Hoy en día hay 57 millones de personas en todo el mundo viviendo con demencia. Para los investigadores que trabajan para ayudarlas, el obstáculo no es la falta de esfuerzo: son demasiados datos, demasiados pocos expertos para sintetizarlos y un ritmo de descubrimiento que no puede seguir el paso de la enfermedad.
El Consortium for Biomedical Research and AI in Neurodegeneration (C-BRAIN), trabajando con NVIDIA, está usando la IA para cambiar eso.
La enfermedad de Alzheimer es uno de los principales desafíos de salud global actuales, con más de 10 millones de nuevos casos de demencia diagnosticados cada año. A pesar de un aumento de 7x en la financiación de los National Institutes of Health en los últimos 15 años —alcanzando 3.900 millones de dólares anuales— aún no se ha encontrado ningún tratamiento para detener, prevenir o revertir la enfermedad.
Los cuellos de botella son la insuficiencia de hallazgos científicos de alto impacto, demasiados datos que viven en silos institucionales y un ritmo de síntesis demasiado lento para seguir el paso de la investigación que se publica.
C-BRAIN, liderado por el Dr. Randall Bateman y un consorcio de 18 instituciones miembros de organizaciones académicas, filantrópicas, farmacéuticas y de investigación, se lanzó en noviembre de 2025 para ayudar a los científicos a realizar descubrimientos mejores y más rápidos acelerando la investigación que hace posibles los nuevos tratamientos.
“Tenemos una ventana de oportunidad con la inteligencia artificial para hacer investigación de una manera fundamentalmente diferente a como la hemos hecho nunca antes, de una forma que acelere los descubrimientos para ayudar a los pacientes”, dijo Bateman, fundador y director de C-BRAIN y Charles F. and Joanne Knight Distinguished Professor of Neurology en la Washington University School of Medicine en St. Louis. Describió su trabajo como “herramientas de IA construidas por científicos, para científicos”.
El consorcio está construyendo un sistema que aprovecha datos de investigación sobre el Alzheimer previamente inexplorados para apoyar el trabajo de los científicos.
Acelerando la investigación de semanas a horas
Los activos esenciales en la investigación del Alzheimer son conjuntos de datos que nunca han sido accesibles públicamente para las herramientas de IA ni para los investigadores humanos. Esto incluye hallazgos no publicados, resultados negativos y datos propietarios gobernados de las instituciones miembros.
“Muchos datos de ciencias de la vida no llegan a los modelos frontera”, dijo el Dr. Ade Ojewole, director de tecnología de C-BRAIN. “La consecuencia de eso es que estamos dejando mucha inteligencia sobre la mesa”.
C-BRAIN se refiere a esto como “datos oscuros”, que ralentizan la investigación del Alzheimer.
Algunos datos oscuros se depositan directamente en sistemas informáticos seguros para que las herramientas de IA puedan acceder a ellos. Para usar estos datos sin comprometer la privacidad de los pacientes ni la gobernanza institucional, C-BRAIN utiliza un enfoque híbrido centralizado y federado, en el que los modelos de IA aprenden de los datos en cada institución sin que esos datos tengan que salir jamás de sus muros. Este tipo de infraestructura es técnicamente exigente de construir y escalar, lo cual es parte de lo que NVIDIA aporta a la colaboración.
C-BRAIN actualmente ejecuta 64 GPUs de centro de datos de NVIDIA en las instalaciones junto con nodos basados en la nube en Microsoft Azure, con capacidad adicional de GPU de NVIDIA, incluidos sistemas NVIDIA Blackwell, en el horizonte a medida que se amplían las ambiciones del consorcio.
Para explorar cómo la IA y la computación acelerada pueden avanzar en la investigación del Alzheimer mientras se navegan sus exigencias técnicas, C-BRAIN está trabajando con NVIDIA para incorporar tecnologías que incluyen la plataforma de desarrollo abierto NVIDIA BioNeMo y el marco MONAI para los conductos de investigación de C-BRAIN.
“La colaboración de C-BRAIN con NVIDIA tiene como objetivo desbloquear esos modelos de manera que puedan ofrecer algo bastante impactante e importante”, dijo Bateman.
“Se necesitará una gran cantidad de optimización a medida que empujamos los límites de lo que las arquitecturas de aprendizaje automático de ómicas espaciales de hoy pueden modelar”, dijo Ojewole. “El software de NVIDIA definitivamente va a entrar en juego allí”.
Los investigadores de C-BRAIN ya han construido dos herramientas: OpenScientist —construida con el Lawrence Berkeley National Laboratory en un esfuerzo liderado por el científico investigador Justin Reese— e InsightEngine, construida con 387 Labs.
OpenScientist es un co-científico de IA agéntica de código abierto que toma la pregunta de investigación de un científico y su conjunto de datos, y luego genera hipótesis de manera semiautónoma, ejecuta análisis y produce hallazgos verificables y auditables. InsightEngine es una plataforma de investigación de código abierto que utiliza IA agéntica para probar hipótesis contra la literatura científica, analizando conjuntos de datos suministrados por el usuario, explorando un grafo de conocimiento biomédico y verificando cada afirmación contra la evidencia para detectar alucinaciones antes de que los investigadores se comprometan con experimentos costosos.
En estudios de caso publicados, OpenScientist completó en minutos análisis que los científicos del dominio estimaban que tomarían de semanas a meses, a un costo de menos de 10 dólares por ejecución. Con el alcance actual de C-BRAIN de más de 200 grupos de investigación, esta capacidad podría liberar una capacidad de investigación sustancial, superando potencialmente un millón de horas anuales a escala.
De la correlación a la causa
Mirando hacia adelante, C-BRAIN apunta a construir un modelo fundacional biológico multimodal entrenado con toda la amplitud de sus datos: neuroimagen, multi-ómicas, biomarcadores de fluidos y medidas clínicas longitudinales.
Para el tercer año, apunta a descubrir nuevos mecanismos causales del envejecimiento cerebral y de la enfermedad de Alzheimer, avanzando hacia principios científicos comprobables utilizando todo el alcance de la investigación y los datos disponibles.
Bateman dijo: «La IA que puede pensar y razonar tiene el potencial de acelerar descubrimientos que conducirán a prevenciones y tratamientos poderosos y aplicables para toda la población».