Gemelos digitales

El uso de gemelos digitales (DT) ha proliferado en varios campos e industrias, con un reciente aumento en el sector de la salud. El concepto de gemelo digital para la salud (DT4H) promete revolucionar todo el sistema de salud, incluida la gestión y la entrega, el tratamiento y la prevención de enfermedades y el mantenimiento del bienestar de la salud, mejorando en última instancia la vida humana.

Los gemelos digitales,¹ están emergiendo rápidamente como herramientas poderosas en la medicina personalizada y más allá. En el ámbito sanitario, sirven como representaciones virtuales del organismo, las partes del cuerpo, los órganos específicos y los sistemas de un paciente, como el circulatorio y el nervioso.

El modelado funcional del estado y el comportamiento del cuerpo o sus componentes tiene el potencial de proporcionar información para aplicaciones clínicas y de investigación. El objetivo es simular cómo un órgano, un sistema o incluso todo el organismo responde a estímulos y circunstancias de relevancia clínica para el paciente, obteniendo así conclusiones útiles.

Estos modelos pueden ser descriptivos, predictivos, prescriptivos o incluso generativos, capaces de completar los datos faltantes o no disponibles. Un desafío central es replicar con precisión los atributos fisicoquímicos, fisiológicos, anatómicos y, cuando sea necesario, psicológicos relevantes para cada caso de uso específico.

La creación de gemelos digitales clínicamente útiles depende de la integración de diversas fuentes de datos, lo cual es una tarea técnicamente compleja. Sin embargo, cuando tiene éxito, permite un "diálogo" dinámico con el modelo para evaluar su estado actual, predecir la evolución y simular respuestas a intervenciones como las terapias.

Es importante enfatizar que las simulaciones de gemelos digitales se adaptan a pacientes individuales: no representan a un paciente genérico o arquetípico, sino que tienen como objetivo crear un modelo personalizado para un individuo específico. Un ejemplo es un proyecto liderado por el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), que está desarrollando gemelos digitales de mujeres con cáncer avanzado utilizando inteligencia artificial. Esta iniciativa, titulada "Oncología de alta definición en el cáncer de la mujer", forma parte del programa de Infraestructura de Medicina de Precisión Asociada a la Ciencia y la Tecnología.

Estos gemelos digitales constan de múltiples capas de información integradas en un único modelo que refleja la realidad para una aplicación específica.

En el proyecto antes mencionado, se incorporó una amplia gama de datos a los modelos de gemelos digitales, que abarcan el metabolismo tumoral, la expresión de genes y proteínas, indicadores fisiológicos como los ritmos circadianos, la frecuencia cardíaca y la actividad física, el bienestar emocional y los datos clínicos convencionales, desde el diagnóstico hasta los protocolos de tratamiento.

La adición de más "capas" de información mejora la complejidad y la precisión del modelo, lo que permite mejoras incrementales y una funcionalidad ampliada.

Una innovación notable en este caso es el modelo de reloj biológico desarrollado por el CNIO, que estima la edad biológica de un paciente. Esto puede ayudar a evaluar si el envejecimiento biológico se acelera o se ralentiza durante la progresión de la enfermedad, proporcionando información sobre el efecto del tratamiento. Esto puede guiar a los médicos en el ajuste de la intensidad del tratamiento o la modificación de las combinaciones terapéuticas de acuerdo con la evolución del estado biológico del paciente.

Las capas de información utilizadas y su integración son aspectos clave de cada tipo de gemelo digital, asegurando que no solo sea funcional sino también clínicamente relevante.

En muchos sentidos, los gemelos digitales sirven como "mapas", tanto literales como figurativos. En el sentido más directo, pueden guiar la planificación de intervenciones físicas, como procedimientos quirúrgicos.

Además de simular los efectos de las terapias, los gemelos digitales pueden modelar la progresión natural de las enfermedades y respaldar la planificación de la atención a largo plazo. Pueden ayudar a anticipar la aparición de ciertas afecciones, en particular enfermedades hereditarias, cuando los factores de riesgo están presentes pero los síntomas aún no han aparecido.

Estos modelos ofrecen herramientas valiosas para la prevención y gestión proactiva de riesgos. En el contexto de la prevención, la capacidad de presentar un caso más sólido y basado en datos, incluso si se deriva de simulaciones, podría ayudar a persuadir a los pacientes y mejorar el cumplimiento de las pautas de atención preventiva.

