Clover Biosoft, un software que salva vidas: “Para nosotros actuar rápido es estar en primera línea de batalla”

Clover Bioanalytical Software S.L. ha creado un software dirigido al mundo de la investigación, que procesa datos bacterianos y gracias a la inteligencia artificial, puede identificar la cepa causante de una infección en cuestión de horas. Este sistema permite reducir el tiempo de espera de días a minutos, lo que puede salvar la vida del paciente.

Esta empresa ha sido fundada por Luis Mancera, ingeniero de software con doctorado en procesamiento de imagen y señal y Machine Learning. En esta entrevista, vamos a profundizar un poco más en cómo funciona este proceso y qué cambio crea en el ámbito de la salud.

¿Cómo nace el proyecto? ¿Cuáles eran vuestras primeras concepciones?

Clover Biosoft nació en Manchester, mi socio y yo trabajábamos juntos en un empresa que colaboraba con hospitales. En esta, fuimos conscientes por un lado, de la importancia de la Inteligencia Artificial para diagnosticar enfermedades, y por otro, de algunas de las necesidades más básicas de estos centros. Como por ejemplo, detectar la causa de las enfermedades con más rapidez. Hoy en día, hay un grave problema con la resistencia antibiótica, existen muchas bacterias difíciles de detectar y cuando antes se localicen más rápido se podrá actuar. Vimos que existía esta carencia, un hueco en el mercado, y montamos la empresa para cubrirlo.

¿Por qué aplicar la Inteligencia Artificial al ámbito de la salud?

Ahora mismo existen instrumentos que dan datos masivos y los seres humanos somos incapaces de mirarlos uno por uno nosotros mismos. Nos hace falta algo que nos ayude, un algoritmo que sea capaz de procesarlo y se lo presente al médico de forma fácil y comprensible. Este es el siguiente paso dentro de la informatización de los hospitales y de la eficacia de los protocolos que se utilizan, es la manera de llegar más allá de lo que se llega actualmente.

Vuestro software identifica las cepas bacterianas de un modo mucho más rápido pero, ¿cómo es exactamente el proceso?¿cómo se integra la Inteligencia Artifical en este?

Estamos utilizando la tecnología estándar para identificar familias bacterianas. Las muestras llegan a nuestro laboratorio, se aíslan las bacterias que se quieran identificar, tras ello, se incuban para que crezcan un poco y de identifican en una media hora aproximadamente. El problema es el siguiente, cuando uno quiere saber algo más de esto, como por ejemplo si la bacteria es resistente a algún antibiótico o que virulencia tiene, hay que salir o bien del departamento o bien del hospital. El proceso tarda entre dos y tres días, para entonces los resultados pueden llegar demasiado tarde para el paciente.

La resistencia bacteriana está en aumento, tan solo en Europa hay más de 70.000 muertes al año y la cifra crece. Sacar nuevos antibióticos es complicado, lento, costoso y los que tenemos cada vez son menos útiles. Por ello, la primera medida que debemos tomar es hacer un diagnóstico rápido. Para nosotros actuar rápido es estar en primera línea de batalla. La mayoría de esas enfermedades, si no se detectan rápido, pueden derivar en otros problemas más grandes.

Ahora mismo vuestro sistema está disponible en el campo de la investigación, ¿cómo veis el futuro a corto y largo plazo?

Nos han concebido un programa europeo llamado “Instrumento PYME”. Gracias a este vamos a poder realizar los ensayos clínicos necesarios durante los próximos seis meses. Una vez los tengamos, durante los próximos dos años, realizaremos los ensayos pertinentes para validar nuestra solución, detectar en qué bacteria funciona mejor y qué problema concreto podemos resolver. De este modo, validaremos nuestro algoritmo y pondremos nuestro producto en el mercado clínico, no descartamos incluso poder utilizarlo en otras soluciones y mercados, como el de la alimentación o la cosmética.

Colaboráis con varias entidades nacionales e internacionales, como el Hospital Gregorio Marañón o la Universidad Médica de Viena, ¿cómo ha sido la experiencia?

Nuestro proyecto necesitaba de colaboraciones desde un principio. Es un tema que toca muchos campos: como la física, la tecnología analítica y la medicina, una sola persona, o incluso un solo grupo, no poseen tantos conocimientos. Empezar desde el primer momento con la Universidad Médica de Viena fue muy importante, ellos estaban estudiando la base del problema y su colaboración es clave en nuestro desarrollo. Por otro lado, hemos colaborado con varios hospitales lo que nos garantiza que nuestra solución es efectiva, que está resolviendo un problema. Tener apoyo desde una base temprana nos asegura que lo que estamos construyendo sigue la linea de lo que verdad ellos necesitan.

¿Cómo ha sido vuestra experiencia en el Programa Minerva?

Ha sido una experiencia muy buena. Nosotros venimos de un mundo más técnico y existen muchas cosas del mundo de los negocios que se nos escapaba, como los aspectos jurídicos o de comunicación, y Minerva ha sido de gran ayuda en esto. Además, nos han dado una base en la que es más fácil construir nuestra empresa.