Borja

AI + YouTube.
Building @tubechefai and too many other things.
Probably arguing with Claude

[Borja @borjitaea]

@fmontes Creo que se refiere a que el agente se lo compre para él mismo

[Borja @borjitaea]

@amosdixit Porque es un tio que hace bien las cosas, entrevistas muy buenas, lo ven muchísimos españoles en edad de votar, entre ellos gente que se ha decepcionado por la retirada

[Borja @borjitaea]

@GuliMoreno Su razonamiento es que hay correlación

[Borja @borjitaea]

@iagolast Más o menos así hago yo desde que me hizo falta (agosto 2025) y va finísimo

[Borja @borjitaea]

Se me olvidó que los line break de sublime vienen duplicados 😓

[Borja @borjitaea]

Keeping Up With The Frontier #1 - Arrancamos con la serie de posts donde os voy a traer cada semana (como poco) algo interesante que se está haciendo con IA y que merece la pena conocer: un campo, un nicho, una persona, un avance, una técnica o un negocio.

Go

Una bioingeniera de la Carlos III de Madrid está en San Francisco entrenando modelos de IA para diseñar vacunas contra el cáncer hechas A MEDIDA para cada paciente.

Se llama María Muñoz (@mmunozpz) y es la primera "invitada" de la serie.

¿Vacunas contra el cáncer?

No son para prevenir. Se ponen cuando ya tienes cáncer. Lo explica ella:

1) Te hacen una biopsia y secuencian el tumor

2) Cada tumor enseña en la superficie de sus células cosas que solo tiene ese tumor. Son las dianas, y son distintas en cada paciente

3) Te vacunan con las que más pueden despertar a tu sistema inmune, para que aprenda a atacarlas y pelee él contra el cáncer

La IA entra en el paso 3. Elegir cuáles meter en la vacuna es lo difícil.

Para eso en @invokebio han entrenado su propio modelo, NEMo. Comparan el tumor antes y después de la inmunoterapia y miran qué mutaciones aparecen en cada vez menos células. Eso les da una pista de a qué grupos de células pueden estar atacando las defensas.

(En las respuestas le preguntaron por su modelo de IA favorito y contestó NEMo. El suyo lol)

Y lo que más me flipa: dicen que cada paciente que tratan les sirve para mejorar el modelo. Un self-improvement loop de verdad.

Han publicado el paper en abierto, con todos los números. Y según cuenta ella, ya hay pacientes recibiendo estas vacunas.

Obviamente esto hay que cogerlo con pinzas: el paper es un preprint, o sea que todavía no lo han revisado científicos de fuera, y ella trabaja en la empresa.

Y hoy es caro. Se lo preguntaron y no se escondió:

"No voy a mentir, hoy no todo el mundo puede pagarlo, y a mí también me preocupa"

Pero secuenciar un genoma costaba unos 100 millones de dólares en 2001 y hoy unos 500. Ella cree que fabricar esto va por el mismo camino.

Y viendo lo que ha mostrado Anthropic con Fable 5.2 y la robótica... creo que la cosa se va a poner MUY interesante

Vamos a lo técnico (todo sale del paper). ¿Cómo lo entrenaron y qué tal va?

Partieron de 215 pacientes con muestras del tumor antes y después de la inmunoterapia. Se quedaron con 93, los que tenían buenas muestras y señales de que sus defensas estaban activas, y de ahí sacaron 39.952 posibles dianas para entrenar.

Luego cogieron los datos de TESLA, un reto en el que 25 equipos usaron sus propios métodos para predecir qué dianas reconocerían las defensas de cada paciente.

En el laboratorio ya habían comprobado cuáles reconocían, así que podían comparar las listas.

En el grupo original de 5 pacientes, NEMo colocó de media el 63% de las dianas confirmadas entre sus 20 primeras propuestas por paciente. La mediana de los equipos rondó el 20%.

Con datos de vacunas ya puestas, también ordenó las dianas mejor que herramientas como PRIME o BigMHC.

