La ciencia pone el foco en los “gemelos digitales” para afinar en el tratamiento médico

Raúl Casado |

Madrid (EFE).- La investigación médica más vanguardista tiene el foco puesto en personalizar al máximo los tratamientos con el objetivo de afinar los resultados, reducir los daños colaterales e incluso prevenir enfermedades, y los “gemelos digitales” -réplicas virtuales de los pacientes- se abren paso en ese campo como posible paradigma de la medicina de precisión.

Numerosos centros de investigación y hospitales han puesto en marcha ambiciosos proyectos para crear “gemelos digitales” que repliquen con absoluta fidelidad los datos y características de cada paciente para tratar de personalizar al máximo sus necesidades a partir de los datos obtenidos de la secuenciación de su genoma e historia clínica, pero también de la información relacionada con sus hábitos de vida.

Un laboratorio de realidad virtual para tratamientos médicos. "Gemelos digitales", para mejorar los tratamientos
Un laboratorio de realidad virtual para tratamientos médicos. EFE/Rodrigo Sura

Muchos de esos proyectos parten de la premisa cada vez más consolidada de que la solución a algunos de los grandes retos que afronta la investigación médica llegará de la mano de la combinación de todas las ramas del conocimiento científico y tecnológico: desde la genómica, la proteómica o la biología molecular, hasta la bioinfomática, la inteligencia artificial o el big data.

“Gemelos digitales” en cáncer de mama

El Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) ha puesto en marcha, en colaboración con otros doce centros de investigación, el proyecto “Oncología de alta definición en cáncer femenino”, una iniciativa dotada con 2,5 millones de euros para crear modelos computacionales (gemelos digitales) que repliquen con exactitud a mujeres con cáncer de mama.

Y un consorcio de seis universidades, hospitales y centros de investigación han impulsado también un proyecto (Leukodomics ) para crear gemelos virtuales de niños o adolescentes con leucemia y simular cuál va a ser su respuesta al tratamiento y evolución, además de las probabilidades de éxito, las posibles toxicidades y de evaluar la evolución a largo plazo.

El investigador Miguel Ángel Quintela, jefe de la Unidad de Investigación Clínica en Cáncer de Mama del CNIO, ha insistido en que el proyecto que pilota este centro está en sus fases iniciales y en lanzar un mensaje por lo tanto de cautela hasta comprobar los resultados, pero cree que puede llegar a ser una de las mejores herramientas para reducir los efectos más negativos y tóxicos de los tratamientos.

“Sería improbable que asignemos un tratamiento a una enferma sabiendo que no le va a funcionar”, ha manifestado Quintela en declaraciones a EFE, y ha observado que en la actualidad esos efectos se conocen a nivel de grupo pero no de una forma individualizada.

En el proyecto que lidera desde el CNIO se han involucrado también el Hospital La Princesa; el de Fuenlabrada; el Clínico de Valencia; el de Son Espases (Baleares); el Instituto Catalán de Oncología, el Complejo Hospitalario de Navarra; el Hospital Virgen de la Macarena de Sevilla; el de San Pedro de Cáceres; el Complejo Hospitalario A Coruña; y las universidades Carlos III y Politécnica de Madrid.

Para replicar con exactitud a cada “gemela virtual”, los investigadores van a recopilar los datos de genómica o de proteómica de cada paciente, que además estarán monitorizadas para compilar información sobre su estilo de vida, el uso de las redes sociales o hasta su estado emocional.

Así, mediante dispositivos corporales como las populares pulseras digitales, quedarán registrados datos como el pulso, la concentración de oxígeno en sangre o la actividad física que hace cada paciente de cáncer de mama, que se completará con su “huella digital” y la actividad que lleva a cabo en redes o el uso del móvil, y se completará con datos relacionados con su estado emocional o su calidad de vida.

Quintela ha destacado la importancia de todos estos factores para completar la historia de cada paciente, y ha citado como ejemplo que una persona con una alimentación insana puede tener peor el sistema inmune, o la influencia determinante que puede llegar a tener su nivel de socialización.

Búsqueda multidisciplinar para precisar en los resultados

“La aplicación que hemos desarrollado mide con qué frecuencia el paciente desbloquea el teléfono móvil; no es igual el estado mental de una persona que lo desbloquea tres veces por hora que el de la que lo desbloquea cincuenta veces por minuto; podemos intuir que la segunda está más nerviosa y ese es un dato revelador”, ha explicado el investigador, y ha precisado que los dispositivos permitirán conocer también información relevante como el “soporte social” de cada paciente, si pasa mucho tiempo en su casa o si está activo o quieto.

Un laboratorio de realidad virtual para mejorar en los tratamientos médicos. "Gemelos digitales" para mejorar tratamientos
Un laboratorio de realidad virtual para mejorar en los tratamientos médicos. EFE/Rodrigo Sura

El proyecto “Leukodomics”, financiado también con fondos europeos y que se prolongará durante dos años, implica a numerosos investigadores médicos, pero también de áreas como la informática, las matemáticas o la física, y al mismo se han sumado la Universidad Complutense de Madrid; el Instituto de Investigación del Hospital público 12 de Octubre; la Universidad de Castilla-La Mancha; la Universidad Francisco de Vitoria; el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC); y el Hospital Niño Jesús de Madrid.

Los investigadores tratarán de generar modelos digitales que integren toda la información de niños y adolescentes con leucemia: cuál fue el diagnóstico, la respuesta al tratamiento o su fondo genético, con el objetivo de obtener un modelo personalizado de predicción de la enfermedad en diferentes escenarios simulados, sin necesidad de que intervenga de forma directa el paciente y minimizando el riesgo.

Se trata, según el Hospital Niño Jesús -que coordina el proyecto desde el área de oncología pedriátrica- de incorporar por primera vez modelos computacionales de la enfermedad y recursos informáticos procedentes de la ciencia de datos., con el fin de mejorar y afinar al máximo los resultados de los tratamientos.