En algún momento de 2024, un ingeniero de datos australiano llamado Paul Conyngham recibió una noticia que le cambió la vida: Rosie, la perra rescatada que llevaba años acompañándole, tenía cáncer, un tumor de mastocitos agresivo que avanzaba rápido.
Los veterinarios probaron quimioterapia y cirugía, pero los tumores seguían creciendo y Rosie empeoraba, así que Paul decidió buscar otra vía y empezó a pensar como lo que era: un ingeniero de datos con 17 años de experiencia en inteligencia artificial.
Lo que hizo a continuación es una de esas historias que explican hacia dónde va la medicina veterinaria y que, de paso, demuestra hasta qué punto el vínculo entre una persona y su perro puede mover montañas tecnológicas.
Convertir un tumor en datos mejoró la vida de Rosie
El primer paso fue conseguir que secuenciaran el ADN de Rosie, tanto el sano (extraído de su sangre) como el del tumor, para poder comparar ambos y localizar exactamente dónde se habían producido las mutaciones.
Paul contactó con el Centro Ramaciotti de Genómica de la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW), donde el equipo del profesor Martin Smith se encargó de realizar la secuenciación completa.
A partir de ahí, la información genética del tumor dejó de ser tejido biológico y se convirtió en algo que Paul sabía manejar muy bien: datos, millones de líneas de código genético listas para ser procesadas por algoritmos.
Este paso, que suena técnico pero es profundamente humano, resume muy bien la esencia de toda la historia: alguien que traduce el problema de salud de su perra al lenguaje que mejor domina para poder ayudarla.
ChatGPT como copiloto del proceso
Paul utilizó ChatGPT para estructurar un plan de acción completo, desde la secuenciación hasta el diseño de la vacuna, apoyándose en la capacidad del modelo para sintetizar literatura científica y proponer rutas de investigación.
Él mismo lo explicó de forma muy sencilla.
Acudió a ChatGPT, planteó el problema y, paso a paso, fue construyendo con la IA un mapa de ruta que conectaba la información genómica con posibles dianas terapéuticas.
Es importante entender que Paul llevaba 17 años trabajando en aprendizaje automático y análisis de datos, así que tenía la base técnica necesaria para interpretar las respuestas de la IA y traducirlas en acciones concretas.
ChatGPT actuó como un asistente que ordenaba cantidades enormes de información biomédica y ayudaba a identificar qué mutaciones eran relevantes y qué estrategias terapéuticas podían funcionar para ese tumor concreto.
AlphaFold: predecir proteínas para encontrar el camino
Una vez identificadas las mutaciones del tumor, Paul las procesó a través de AlphaFold, el sistema de inteligencia artificial de Google DeepMind que predice la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos.
AlphaFold ha supuesto una revolución en biología estructural porque permite visualizar cómo se pliegan las proteínas.
Algo que antes requería años de trabajo experimental, y lo hace con una precisión comparable a los métodos de laboratorio.
En el caso de Rosie, esta herramienta permitió comprender cómo las mutaciones del tumor alteraban las proteínas y, a partir de ahí, identificar las dianas más prometedoras para diseñar una respuesta inmunitaria específica.
El propio Demis Hassabis, director de Google DeepMind y premio Nobel por AlphaFold, calificó el caso de Rosie como un ejemplo muy interesante de las aplicaciones reales de esta tecnología.
La vacuna de ARNm: instrucciones a medida para el sistema inmunitario
Con toda la información genómica y estructural sobre la mesa, Paul llegó a un punto en el que necesitaba a alguien capaz de fabricar una vacuna personalizada, y ese alguien apareció en la figura del profesor Pall Thordarson, director del Instituto de ARN de la UNSW.
Thordarson tomó los datos que Paul había generado, condensados en media página de fórmula, y con ellos diseñó una vacuna de ARNm personalizada para Rosie en menos de dos meses.
Una vacuna de ARNm funciona enviando instrucciones sintéticas a las células para que produzcan fragmentos de proteínas específicas del tumor, de manera que el sistema inmunitario aprenda a reconocerlas y las ataque de forma selectiva.
Es el mismo principio que está detrás de las vacunas de ARNm más conocidas, adaptado aquí a un caso oncológico individual donde cada molécula se diseña para las mutaciones únicas de un solo tumor.
Thordarson lo describió con una frase que resume la magnitud del hito: esta es la primera vez que se diseña una vacuna personalizada contra el cáncer para un perro.
Diez horas de carretera y una inyección que lo cambió todo
En diciembre de 2025, Paul condujo diez horas con Rosie hasta la Facultad de Veterinaria de la Universidad de Queensland, en Gatton, donde la profesora Rachel Allavena, especialista en inmunoterapia canina, administró la primera dosis.
Rosie recibió una segunda dosis de refuerzo en enero de 2026 y tenía programada una tercera para las semanas siguientes.
Los resultados fueron visibles con rapidez: el tumor se redujo de forma muy significativa en las primeras semanas, y algunas fuentes hablan de una disminución del volumen tumoral de hasta el 75% en el primer mes.
