ganarse la confianza del público. Actualmente, una parte importante de nuestra labor está centrada en desarrollar modelos que no solo sean precisos, sino también comprensibles y lógicos.

El segundo gran desafío es la creación de modelos que sean generalizables. En la medicina, factores como la edad, el género, la raza o la etnia pueden influir significativamente en los resultados, y un modelo que funcione para un grupo puede no ser efectivo para todos. Históricamente, la medicina ha tendido a centrarse en estudios realizados predominantemente en hombres blancos, extrapolando esos resultados al resto de la población, lo cual es un enfoque limitado y a menudo inexacto. Debemos evitar perpetuar estas prácticas y trabajar para incluir una diversidad más amplia de datos en nuestros estudios.

Por último, enfrentamos el problema de la recopilación de datos. Para que un modelo de aprendizaje automático sea efectivo y no sufra de sobreajuste —es decir, que se ajuste demasiado a un conjunto pequeño y no representativo de datos— necesitamos acceso a grandes volúmenes de información. Sin embargo, obtener estos datos es un reto considerable, especialmente para centros de investigación más pequeños con recursos limitados. La financiación, la tecnología disponible y la disposición de voluntarios son solo algunas de las barreras que debemos superar para construir bases de datos robustas y representativas que permitan la extrapolación de nuestros modelos a toda la población.

Mirando hacia el futuro, ¿cómo esperas que tu trabajo contribuya al campo de la ingeniería biomédica y qué impacto esperas tener en la sociedad con respecto a los trastornos neuropsiquiátricos?

Cuando visitamos al médico, se realizan múltiples mediciones estándar como peso y altura, y se nos clasifica en rangos de salud basados en esos parámetros. Sin embargo, algo que aún no se ha establecido de manera similar es un sistema para medir la salud del cerebro.

Estoy muy ilusionada porque pronto iniciaré un proyecto que busca abordar precisamente esto. Mi objetivo es utilizar la inteligencia artificial para analizar datos de neuroimagen, que son increíblemente ricos en información, pero aún no se explotan completamente. A través de este análisis, espero desarrollar indicadores cuantificables, similares a las tablas de altura y peso, que nos permitan evaluar la salud cerebral.

Este esfuerzo avanzará en nuestro entendimiento del cerebro y tiene el potencial de transformar cómo abordamos los trastornos neuropsiquiátricos en la sociedad. Con herramientas más precisas para evaluar la salud del cerebro, podríamos mejorar significativamente el diagnóstico, seguimiento y tratamiento de estos trastornos, impactando positivamente en la vida de muchas personas.

Aunque la investigación en este campo avanza a un ritmo lento y aún es temprano para prever exactamente el impacto de mi trabajo, estoy comprometida y esperanzada en que podremos hacer contribuciones significativas.

Sabemos que el camino hacia el Ph.D. no es fácil. ¿Cómo mantienes el equilibrio entre tu vida personal y tu intensa dedicación a la investigación estando en el extranjero?

Al principio me costó adaptarme al entorno completamente nuevo, con otra cultura e idioma, y enfrentándome a enormes expectativas propias del doctorado. Yo soy una persona muy sociable, me encanta estar en contacto físico con los demás, abrazar, besar, y eso aquí es diferente.

Con el tiempo me he dado cuenta de la importancia de ser muy intencional en mantener un equilibrio entre mi vida laboral y personal, especialmente en una sociedad que valora tanto la productividad. Este equilibrio no se logra por sí solo, tienes que trabajar en él activamente. Me obligo a hacer cosas que sé que me benefician. Si no tomas acción, el equilibrio simplemente no llega. En el laboratorio tengo una broma con mis compañeros, que son más jóvenes y aún están en sus grados. Me preguntan a menudo cuánto me falta o cuándo me iré ese día. Y yo les respondo que, técnicamente, podría quedarme ahí toda la vida, pero en realidad, me voy en dos horas.

Además, he dedicado tiempo a elegir a las personas que están y estarán a mi lado cuando las cosas se pongan difíciles. También disfruto mucho de la ciudad. Estoy en Atlanta, que es una ciudad increíble con mucha diversidad y muchas actividades para hacer. A nivel culinario es fantástico, hay de todo, excepto comida española, que sí extraño un poco.

Finalmente, ¿qué consejo darías a los estudiantes que están considerando seguir una carrera en la ingeniería biomédica y la investigación?

¡Definitivamente, mi consejo sería que no se achanten! Durante mucho tiempo, me sentí intimidada y fuera de lugar. Tenía la sensación de que no encajaba con el perfil típico de ingeniera, sabes, esa imagen del científico con bata blanca y muy serio, y eso a veces me hacía dudar. Pero lo importante que he aprendido es que hay y debe haber hueco para todo el mundo. ¡Y sino, pues lo creas tú!

Realmente, está bien si sabes exactamente qué quieres hacer con tu vida desde el principio, pero si no lo sabes, no pasa nada. A medida que creces como persona, también evolucionan tus intereses. Yo empecé sin tener muy claro hacia dónde iba. Sin embargo, a lo largo de mi formación y mi desarrollo personal, empecé a descubrir mis valores e intereses y a ver cómo mis capacidades se alineaban con mis aspiraciones.

Además, es crucial atreverse a tener una visión amplia, un ‘big picture’, aunque al principio no sepas cómo lo vas a conseguir. Creer en la posibilidad de pensar y hacer algo grande es fundamental. Y aunque lo que te propongas parezca desafiante y un camino largo, es importante también disfrutar de ese camino, explorar y aprender durante todo el proceso. ¡Así que ánimo y a no achicarse ante los retos!

¡Muchas gracias, Eva!

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