Puede que parezca un niño normal de octavo grado, pero Rishab Kumar Jain, de 14 años de edad, es un joven científico premiado en una misión. Rishab ha desarrollado una herramienta algorítmica para ayudar a los médicos a tratar a los pacientes con cáncer de páncreas de manera más segura, y está cambiando la cara del tratamiento con radioterapia.
Para Rishab, no son solo negocios; es personal. El estudiante perdió a un amigo de la familia a causa del cáncer de páncreas a principios de 2018.
«Fui a visitar a mi hermano a Boston», le dijo el adolescente a KATU2. «Llegué a saber sobre la investigación del cáncer de páncreas que se estaba llevando a cabo en un laboratorio cercano en el área de Boston, así que hice un poco de investigación por mi cuenta para averiguar sobre el cáncer de páncreas y me enteré de las estadísticas mortales».
Según la Hirshberg Foundation for Pancreatic Cancer Research, el cáncer de páncreas es la tercera causa principal de muertes relacionadas con el cáncer en los Estados Unidos. Se espera que se convierta en la segunda causa principal de muerte relacionada con el cáncer en los Estados Unidos para el año 2020, y es uno de los pocos cánceres para los cuales las tasas de supervivencia no han mejorado mucho en más de cuatro décadas.
«Soy un gran programador y me gusta la inteligencia artificial», dijo Rishab a Tech Insider, «Así que me preguntaba si podría combinar mis conocimientos en las dos áreas para ayudar a resolver el problema».
Una tarea difícil, pero él hizo exactamente eso. «Creé una herramienta basada en la inteligencia artificial llamada PCDLS Net para mejorar el seguimiento del páncreas durante un tratamiento llamado radioterapia para el cáncer de páncreas», explicó Rishab. El joven estudiante ganó un premio por su invención; fue nombrado «El mejor científico joven de Estados Unidos» en el Discovery Education 3M Young Scientist Challenge del 2018.
«La radioterapia es el tratamiento que se utiliza en algunos estadios del cáncer de páncreas para ayudar a reducir el tamaño del tumor hasta un punto en el que se pueda extirpar quirúrgicamente», dijo a People el estudiante de octavo grado de la Escuela Secundaria Stoller.
Pero aislar el páncreas para el tratamiento de radioterapia localizada es intrínsecamente difícil por dos razones: el páncreas a menudo es oscurecido por el estómago u otros órganos cercanos; y la respiración puede hacer que el páncreas se mueva. En consecuencia, la radioterapia tiene el potencial de dañar las células sanas por accidente.
It’s #WorldPancreaticCancerDay! Show your purple and spread awareness about #pancreaticcancer! I’m proud to wear ? today at school! Make a donation to @PanCAN attend a pancreatic cancer event and inform others. #WageHope #PANCaware pic.twitter.com/zcUHG7H8zV
— Rishab Jain (@RishabJainK) 15 de noviembre de 2018
«Lo que hace mi herramienta», explicó Rishab, «Es tomar esos escáneres [RM] y localizar exactamente donde está el páncreas para que la radioterapia se pueda aplicar efectivamente en ese punto».
Congratulations to the winner of the @Discoveryed @3M #YoungScientist challenge, Rishab Jain, I was so impressed by your AI Pancreatic Cancer Deep Learning System, as well as your incredible collaboration and communication in #science. You are an inspiration! #ad #3M #STEM pic.twitter.com/ESVrRwSUKC
— Abigail Harrison | Aspiring Astronaut (@AstronautAbby) 17 de octubre de 2018
Según Discovery Education, los finalistas del concurso de ciencias tuvieron la oportunidad de trabajar con científicos de 3M en el verano de 2018 como parte de un programa de mentores. Rishab trabajó con el Dr. Döne Demirgöz, un experto en investigación y desarrollo de productos de 3M, para desarrollar su innovación única.
La capacidad de la herramienta PCDLS Net (Pancreatic Cancer Deep Learning System) resultante es fenomenal; puede detectar correctamente el páncreas con una tasa de éxito del 98,9 por ciento. PCDLS Net podría, por lo tanto, contribuir a mejores resultados del tratamiento de radioterapia para pacientes con cáncer de páncreas.
El adolescente tiene un plan detallado de cinco años. «Me imagino asociarme con un hospital con el 3M para trabajar y crear mi herramienta como un complemento», dijo Rishab.
En una entrevista con Time, Rishab explicó que su herramienta algorítmica podría funcionar con el equipo de radioterapia existente en los hospitales o incorporarse directamente a un nuevo equipo.
Ayudar a otros está en el ADN de Rishab, literalmente. «He podido ver de primera mano a algunos de mis familiares que son médicos», dijo, «Y cómo pueden realizar cirugías u otros tratamientos que mejoran la calidad de la atención y resuelven los problemas de las personas que lo necesitan».
«Quiero seguir estudiando medicina e ingeniería mientras crezco», dijo el adolescente a Tech Insider. «Para mi licenciatura estoy pensando en convertirme en ingeniero biomecánico, y más tarde quiero hacer una diferencia en la vida de otras personas».
Mientras tanto, Rishab está usando sus ganancias de 25.000 dólares para avanzar en su proyecto de aprendizaje automático y financiar su nueva organización sin fines de lucro, Samyak Science Society. La organización sin fines de lucro tiene como objetivo crear conciencia sobre el cáncer de páncreas y promover el aprendizaje STEM para, como dice Rishab: «Otros niños que podrían no tener esa oportunidad como yo la tuve».
El 18 de septiembre de 2019, Rishab fue nombrado finalista en la principal competencia STEM de escuelas secundarias de los Estados Unidos, los Broadcom Masters. Rishab hizo el emocionante anuncio en su página de Twitter.
El genio de la ciencia, deseoso de compartir sus últimas investigaciones, hará una presentación en Washington, D.C., en octubre.
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