Reescribiendo la atención sanitaria: Dr. Kalyan Uppaluri sobre IA, genética y el futuro preventivo de la India

Pharma Now: Hoy en Pharma Now damos la bienvenida al Dr. Kalyan Uppaluri. Doctor, usted comenzó como médico clínico. A nuestra audiencia le encantaría entender de qué trata esta startup y cómo su trayectoria pasó de la medicina clínica a la genómica y la atención médica impulsada por IA.

Dr. Kalyan: Ha sido un viaje fascinante. Soy de India, nacido y criado en Hyderabad, y completé mi formación médica en Gandhi Medical College. Tras graduarme, me casé con mi compañera de clase y nos mudamos juntos a Estados Unidos.

Allí hice la residencia en medicina general. La vida frecuentemente da giros inesperados y me sentí atraído por el ámbito académico. Fui profesor en una facultad de medicina en Carolina del Norte. Fue entonces cuando mi interés en la genómica comenzó a convertirse en un área enfocada.

En ese momento, la mayoría de los médicos tenían poca exposición a la genómica. Se percibía en gran medida como parte de la biotecnología o la biología molecular más que como una disciplina clínica. Por entonces, mi mentor, Dr Michael Snyder de Stanford, y su laboratorio empezaron a desarrollar cursos para que los médicos entendieran cómo la genómica podía llevarse a la cabecera del paciente. La idea era traducir esta tecnología a la práctica clínica cotidiana.

Tras completar mi MD y mientras trabajaba a tiempo completo como docente, cursé otra maestría. Fue entonces cuando me di cuenta de que aquí era donde la medicina necesitaba evolucionar. La atención sanitaria hoy es en gran medida reactiva. No cuidamos nuestra salud hasta que aparece la enfermedad.

Tratamos síntomas en lugar de las causas raíz. Los pacientes llegan con un problema; lo manejamos y el ciclo se repite. Un buen médico debería centrarse en la prevención, no solo en el manejo de los síntomas. Esa filosofía fue la que me atrajo hacia este campo y, finalmente, hacia la construcción de algo en este espacio.

En ese punto, tenía un par de opciones: unirme a una gran empresa biotecnológica estadounidense o volver a India para intentar construir algo allí. Honestamente, me inclinaba hacia un rol corporativo, pero mi esposa sentía firmemente que debíamos regresar e intentar algo significativo en India.

Teníamos una plaza docente con tenencia y estabilidad en EE. UU., pero ella tenía muy claro que era el momento de actuar. Así que en 2019 nos mudamos de vuelta y fundamos GenePowerRx. Cuando empezamos, la mayoría de los datos de investigación genómica a nivel mundial se basaban en poblaciones caucásicas, con muy poca representación de India.

Simplemente no disponíamos de suficientes datos de secuenciación de pacientes indios. Eso crea un ciclo repetitivo: datos limitados conducen a conocimientos limitados, lo que afecta la prevención y la atención. Nos preguntamos: ¿cómo llevamos este conocimiento a India y rompemos ese ciclo? Esa pregunta fue la que, en última instancia, llevó a la creación de la empresa.

Pharma Now: Pero ¿cómo saben que a India le faltan datos genómicos?

Dr. Kalyan: En la investigación genómica, la secuenciación a nivel poblacional, en ese momento, se estaba llevando a cabo de forma seria solo en unos pocos países. En el Reino Unido, por ejemplo, el NHS, el sistema sanitario gubernamental, lanzó una iniciativa importante en 2015 para secuenciar grandes sectores de su población.

Hoy tienen datos de cerca de 20 lakh de personas, y se está construyendo una investigación significativa sobre ese conjunto de datos. Muchas medicinas futuras se desarrollarán utilizando conocimientos derivados de esa información. Nosotros queríamos crear algo similar desde una perspectiva india porque, aunque todos somos humanos a nivel genético, existen variaciones sutiles moldeadas por la evolución.

La diabetes en una población caucásica no es la misma que la diabetes en una población india, y esto se ha demostrado múltiples veces. Por ejemplo, si tomas 100 pacientes diabéticos de una población caucásica, alrededor del 40 al 50 por ciento pueden desarrollar daño renal. En India, de 100 pacientes diabéticos, solo alrededor de 10 muestran complicaciones renales similares. Eso significa que los estándares de tratamiento no pueden ser idénticos.

Los objetivos terapéuticos y los enfoques utilizados en una población no pueden aplicarse simplemente a otra; necesitamos comprensión específica por población. India tiene una enorme cantidad de datos clínicos debido a su volumen de pacientes. A menudo nos llaman la capital mundial de la diabetes o la capital mundial de la hipertensión simplemente por los números. Esos datos clínicos existen en hospitales gubernamentales e instituciones de investigación.

