Investigación de principios activos con pacientes virtuales
Los investigadores de Sanofi crean gemelos digitales
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Se estima que entre el cinco y el ocho por ciento de la población alemana padece una enfermedad autoinmune, como el asma, la artritis reumatoide o las enfermedades inflamatorias intestinales. El desarrollo de nuevos medicamentos contra estas enfermedades es un proceso largo y complejo. Para acelerar la investigación de forma significativa, Markus Rehberg trabaja en la intersección entre la ingeniería, las matemáticas y la biología. Él y su equipo crean los denominados «pacientes virtuales» para simular la eficacia de nuevos medicamentos antes de que se prueben en ensayos clínicos.
«La biología siempre me ha fascinado, especialmente el hecho de que incluso los seres vivos más pequeños, como los microbios, puedan realizar tareas complejas en las que los robots y la electrónica moderna siguen fracasando», explica Markus Rehberg. Este ingeniero doctorado trabaja en el área de Modelización de Enfermedades dentro de la Unidad de Medicina Traslacional (TMU) en el Sanofi BioCampus de Fráncfort. Allí desarrolla los denominados modelos de «Farmacología de Sistemas Cuantitativa (QSP)».
Estos modelos reproducen con detalle los procesos fisiopatológicos del ser humano, desde el nivel molecular hasta las estructuras tisulares complejas. «Se puede imaginar como un sistema de ecuaciones que describe procesos químicos y celulares», explica Rehberg. Con la ayuda de datos anonimizados de pacientes, los modelos se adaptan y precisan posteriormente a la evolución individual de la enfermedad. «Es un trabajo laborioso, pero nos permite comprender las relaciones biológicas y las diferencias entre los pacientes», explica el ingeniero.
Tras finalizar sus estudios de ingeniería, Rehberg se doctoró, investigó el metabolismo celular con ayuda de modelos matemáticos y luego se decantó por la investigación farmacológica, como él mismo afirma: «Estoy convencido de que podemos descifrar los sistemas biológicos de forma más exhaustiva con conceptos de la ingeniería». «Eso me llevó de la investigación básica al desarrollo aplicado de fármacos».
De pacientes virtuales a medicamentos reales
En el BioCampus, el ingeniero dirige el área de QSP. Su equipo aúna diferentes competencias: biología, matemáticas e informática. «Somos a la vez científicos, analistas y desarrolladores», explica. «Esta versatilidad no solo es especial, sino que también refleja nuestra respuesta a los retos científicos y hace que nuestro día a día sea muy variado». Los conocimientos especializados combinados se incorporan al desarrollo de pacientes virtuales. Una vez creados, el equipo puede probar en el ordenador una gran variedad de principios activos, modelar su efecto y ayudar a tomar las decisiones correctas.
En la actualidad, el equipo del QSP ya investiga una amplia variedad de medicamentos en estrecha colaboración con otras áreas de investigación y desarrollo en Fráncfort. Se obtiene información sobre si, por ejemplo, se debe ajustar la vida media, la unión a la molécula diana o la dosificación de un principio activo para lograr el mayor efecto posible en el mayor número posible de pacientes. Para ello, el equipo recurre a una gran cantidad de datos procedentes de muchas fuentes diferentes: desde simples datos de unión hasta evaluaciones de biomarcadores de laboratorio, pasando por estudios clínicos propios y externos. «Esto requiere una coordinación precisa con todas las funciones implicadas y solo es posible gracias a una buena colaboración y a un objetivo común: ayudar a los pacientes», explica Rehberg. La estrecha colaboración con los expertos in situ es una base indispensable para el trabajo.
El equipo de investigación comenzó desde el principio a utilizar la inteligencia artificial de forma específica para su trabajo. Así, la IA ayuda a analizar conjuntos de datos, a revisar y optimizar estructuras de modelos, así como a generar pacientes virtuales. Esto permite obtener predicciones más sólidas y significativas.
En colaboración con institutos de investigación líderes en IA, el equipo trabaja además en combinar los modelos QSP con los métodos de IA más recientes. «El objetivo es integrar en los modelos relaciones adicionales, como comorbilidades y factores demográficos, para representar a los pacientes individuales de forma aún más precisa como gemelos digitales», explica Markus Rehberg.
La integración exitosa de datos de células individuales de alta resolución, es decir, la secuenciación de ARN de célula única, en la creación de gemelos virtuales de pacientes es un paso significativo en el camino hacia la prueba sistemática de moléculas primero en el ordenador, siguiendo el principio «In Silico First». «De este modo, podemos analizar enfermedades complejas a un nivel sin precedentes», afirma Rehberg. «Todos los datos y hallazgos se incorporan continuamente a nuestras bases de datos, lo que nos permite seguir optimizando nuestros modelos y aprovechar nuestros conocimientos sobre el sistema inmunitario para la creación de futuros pacientes virtuales».
Estos hallazgos pueden contribuir a identificar de forma temprana los principios activos especialmente prometedores y a acelerar el desarrollo mediante diseños de estudio optimizados. «En perspectiva, la medicina se individualizará cada vez más y, por lo tanto, será aún más eficiente en forma de medicina de precisión. Los modelos QSP y los gemelos virtuales de pacientes podrían contribuir de manera decisiva a su aplicación en la práctica clínica, ya que ayudan a adaptar las terapias de forma precisa a cada paciente», resume Rehberg.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
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