Y problemas, unos cuantos:

1) En su prueba interna el modelo apenas supera al azar prediciendo qué mutaciones fueron a menos en el tumor. Donde gana es ordenando: entre el 1-2% que puntúa más alto, fue a menos el 37-40%. En el conjunto, el 22%

2) Las etiquetas con las que aprende causan algo de ruido. Si desaparece una célula con varias mutaciones, todas se marcan igual aunque solo una provocara la reacción

3) Solo entrenaron con tumores que ya tenían actividad inmune. No se sabe si funciona igual en los que no la tienen

4) Las pruebas de fuera son con pocos pacientes

Pero lo que SÍ han visto: en vacunas ya puestas, separaron a los pacientes en dos grupos según qué proporción de las dianas de su vacuna puntuaba alto NEMo. En el grupo con más, el cáncer tardó más en avanzar. Lo que queda por probar es qué pasa cuando eliges con el modelo desde el principio.

El paper y su explicación completa, en el primer comentario.

Seguidla.

[Borja @borjitaea]

Aquí lo tenéis todo:

El preprint https://t.co/wj7xReY6Ga

Cómo funciona NEMo contado por ellos https://t.co/NaEqaf5Xw8

La explicación de María sobre qué es exactamente una vacuna contra el cáncer (que seguro es mejor que la mía) https://t.co/sPpnq4HhfS

Y lo del coste de secuenciar un genoma, que es el gráfico que ella misma enlazó https://t.co/0SPGEtTJIu

[María Muñoz @mmunozpz]

Hi,

That’s a fair question. In cancer is a bit different, is just the name they have but they are not vaccines given to healthy people to prevent them from cancer.

Personalized cancer vaccines are given when someone is already fighting cancer, after doing a biopsy and sequencing their tumor you can analyze what the tumor is presenting in the surface of its cells (neoantigens), which are unique from patient to patient, and vaccinate the patient with the ones that you think can “invoke” a higher immune response, your immune system will learn it has to attack those and it will fight the cancer itself. You should check @invokebio recent blog to explain our exact approach and results:

https://t.co/7vIUXFWbxz

And interestingly, this immune response has memory, so these vaccines are often given after removing the tumor with surgery to now “prevent” a relapse.

Hope the explanation was easy to follow, happy to answer follow up questions or just DM me 🫡

[Borja @borjitaea]

@ErikaCelestica Un poco tarde pero me ha molado. Se aprenden cosis sin hacerse pesado. Si acaso diría que intentaras ponerle más tu voz según escribas más artículos, ninguna pega a escribirlos con claude, pero da gusto que se note fuerte el estilo de la persona.

[Borja @borjitaea]

@adoviguera Le falta su Inés

[Borja @borjitaea]

@AlbertSalgueda @melso_ai Me encanta. Muy bien todo el enfoque. Todo

[Borja @borjitaea]

@RogerKernel Literal https://t.co/a29Uehzlop

[Ariel Daumas @DaumasAriel]

@neimarkl

[Borja @borjitaea]

Estoy escribiendo el primer post de Keeping Up With The Frontier, y por supuesto, apoyándome con claude

Pues me está bloqueando la mitad de las cosas/research 🤡

[Borja @borjitaea]

@AlvaroFelipeCh No sé yo si diría que están al mismo nivel, especialmente desde opus 5.5

[Borja @borjitaea]

@XMihura Yep. Lo primero que he pensado. La palabra tiene que valer algo.

[Borja @borjitaea]

@mansantillan Imagina lo divertido que va a ser cuando haya modelos controlando fábricas enteras

[Borja @borjitaea]

@curritoeg Joder, pues es la primera vez que me salta

[Borja @borjitaea]

¿Esto es nuevo o yo no me había enterado?

[Borja @borjitaea]

@Sergimcc @MateuSanchz Congrats tio, a por todas

[Borja @borjitaea]

@tasarren Si es casi lo mismo, dale, y a montar biz de mientras

[Borja @borjitaea]

@user_nuria Guapísimo