Sin embargo, la mayoría permanece a nivel clínico. Todavía carecemos de conjuntos de datos a nivel genómico. Para personalizar realmente el tratamiento, debemos identificar estas diferencias genéticas y desarrollar algoritmos adaptados a las poblaciones indias.

Pharma Now: A menudo se dice que prevenir es mejor que curar. Es fascinante saber cómo los riesgos futuros de enfermedades pueden identificarse temprano y gestionarse mediante el uso de datos. Eso resulta increíblemente poderoso y útil.

Dr. Kalyan: Ha planteado un punto muy importante. Mucha gente piensa,“Estoy viviendo bien ahora, ¿por qué querría saber lo que podría pasar más adelante?” Esa mentalidad es uno de los mayores desafíos.

Esto no se trata de predecir que alguien definitivamente desarrollará una enfermedad en cinco años. Lo que decimos es esto: puedes llevar un arma cargada en forma de tus genes, pero no tienes que apretar el gatillo.

El gatillo podría ser tu dieta. Podría ser la gestión del estrés. Podría ser la inactividad física o el tipo de alimentos que consumes. La genética puede indicar que tienes un mayor riesgo de cierta condición, pero los factores del estilo de vida determinan si ese riesgo realmente se traduce en enfermedad. Nuestro objetivo es ayudar a las personas a evitar apretar ese gatillo.

Si alguien tiene 25 años hoy y comienza a cuidarse ahora, podría retrasar la aparición de la diabetes de 45 a 60. Esa diferencia es enorme. Desarrollar diabetes a los 45 frente a los 60 cambia por completo el manejo a largo plazo, las complicaciones y la calidad de vida.

También existe la epigenética, es decir, cómo la exposición ambiental, las toxinas y el estrés crónico afectan el comportamiento de los genes. El estrés en sí es inevitable, pero la gente debe comprender qué ocurre dentro de su cuerpo y qué señales de advertencia debe vigilar. Lo que realmente aportamos es conciencia y una forma predictiva de evaluar el riesgo.

Otra área en la que hemos avanzado mucho es la farmacogenómica. Este campo, bien establecido en Occidente, enfatiza que no todos los medicamentos actúan de la misma manera en todas las personas. Necesitamos entender esas diferencias biológicas antes de prescribir un tratamiento.

Después de seis años, el camino no ha sido fácil, pero estamos orgullosos de haber introducido nueva tecnología y soluciones prácticas en India. Uno de nuestros mayores logros ha sido la reducción de costos. India es un mercado extremadamente sensible al precio. Una prueba que podría costar alrededor de ₹60,000 en los EE. UU. puede realizarse aquí por aproximadamente ₹5,000.

Es algo de lo que estamos especialmente orgullosos: hacer que las pruebas genómicas avanzadas sean accesibles a la gente común, no solo a los ricos.

Pharma Now: Eso es realmente impresionante. Esta idea ya se utilizaba en otros países y ustedes decidieron traerla a India, junto con su esposa. Uno de los aspectos más llamativos es la diferencia de costo.

Dr. Kalyan: Sí, alrededor del cinco al diez por ciento de lo que costaría en EE. UU.

Otro punto importante es que tus genes no cambian. Es una prueba que se hace una sola vez en la vida. La haces una vez y los datos te acompañan para siempre.

Por ejemplo, mucha gente gasta alrededor de ₹10,000 cada mes en medicamentos. En su lugar, podrían hacerse una prueba de ₹5,000 que brinda información de por vida. Esa información podría ayudar a reducir la cantidad de fármacos que necesitan, o incluso evitar algunos por completo.

Lanzamos esto a través de hospitales. El Dr. Nageshwar Reddy ha sido un tremendo apoyo y presentó formalmente el programa. Incluso mandó realizar pruebas a los pacientes que acudían al hospital porque quería que las prescripciones fuesen precisas, tuvieran menos efectos secundarios y realmente funcionaran.

Así es como estamos llevando la ciencia avanzada a las masas, mediante escala, volumen e integración clínica real. Porque trabajamos con volumen, podemos reducir costos y entregar resultados de manera eficiente. Este tipo de pruebas también es urgentemente necesario porque la polifarmacia, pacientes que toman múltiples medicamentos, se está convirtiendo en un problema importante en India.

Pharma Now: GenePowerRx ha estado en el mercado desde 2019, y ustedes tratan algo profundamente personal: el riesgo genético de las personas. ¿Cuál ha sido el momento más emotivamente poderoso o que ha cambiado vidas que ha presenciado a través de la predicción basada en genómica?

