La copia digital de su cuerpo permite probar los tratamientos

¿Qué pasaría si los médicos pudieran predecir el éxito del tratamiento para cada individuo? Los pacientes no se verían agobiados innecesariamente y los costes sanitarios se reducirían. El investigador Natal van Riel de la Universidad Tecnológica de Eindhoven está trabajando en modelos matemáticos que muestran el metabolismo humano de cada persona. Con su proyecto de investigación DigiTwin, quiere construir una copia digital de pacientes individuales para predecir el éxito y determinar el cuidado posterior necesario de un tratamiento como la cirugía de bypass gástrico en el caso de la obesidad.

Cada ser humano es único. Con una vida única en un entorno único, un comportamiento único, un genoma único y un historial de enfermedades único. Es por eso que cada persona reacciona de manera diferente al tratamiento y la medicación no siempre funciona. Los médicos tienen dificultad para estimar esta diferencia. A partir de este hecho ha surgido un nuevo campo de investigación en la ciencia: la medicina personalizada. Van Riel: «Basándonos en la idea de que el paciente medio no existe, utilizamos modelos informáticos para intentar predecir la respuesta de un individuo a una terapia o medicación».

Con el aumento de la medición de los ciudadanos, que utilizan Fitbits y otras aplicaciones de salud para monitorear su propia salud, cada vez hay más datos disponibles por individuo. Actualmente, los médicos no utilizan esta mina de oro de datos, aunque estos datos pueden ser muy interesantes para determinar qué lo hace diferente de los demás. Cuando las personas usan estas aplicaciones durante un período de tiempo más largo, la base de datos resultante funciona en paralelo con su vida, por así decirlo.

Esa es exactamente la información que el programa de investigación DigiTwin quiere usar. Por supuesto, con la debida atención a cuestiones como la privacidad, la ética y la seguridad de los datos. Van Riel: «Estamos creando un modelo de computadora basado en la montaña de datos. Y debido a que el modelo siempre usa datos nuevos, que el individuo recopila durante un período de tiempo más largo, el modelo crece con el individuo. Esto crea un gemelo digital de el individuo En nuestro caso, un gemelo digital simplificado de su sistema metabólico».

Del modelo general al personal

Sin embargo, el metabolismo humano es un sistema increíblemente complejo de replicar. No solo la ingesta de alimentos juega un papel importante, sino también las bacterias en el intestino y las hormonas cuyo trabajo es activar y desactivar los procesos digestivos. Para desarrollar gemelos digitales, primero debe saber cómo funcionan estos procesos. Van Riel: «Solo entonces puede determinar qué hace que un sistema saludable sea diferente de un sistema no saludable».

Una vez que haya desarrollado un modelo estándar de este tipo, puede comenzar a trabajar con el individuo. En lugar de utilizar valores estándar, Van Riel y los investigadores de su grupo completan los modelos con datos personales de un paciente individual, por ejemplo, los valores hormonales y el patrón de alimentación de esa persona. A continuación, puede realizar simulaciones; ajustar la dieta o simular una cirugía. La reacción en cadena que provoca esta intervención es visible como una salida del sistema. Y eso muestra si la intervención es exitosa para el metabolismo del paciente o no.

Obesidad y diabetes tipo 2

El estilo de vida de una persona juega un papel muy importante en su metabolismo. Por ejemplo, un estilo de vida poco saludable puede contribuir al desarrollo de todo tipo de enfermedades, como la obesidad y la diabetes tipo 2. Pero no necesariamente. Van Riel quiere saber de dónde provienen estas diferencias.

Por ejemplo, aún queda mucho por aclarar acerca de la cirugía de derivación gástrica en personas obesas. Un bypass gástrico, que reduce el estómago al tamaño de un kiwi, conduce a una reducción de peso significativa en el 75% de las personas. Van Riel: «Lo extraño es que el metabolismo de las personas se vuelve más saludable incluso antes de perder peso. Por ejemplo, las personas con diabetes tipo 2 pueden dejar de inyectarse insulina tan pronto como dos semanas después de la operación, mientras que la pérdida de peso después de la operación suele durar un año.» Al hacer gemelos digitales del metabolismo de estos pacientes, Van Riel quiere descubrir por qué es así y si la cirugía mayor era el tratamiento adecuado para ese paciente específico.

El conocimiento del dominio genera mejores modelos

Van Riel y su grupo de investigación están especialmente interesados en los cambios a lo largo del tiempo, descritos mediante ecuaciones diferenciales en sus modelos. Sus modelos matemáticos se basan en leyes físicas; las reacciones bioquímicas que ocurren durante la digestión, la absorción y el metabolismo. Esto evita la creación de una caja negra, mediante la cual un médico siempre puede deducir por qué el modelo da un resultado determinado.

Van Riel: «Para poder convertir los modelos informáticos existentes de niveles de azúcar en sangre en personas para su aplicación a personas con diabetes, debe incluir conocimiento del dominio médico en sus modelos, como en este caso, cómo se absorbe y procesa la glucosa en un cuerpo con diabetes. Solo entonces puede realmente hacer que su modelo se ajuste al paciente». Y si bien eso puede sonar obvio, no lo es. Muchos modelos que se hacen sobre la base de la inteligencia artificial solo buscan patrones en el repositorio de datos, sin considerar ninguna ley física.

Van Riel continúa: «Se produce una alteración en las personas con diabetes tipo 2, con una fuerte efecto sobre el hígado o el músculo. En nuestro modelo, puede investigar estos dos problemas por separado. Por ejemplo, simulando que no llega glucosa al hígado. No es posible llevar a cabo este tipo de examen en el propio paciente. Si bien podemos decirle al médico qué parte de la captación de glucosa está alterada en un paciente en particular». De esta forma, el médico ya puede estimar el efecto de la intervención antes del tratamiento.

Juego de diabetes para pacientes

La investigación de Van Riel no solo es aplicable a los médicos. Con los resultados de la diabetes, Van Riel está desarrollando actualmente un juego de diabetes personalizado para pacientes. Una persona que acaba de ser diagnosticada con ‘diabetes tipo II’ todavía tiene que aprender a lidiar con su enfermedad. Por ejemplo, tiene que aprender cómo reacciona su cuerpo a, por ejemplo, los deportes o la comida, y qué opciones son, por lo tanto, buenas y menos buenas.

El juego que Van Riel está desarrollando ahora junto con el internista Harm Haak del MMC está dirigido a personas con un dispositivo que mide automáticamente el nivel de glucosa cada cinco minutos. Estos datos van directamente al juego y, por lo tanto, también crecen con el paciente a lo largo del tiempo. De esta forma, el paciente puede practicar con seguridad la toma de decisiones, como la jardinería o comer un pastel de cumpleaños, en una copia digital de sí mismo.

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La prueba de la hormona intestinal predice la eficacia individual del bypass gástrico Proporcionado por la Universidad Tecnológica de Eindhoven Cita: La copia digital de su cuerpo permite probar tratamientos (2020, 18 de junio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-06-digital-body-treatments.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.