En el laboratorio de inmunología el desafío es integrar la información que aportan los múltiples biomarcadores. Los modelos de aprendizaje automático permiten analizar simultáneamente numerosas variables y reconocer relaciones entre ellas que pueden ser difíciles de identificar mediante el análisis convencional.
Estos conceptos serán expuestos y ampliados por Benjamín Federico Barakian, Bioquímico y Especialista en Bioquímica Clínica – Área Química Clínica por la Universidad de Buenos Aires. Coordinador asistencial del Laboratorio de Autoinmunidad del Hospital de Clínicas “José de San Martín” (UBA) y docente de la Facultad de Farmacia y Bioquímica de la UBA, quien se referirá a
la potencialidad del uso de herramientas de inteligencia artificial aplicadas al campo de la Autoinmunidad.
Barakian, que participa en investigación científica acreditada y en proyectos vinculados con autoinmunidad, proteínas y laboratorio clínico, y que actualmente sus líneas de trabajo incorporan ciencia de datos e inteligencia artificial para el análisis e integración de información de laboratorio, es la primera vez que participará como disertante en el
Área de Autoinmunidad e Inmunopatología
y docente de un curso en CALILAB 2026. Este joven especialista destaca la importancia del evento científico organizado por la FBA
“porque coloca a la calidad como un eje transversal de la práctica bioquímica, que involucra todo el proceso, desde la indicación y selección de una prueba hasta la interpretación y utilización de sus resultados”. Además reconoció a CALILAB como “un espacio de intercambio valioso, particularmente en un momento en el que el laboratorio clínico puede incorporar herramientas como la inteligencia artificial, que también nos obligan a revisar cómo aseguramos la calidad de nuestros procesos”.
¿Es la primera vez que vas a participar como disertante y docente de un curso en CALILAB?
Es mi primera participación en CALILAB como disertante y docente, aunque he participado del Congreso en sus últimas ediciones, tanto como asistente como mediante la presentación de trabajos científicos. En esta oportunidad, participaré como docente del curso precongreso dedicado a la calidad y la ética en las etapas extranalíticas, donde abordaré las aplicaciones actuales y perspectivas futuras de la inteligencia artificial en las fases preanalítica y postanalítica. Por otro lado, dentro del programa científico del Congreso, participaré en el Área de Autoinmunidad e Inmunopatología en un simposio con una disertación sobre “Integración de biomarcadores en artritis reumatoidea mediante inteligencia artificial”
¿Qué opinión te merece este congreso de la calidad en el laboratorio clínico que organiza la Fundación Bioquímica Argentina en la ciudad de Buenos Aires?
CALILAB es un congreso interesante porque coloca a la calidad como un eje transversal de la práctica bioquímica. Hoy, el concepto de calidad excede al control de calidad analítico: involucra todo el proceso, desde la indicación y selección de una prueba (fase pre-preanalítica) hasta la interpretación y utilización de sus resultados (fase post-postanalítica). Como todo congreso, constituye además un espacio de intercambio valioso, particularmente en un momento en el que el laboratorio clínico puede incorporar herramientas como la inteligencia artificial, que también nos obligan a revisar cómo aseguramos la calidad de nuestros procesos.
¿Considerás importante que el Comité Científico del congreso haya dedicado una Jornada especial al Aseguramiento de la Calidad en Laboratorios de Autoinmunidad?
Sí, porque la Autoinmunidad tiene particularidades que hacen que el aseguramiento de la calidad sea especialmente complejo. A diferencia de otras áreas del laboratorio, trabajamos con una gran diversidad de metodologías, con un grado todavía limitado de armonización entre laboratorios y, en algunos casos, con un importante componente interpretativo, como ocurre con la inmunofluorescencia indirecta. Tuve la oportunidad de asistir a las primeras jornadas dedicadas a esta temática, realizadas en el CALILAB anterior. En esa oportunidad se presentaron resultados parciales de una encuesta nacional dirigida a laboratorios que realizaban la determinación de anticuerpos anti-nucleocitoplasmáticos por inmunofluorescencia indirecta sobre células HEp-2. El trabajo continuó durante las jornadas y posteriormente, a partir del intercambio entre los profesionales participantes, y culminó recientemente con la publicación de los resultados en Acta Bioquímica Clínica Latinoamericana. Creo que esa experiencia muestra bien el valor de generar estos espacios, que permiten avanzar colectivamente hacia una mayor armonización de las prácticas. En ese sentido, considero muy adecuada la elección de la inmunofluorescencia sobre triple tejido como temática para continuar esta segunda jornada, ya que es una práctica que suele generar numerosas consultas e intercambios entre colegas.
¿Cómo calificarías a los especialistas extranjeros y nacionales que van a participar de dichas jornadas y de disertaciones en el Área de Autoinmunidad e Inmunopatología?
El programa cuenta con especialistas nacionales e internacionales de reconocida trayectoria en el campo de la Autoinmunidad. En particular, para mí es un honor poder compartir un espacio con la Dra. María Infantino, el Dr. Carlos von Mühlen y el Dr. Gabriel Orlando Carballo, todos referentes del área. Espero poder aportar una mirada complementaria y ejemplificar la potencialidad del uso de herramientas de inteligencia artificial aplicadas al campo de la Autoinmunidad. Por otro lado, la Jornada de Aseguramiento de la Calidad reúne a un número importante de disertantes nacionales e internacionales que abordarán diferentes aspectos de la práctica del laboratorio de Autoinmunidad. En este caso voy a participar como asistente y será, sin dudas, una excelente oportunidad para escucharlos, actualizar conocimientos e intercambiar experiencias con colegas que trabajan sobre muchos de los mismos desafíos que encontramos en nuestra práctica cotidiana.
¿De qué modo la IA se incorpora a la gestión del laboratorio de inmunología?
La inteligencia artificial puede incorporarse para optimizar procesos en cualquiera de las etapas del proceso global del laboratorio clínico. Sin embargo, una de las aplicaciones que considero más interesantes, por su impacto puertas afuera del laboratorio, es su utilización como herramienta de soporte para la interpretación de los resultados. En inmunología estamos acostumbrados a trabajar con múltiples biomarcadores. El desafío es integrar la información que aporta cada uno de ellos. Los modelos de aprendizaje automático permiten analizar simultáneamente numerosas variables y reconocer relaciones entre ellas que pueden ser difíciles de identificar mediante el análisis convencional. En la disertación voy a utilizar la artritis reumatoidea como modelo para mostrar este concepto: cómo podemos integrar biomarcadores de laboratorio, tales como el proteinograma electroforético, los reactantes de fase aguda y los autoanticuerpos —factor reumatoideo y anti-CCP—, y evaluar si su análisis conjunto aporta información adicional respecto de considerarlos individualmente. El objetivo no es reemplazar el criterio del bioquímico ni la evaluación clínica, sino desarrollar herramientas que permitan transformar una cantidad creciente de datos en información más útil para la toma de decisiones. A futuro, como bioquímicos, no solo tenemos el desafío de generar datos de calidad, sino también de integrar adecuadamente la información que generamos. La inteligencia artificial puede ser una herramienta muy potente para hacerlo, siempre que trabajemos con modelos adecuadamente validados, controlados y utilizados en el contexto para el cual fueron desarrollados.