Dr. Kalyan: Hay muchos casos, pero algunos realmente destacan. Uno involucró a un hombre de 62 años que había estado con medicación para la diabetes durante años. Era extremadamente disciplinado, seguía su dieta, tomaba sus fármacos exactamente como se le indicaba, sin embargo sufría problemas abdominales y episodios repetidos de hipoglucemia.

Analizamos sus datos y descubrimos que en realidad no portaba marcadores genéticos de diabetes. Su función renal y sus parámetros de estilo de vida estaban bien. En términos médicos, lo que tenía se acercaba más a una hiperglucemia asintomática; su glucemia de base naturalmente era más alta. Para él, una lectura de 130 era normal.

Le dijimos que no necesitaba la medicación. Cuatro años después, su HbA1c sigue alrededor de 7.5; se siente bien y se controla regularmente. Suspender la medicación innecesaria cambió completamente su calidad de vida. Con la diabetes, también existe una carga psicológica, la sensación de estar enfermo permanentemente. Cuando eliminas esa etiqueta, la gente a menudo recupera el control y la confianza en su vida.

Otra área profundamente significativa para nosotros es la predicción de cáncer hereditario. Aproximadamente el 20 por ciento de ciertos cánceres, especialmente de mama y ovario, son hereditarios. Muchas personas conocen genes como BRCA1 y BRCA2 debido a antecedentes familiares.

Trabajamos con familias en las que múltiples parientes habían sufrido cáncer. Se sometían a cribados constantes y vivían con ansiedad continua porque habían presenciado ese dolor de primera mano.

Cuando analizamos sus resultados, pudimos decirles a algunos de ellos que la mutación que portaba su madre no estaba presente en ellos. Técnicamente, era una mutación heterocigótica, pero el mensaje clave fue simple: su riesgo personal no era mayor que el de cualquier otra persona.

Eliminar ese miedo constante de la mente de alguien es increíblemente poderoso. Vemos situaciones como esta todos los días. Algunos pacientes vienen a nosotros tomando tres o cuatro medicamentos diferentes. Tras ajustar la terapia basándonos en conocimientos genéticos, a menudo podemos reducir ese número, y finalmente empiezan a sentirse mejor. Esos resultados son los más gratificantes para nosotros y nos reafirman que vamos por el camino correcto.

Pharma Now: La psicología importa mucho. Si la mentalidad de alguien es la correcta, la mitad de la batalla ya está ganada.

Dr. Kalyan: Completamente. A la gente le lleva tiempo asimilar información médica compleja, qué significa su composición genética y qué muestran realmente las pruebas.

Curiosamente, herramientas como ChatGPT han ayudado enormemente. Antes, nos costaba explicar estos conceptos en un lenguaje sencillo. Ahora, cuando los pacientes buscan un gen y preguntan qué hace, la información está disponible y es más fácil de entender. La evidencia siempre estuvo ahí, pero antes estaba enterrada en un pesado lenguaje médico.

Con las nuevas herramientas de IA, esa brecha se está cerrando. Los pacientes leen su informe, exploran lo que hace el gen y con frecuencia ven las mismas recomendaciones que les damos. Esa validación genera confianza.

Hemos tenido personas que regresan después de dos o tres años diciendo: “En su momento no entendí completamente lo que me explicaron. Ahora sí, y veo la misma orientación repetida en otros lados.” La tecnología ha hecho que la información sea ampliamente accesible. Nuestro verdadero desafío y misión es llevar esa información a la práctica clínica cotidiana.

Pharma Now: Construir una startup de deep-tech en salud en India no es fácil, ni científicamente, ni financieramente, ni emocionalmente. ¿Cuáles fueron las luchas iniciales más duras, y hubo momentos en los que casi se dieron por vencidos?

Dr. Kalyan: Por supuesto—hubo muchos. Incluso ahora, una o dos veces por semana, me despierto y me pregunto por qué regresé.

La atención médica en India es profundamente emocional. Se puede experimentar con la alimentación o el estilo de vida, pero cuando se trata de salud, la gente es cautelosa, y con razón. La atención médica se presta a través de médicos y sistemas establecidos, y siempre lo supimos.

Nunca quisimos crear algo superficial, un informe genético orientado al consumidor sin valor clínico. Si alguien pagaba por esta prueba, debía cambiar algo en su atención. Tenía que ser clínicamente útil.