Paul contó que Rosie había vuelto a perseguir conejos, una imagen sencilla que dice más sobre el resultado de la vacuna que cualquier estadística clínica.
Por qué esta historia importa mucho más allá de Rosie
Lo que Paul y el equipo de la UNSW consiguieron con Rosie es una prueba de concepto que conecta directamente con una de las líneas de investigación más prometedoras de la oncología actual: las vacunas personalizadas de ARNm contra el cáncer.
En este momento hay más de 60 candidatas a vacunas de ARNm oncológicas en distintas fases de desarrollo en todo el mundo, y algunas de las más avanzadas, como la colaboración entre Moderna y Merck para melanoma, ya se encuentran en fase 3 de ensayos clínicos.
Investigaciones recientes en el Dana-Farber Cancer Institute han mostrado que formulaciones mejoradas de vacunas personalizadas basadas en neoantígenos generan respuestas inmunitarias potentes y específicas en pacientes con melanoma.
Un ensayo de fase 1 publicado en Nature con pacientes de carcinoma renal de células claras mostró que, tras una mediana de seguimiento de más de 40 meses, ninguno de los nueve pacientes vacunados había experimentado recurrencia.
En el Mount Sinai, otro ensayo de fase 1 demostró que las vacunas personalizadas basadas en neoantígenos son seguras y viables en múltiples tipos de cáncer, incluyendo pulmón, mama, vejiga y mieloma múltiple.
La idea central es siempre la misma: identificar las mutaciones únicas de cada tumor, diseñar una molécula de ARNm que enseñe al sistema inmunitario a reconocerlas y dejar que el propio cuerpo haga el trabajo de buscar y eliminar las células tumorales.
Lo que Rosie nos enseña sobre el futuro de la medicina
El caso de Rosie demuestra que la combinación de secuenciación genómica, inteligencia artificial y tecnología de ARNm puede producir una vacuna personalizada en semanas, adaptada a las mutaciones exactas de un tumor concreto.
Thordarson fue muy claro al respecto: lo que Rosie está enseñando es que la medicina personalizada puede ser muy efectiva y realizarse de manera ágil con tecnología de ARNm, y que el objetivo final es aplicarlo en personas.
Paul también ha expresado su intención de seguir trabajando en vacunas similares para humanos, convencido de que la inteligencia artificial va a transformar la medicina personalizada de forma profunda en los próximos años.
Las vacunas personalizadas de melanoma podrían estar disponibles para 2028, y las de otros tipos de cáncer seguirían después, abriendo una era en la que cada tratamiento se diseña para cada paciente.
Greg Brockman, presidente de OpenAI, compartió la historia como ejemplo de cómo la IA está empoderando a personas para resolver problemas que antes solo estaban al alcance de grandes laboratorios.
Y Aravind Srinivas, director de Perplexity, afirmó que AlphaFold será recordado como uno de los logros más importantes de la inteligencia artificial, con beneficios que alcanzarán a generaciones futuras.
Todo empezó porque alguien quiso salvar a su perra
Al final, detrás de toda la tecnología, los algoritmos, las secuencias genómicas y las vacunas de ARNm, hay una historia muy sencilla: la de un hombre que se negó a rendirse cuando le dijeron que a su compañera de vida le quedaban pocos meses.
Paul lo resumió de una forma que conecta con cualquiera que haya compartido su vida con un perro: «Rosie ha estado conmigo en las rupturas, en los negocios difíciles y en los paseos por el bosque; cuando le dieron esa sentencia, tenía que hacer todo lo posible por ella».
Esa frase contiene todo lo que necesitas saber sobre por qué la inteligencia artificial, cuando se pone al servicio de un vínculo real y profundo, puede conseguir cosas que parecían imposibles hace apenas unos años.
Y Rosie, mientras tanto, ha vuelto a perseguir conejos.
Bibliografía
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- Braun, D. A., et al. (2025). Personalized neoantigen vaccine in patients with high-risk renal cell carcinoma. Nature. (Ensayo fase 1 de vacuna personalizada en carcinoma renal.)
- Dana-Farber Cancer Institute (2025). Modified Personalized Cancer Vaccine Generates Powerful Immune Response. (Resultados de NeoVax MI en melanoma.)
- Bhardwaj, N., et al. (2025). Personalized Cancer Vaccine Phase 1 Trial. Mount Sinai. (Ensayo PGV001 con neoantígenos en múltiples tipos de cáncer.)
- Scientific American (2025). Personalized mRNA vaccines will revolutionize cancer treatment. (Panorama de más de 50 ensayos clínicos activos.)
- PMC/NIH (2025). mRNA-Based Personalized Cancer Vaccines. (Revisión de ensayos clínicos de vacunas antitumorales de ARNm 2021–2025.)
- PMC/NIH (2024). Personalized neoantigen cancer vaccines: current progression, challenges and a path forward. (Revisión sobre avances y retos en vacunas de neoantígenos.)
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