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11 Julio 2022

La hoja de ruta digital del sistema inmunitario

Los gemelos digitales, modelos de simulación personalizados pioneros en la industria, están empezando a implementarse con algunos éxitos importantes, por ejemplo, en el diagnóstico cardiovascular y en el control de bombas de insulina. Uno del sistema inmunitario podría ofrecer medicina de precisión para una amplia gama de afecciones como el cáncer, las enfermedades autoinmunes y las infecciones víricas como la COVID-19. 


Hoy en día, casi todos los sectores que trabajan con tecnologías complejas utilizan sofisticadas simulaciones informáticas de "gemelos digitales" para prever el rendimiento de cada pieza de un equipo en condiciones reales. Por ejemplo, un gemelo digital de un motor de avión recibe datos operativos continuamente actualizados a través del "Internet de las cosas" mientras el motor está en vuelo. Cualquier desviación proporciona una alerta temprana de un problema, que puede resolverse antes de que sea crítico o catastrófico.

El análogo médico está en sus inicios. Los "dobles" podrían tener muchos usos y adoptar muchas formas: predecir las trayectorias de las enfermedades de manera personalizada permitiendo el diagnóstico antes de la aparición de síntomas graves, ayudar a identificar biomarcadores o dilucidar los mecanismos de acción de los medicamentos y crear modelos computacionales mecanicistas de la función biológica.

Ejemplos actuales, como los que existen del corazón humano mejoran el diagnóstico, el pronóstico y las terapias. Otro ejemplo es el páncreas artificial que ayuda a los pacientes diabéticos de tipo I a gestionar la insulina.

Especialmente importantes son aquellos que captan las características clave del sistema inmunitario, con su omnipresente influencia en las enfermedades humanas. Ser capaz de predecir la respuesta de un individuo ante una infección o lesión podría salvarle la vida de muchas maneras. Esto es lo que plantea el proyecto "Construyendo gemelos digitales del sistema inmune humano: hacia una hoja de ruta", que refleja la propuesta de un grupo de trabajo de unos 200 científicos de seis universidades de todo el mundo para la modelización a escala múltiple de las pandemias víricas. 

Para ello, proponen la creación de un Consorcio para la Inmunología Predictiva que trabaje para integrar a los investigadores transdisciplinarios. Esta infraestructura humana de colaboración, que integra estrechamente la modelización y el despliegue clínico, ayudaría a transformar la naturaleza de la investigación biomédica permitiendo objetivos actualmente inalcanzables. También proporcionaría numerosas oportunidades para nuevos paradigmas de formación, tanto para investigadores biomédicos, como computacionales.

Prevén dos fases proyectadas en 7 años. Un esfuerzo inicial de planificación se extenderá durante 2 años en el que se determinará la(s) aplicación(es), se establecerá un mapa conceptual del IDT, se creará la infraestructura necesaria y se determinará la composición del grupo de colaboradores. El primer paso es reunir a los principales interesados para definir los objetivos y los enfoques: modeladores, inmunólogos, clínicos, ingenieros de software, entidades comerciales y financiadores.

El objetivo: un pequeño número de aplicaciones; tener un grupo directivo que pueda iniciar y coordinar los siguientes pasos; y un esquema de las fuentes de financiación disponibles comenzando con fondos para una fase de planificación. Los siguientes tres años, el consorcio construirá y validará una versión prototipo e infraestructura informática de apoyo. En los dos últimos años se validarán en ensayos con pacientes.

La tecnología de gemelos digitales está a nuestro alcance. Dado que el sistema inmunitario desempeña un papel en prácticamente todas las enfermedades importantes a las que se enfrenta la humanidad incluidas las infecciosas, cardíacas, respiratorias y autoinmunes, el impacto será potencialmente muy elevado. El momento de empezar es ahora.

 

Fuente bibliográfica

Building digital twins of the human immune system: toward a roadmap

R. Laubenbacher et al

University of Nebraska-Lincoln

DOI: 10.1038/s41746-022-00610-z

Ciencia y Medicina

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