Eso significó integrarnos directamente en los sistemas hospitalarios, y resultó ser tanto nuestra mayor fortaleza como nuestro mayor desafío. Convencer a los médicos para que adopten algo nuevo no es fácil. El cambio lleva tiempo. Pasamos años realizando programas de concienciación, explicando lo que estaba ocurriendo en Estados Unidos y Europa, y por qué esto pronto sería importante en India.

Eventualmente, nuestro avance llegó a través de un hospital. Eso nos enseñó algo crucial: nuestro modelo tenía que funcionar dentro del sistema de salud. De un hospital pasamos a un segundo, luego a un tercero, luego a un cuarto. Hoy, trabajamos con alrededor de 45 hospitales en toda India y respaldamos a unas 28 laboratorios de diagnóstico en el backend, incluyendo la elaboración de informes para varias instituciones grandes.

La ciencia tuvo que ser validada antes de que el mercado confiara en nosotros. Para ello, necesitábamos datos genómicos indios. Nos asociamos con empresas globales como Genentech y diseñamos programas de investigación para recopilarlos. Reunimos datos de alrededor de 7,000 personas para construir nuestra base de datos y validar nuestros modelos.

Otro gran obstáculo fue interno: reunir a los equipos médico y de TI. Los médicos están entrenados para identificar problemas. Los desarrolladores necesitan instrucciones precisas sobre qué construir. Al principio, ese desajuste provocó idas y venidas interminables. Con el tiempo, aprendimos el lenguaje del otro y los modelos computacionales comenzaron a tomar forma.

Luego vino otro punto de inflexión: la computación basada en GPU. Se sintió como un multiplicador de fuerza para nosotros. Manejamos casi 70 terabytes de datos. Los servidores tradicionales no podían hacer frente y las facturas de la nube se disparaban. Ejecutar un solo experimento podía costar miles de dólares, lo que hacía que el ensayo y error fuera casi imposible.

Solicitamos el programa Inception de NVIDIA y recibimos una subvención de $25,000. Eso nos dio acceso a servidores donde finalmente pudimos ejecutar análisis a gran escala e iterar libremente.

Ese momento lo cambió todo. Una vez que los modelos fueron validados, pudimos publicar resultados. Esas publicaciones abrieron puertas porque los médicos necesitaban pruebas. Necesitaban ver que este enfoque era científicamente sólido antes de adoptarlo.

Pharma Now: Eso realmente es un proceso largo. ¿Cómo se mantuvieron motivados durante todo esto?

Dr. Kalyan: Mi esposa desempeñó un papel enorme. Decidió que iba a mantenerse en el camino sin importar qué. Insistió en que teníamos que lograr que esto funcionara y que volver atrás no era una opción. Ya habíamos dado el salto de fe, así que nos comprometimos a llevarlo hasta el final. Hubo múltiples iteraciones y, a veces, realmente parecía que alguna fuerza invisible nos guiaba: en los momentos adecuados, aparecían las soluciones correctas.

Al mismo tiempo, el mercado indio estaba evolucionando. Los laboratorios de diagnóstico empezaban a buscar nuevos verticales, algo innovador. Nosotros estábamos allí con una solución completa de extremo a extremo, lo que facilitó la integración. Así fue como las cosas se desarrollaron lentamente hasta lo que somos hoy.

No diría que estamos rindiendo a un nivel extraordinario aún. La concienciación sigue siendo baja; solo alrededor del dos al tres por ciento de los médicos adoptan actualmente esta ciencia. El verdadero punto de inflexión llegará cuando alrededor del 20 por ciento de los médicos comiencen a usar la genómica de forma rutinaria. Ahí es cuando el cambio se acelerará en India.

Pharma Now:  Pero parece que hay mucho involucrado en generar estos informes. ¿El proceso es invasivo o complicado? ¿Cómo funciona realmente?

Dr. Kalyan: Es bastante simple. Normalmente recogemos una muestra de sangre, solo un análisis de sangre de rutina. Solo unos 2 millilitros de sangre. Si alguien no está en una zona metropolitana, incluso podemos usar un hisopo bucal. Solo se toma el hisopo, se nos envía y aislamos el ADN de éste.

A partir de ahí, ejecutamos el análisis y generamos el informe. El tiempo de respuesta es de aproximadamente 2 semanas, incluyendo el asesoramiento genético. Si está involucrado el médico del paciente, enviamos el informe directamente con recomendaciones sobre lo que debe hacerse.

La mayoría de los médicos simplemente comparten la prescripción y la muestra con nosotros. Revisamos si los medicamentos actuales son apropiados, si las dosis pueden ajustarse o si algo debe cambiarse. Proporcionamos recomendaciones alternativas y el médico toma la decisión final y actualiza la prescripción.