Desde cierta perspectiva, los gemelos digitales se asemejan a una "bola de cristal" impulsada por la tecnología. Una vez refinados, estos modelos podrían permitir a los médicos explorar escenarios terapéuticos alternativos e identificar las estrategias de tratamiento más efectivas. Esto minimiza la dependencia de prueba y error, lo que permite tomar decisiones más rápidas basadas en datos en un entorno de simulación controlado, una especie de sandbox clínico.

Un área clave de sinergia se encuentra entre los gemelos digitales y los dispositivos médicos.

Las tecnologías portátiles, por ejemplo, pueden proporcionar datos de salud en tiempo real o periódicos que actualizan dinámicamente el gemelo digital de un paciente.

Por el contrario, los gemelos digitales pueden mejorar el campo de los dispositivos médicos al permitir la optimización de las configuraciones de los dispositivos o la colocación de implantes. Su integración en el cuerpo y los posibles efectos fisiológicos se pueden modelar y simular con anticipación, lo que permite intervenciones más precisas y personalizadas.

Estos modelos también ayudan a sintetizar y gestionar grandes volúmenes de datos complejos. Al servir como filtros inteligentes, reducen la carga cognitiva de los médicos, ofreciendo visualizaciones y simulaciones claras que respaldan una toma de decisiones más segura, especialmente en situaciones clínicas complejas o inciertas.

Los gemelos digitales son prometedores en una amplia gama de aplicaciones médicas, desde el diagnóstico temprano, el pronóstico y la selección personalizada de terapias hasta el seguimiento del tratamiento y la prevención de recaídas. En campos como la neurología, la cardiología y la oncología, estos modelos ya han mostrado potencial.

Los gemelos digitales ya se han aplicado en neurología, cardiología y oncología. Centrándonos en los desarrollos realizados en España, destacan dos avances recientes presentados por Univadis España, una plataforma de Medscape Network: uno implica el uso de gemelos digitales para la investigación en el cerebro humano para descubrir los mecanismos relacionados con la remisión de la psicosis, y el otro demuestra el uso de mejoras de los gemelos digitales en el diagnóstico de contracciones ventriculares prematuras.

Si bien el campo está evolucionando rápidamente, aún se encuentra en sus primeras etapas. Aunque se esperan obstáculos técnicos y complejidades regulatorias, el potencial a largo plazo es significativo. Los gemelos digitales podrían permitir evaluaciones más rápidas y seguras de múltiples vías de tratamiento y respaldar la experimentación virtual en un entorno libre de riesgos.

Uno de los principales retos es la validación clínica. Los gemelos digitales deben probarse con datos longitudinales del mundo real y demostrar que sus predicciones aportan un valor añadido en comparación con las guías clínicas actuales. Igualmente, crucial es el desarrollo de una infraestructura de datos interoperable y transfronteriza que permita una adopción escalable y coordinada en todos los sistemas de salud de todo el mundo.

Un último aspecto crucial a tener en cuenta es la privacidad de los datos, la propiedad y el uso ético de los gemelos digitales. Más allá de los datos en sí, surgen preguntas fundamentales sobre los modelos de gemelos digitales: ¿Quién es el propietario del gemelo digital de una persona? ¿Deberían estos modelos ser transferibles y, en caso afirmativo, en qué condiciones? El consentimiento informado es fundamental para abordar estas cuestiones y garantizar el uso responsable de las tecnologías de gemelos digitales en la práctica clínica.

Ya se está explorando el uso de gemelos digitales en ensayos clínicos,² y su potencial se extiende más allá de la formación médica y la educación de los pacientes, especialmente en la explicación de las opciones terapéuticas. A medida que la tecnología evoluciona, la gama de aplicaciones futuras,³ continúa expandiéndose.

Referencias

1. Katsoulakis, E., Wang, Q., Wu, H. et al. Gemelos digitales para la salud: una revisión de alcance. npj Dígito Med. 7, 77 (2024). https://doi.org/10.1038/s41746-024-01073-0.

2. Bordukova, M., Makarov, N., Rodríguez-Esteban, R., Schmich, F. y Menden, M. P. (2023). La inteligencia artificial generativa empodera a los gemelos digitales en el descubrimiento de fármacos y ensayos clínicos. Opinión de expertos sobre el descubrimiento de fármacos, 19(1), 33–42. https://doi.org/10.1080/17460441.2023.2273839.

3. Wu J, Koelzer VH. Hacia gemelos digitales generativos en la investigación biomédica. Comput Struct Biotechnol J. 3 de octubre de 2024; 23:3481-3488. doi: 10.1016/j.csbj.2024.09.030. PMID: 39435342; PMCID: PMC11491725.