Ahora tenemos datos de aproximadamente 12,000 casos. Continuamos validando todo en el backend y hacemos seguimiento a los tres o seis meses para ver si los pacientes mejoraron, se mantuvieron iguales o empeoraron después de realizarse los cambios. Hasta ahora, hemos observado una tasa de éxito del 97 por ciento, lo que significa que los pacientes mejoraron o no empeoraron.

Alrededor del 3% se perdieron en el seguimiento, por lo que no podemos sacar conclusiones de ese grupo. Pero para la gran mayoría, los resultados han sido positivos: menos efectos secundarios y mejor control de sus condiciones.

Pharma Now: Increíble. Pero, Dr. Kalyan, ¿cree usted que India está realmente preparada, clínica, cultural y técnicamente, para una atención preventiva a gran escala basada en genómica?

Dr. Kalyan: Aún no. Pero si observa la demografía de India, estamos en un punto muy crítico.

A menudo decimos que somos la población más joven del mundo, pero desde otra perspectiva, en los próximos 20 años, muchos de estos jóvenes desarrollarán enfermedades crónicas. Si no actuamos ahora, especialmente a nivel de políticas, podríamos convertirnos en una de las poblaciones con mayor carga de enfermedad a nivel mundial en dos décadas.

Nuestra edad promedio es de alrededor de 20 a 25 años. Si no intervenimos mediante políticas alimentarias, control de la presión arterial, monitorización de lípidos y prevención de enfermedades cardíacas, estos problemas nos afectarán gravemente como nación.

En Vision 2047, el gobierno también ha puesto énfasis en la salud de la población como una prioridad. Para lograrlo, necesitamos una comprensión a nivel genómico de los patrones de enfermedad, dónde surgen, por qué ocurren y con cuánta antelación debemos intervenir. La salud de la mujer y la prevención del cáncer, en particular, exigen este nivel de precisión.

Pharma Now: ¿Cuál es el cambio de mentalidad que tanto los médicos como los pacientes deben adoptar en los próximos cinco años?

Dr. Kalyan: Desde la perspectiva de un médico, nos guste o no, esto va a convertirse en la medicina convencional. La atención preventiva tendrá prioridad a medida que la gente esté mejor informada. Si los médicos no se adaptan a la medicina impulsada por IA y los macrodatos, su práctica eventualmente quedará rezagada.

Desde una perspectiva personal, la gente necesita comprender mejor su cuerpo. No se puede dar la salud por sentada. Hay que saber cómo te afecta el entorno, cómo impactan tus elecciones alimentarias y cómo encaja tu genética en el panorama general.

El objetivo debe ser una vida saludable, no solo una larga. Eso significa disfrutar la vida, mantenerse productivo y conservar una buena calidad de vida. Se trata de calidad sobre cantidad. Si quieres mantenerte sano, debes empezar a los 25.

Pharma Now: Una palabra para describir el futuro de la atención sanitaria.

Dr. Kalyan: Tranquilizador. El futuro de la atención sanitaria es tranquilizador porque los tratamientos ya no serán generales ni indiscriminados. Serán personalizados. La medicina pasará de enfoques generales a terapias dirigidas, donde se trate un defecto específico en lugar de simplemente controlarlo.

Pharma Now: ¿El mayor mito sobre la genómica?

Dr. Kalyan: El mayor mito es que esta ciencia es nueva o inmadura.

Como científico y como médico, no creo en la ciencia “avanzada” frente a la “básica”. Aún comprendemos solo una pequeña fracción de cómo funciona el cuerpo humano. La ciencia siempre está evolucionando; su propósito es usar lo que sabemos hoy para ayudar a la gente a estar mejor mañana.

Pharma Now: Si no hubieras sido médico ni fundador, ¿qué hubieras sido?

Dr. Kalyan: Probablemente habría sido agricultor.

Mis abuelos eran agricultores, y viene de familia. Si no hubiera habido urbanización o acceso a la educación, quizá me habría quedado en el pueblo. Tal vez incluso habría sido más feliz, no lo sé. Si retrocedes tres o cuatro generaciones, la mayoría de nosotros probablemente provenimos de pueblos. La vida podría haber sido más sencilla.

Pharma Now: Gracias por traer esta startup a India. La gente está agradecida por lo que están construyendo, y realmente apreciamos que compartas una historia tan fascinante en nuestra plataforma.



Dr. Kalyan: Muchas gracias por la oportunidad. Me alegra que hayamos podido tener esta conversación, especialmente con un equipo joven. Cada historia aporta algo nuevo, y espero que sigamos colaborando.