MADRID, 30 Jul. (EUROPA PRESS) -
Un estudio internacional ha desarrollado modelos de 'gemelos digitales' de pacientes individuales, que permiten pueden ayudar a identificar computacionalmente y probar la mejor medicación, antes de tratar realmente a un paciente, según publican en la revista de acceso abierto 'Genome Medicine'.
Uno de los mayores problemas en la atención médica es que la medicación no es efectiva en el 40-70% de los pacientes con enfermedades comunes. Una razón importante es que las enfermedades rara vez son causadas por un 'fallo' único y fácil de tratar, sino que la mayoría dependen de las interacciones alteradas entre miles de genes en muchos tipos de células diferentes. Otra razón es que esas interacciones pueden diferir entre los pacientes con el mismo diagnóstico.
Existe una gran brecha entre esta complejidad y la atención médica moderna. Por ello, un equipo de investigación internacional tuvo como objetivo cerrar esta brecha mediante la construcción de modelos computacionales de enfermedades de las interacciones genéticas alteradas en muchos tipos de células.
"Nuestro objetivo es desarrollar esos modelos para convertirlos en 'gemelos digitales' de enfermedades de pacientes individuales a fin de adaptar la medicación a cada paciente. Idealmente, cada gemelo se comparará computacionalmente y se tratará con miles de medicamentos, antes de seleccionar el mejor medicamento para tratar al paciente", explica el doctor Mikael Benson, profesor de la Universidad de Linkping (Suecia) y director del estudio.
Los investigadores comenzaron desarrollando métodos para construir 'gemelos digitales', utilizando un modelo de ratón de artritis reumatoide humana. Utilizaron la secuenciación de ARN de una sola célula, para determinar toda la actividad de los genes en cada una de las miles de células individuales de las articulaciones del ratón enfermo.
Para construir modelos informáticos de todos los datos, los investigadores utilizaron análisis de red. "Las redes se pueden usar para describir y analizar los sistemas más complejos --explica el doctor Benson--. Un ejemplo simple es un equipo de fútbol, en el que los jugadores se conectan a una red basada en sus pases. El jugador que intercambia pases con la mayoría de los otros jugadores puede ser el más importante".
Se aplicaron principios similares para construir los 'gemelos' del ratón, así como para identificar el tipo de célula más importante. Ese tipo de célula se comparó computacionalmente con miles de medicamentos.
El estudio también demostró que es posible utilizar los modelos informáticos para diagnosticar enfermedades en los seres humanos. Los investigadores se centraron en el mismo tipo de célula que se utilizó para la identificación del fármaco. Este tipo de célula, las células T, juega un papel importante en la defensa inmune, y sirve como una huella digital de todo el gemelo digital.
Los investigadores analizaron células T de pacientes con trece enfermedades, incluidas enfermedades autoinmunes, enfermedades cardiovasculares y varios tipos de cáncer. Las huellas dactilares de diagnóstico podrían usarse no solo para distinguir a los pacientes de las personas sanas, sino también para distinguir la mayoría de las enfermedades entre sí.
"Dado que las células T funcionan como una especie de satélite espía, que está inspeccionando continuamente el cuerpo para descubrir y combatir las enfermedades lo antes posible, puede ser posible utilizar este tipo de células para el diagnóstico temprano de muchas enfermedades diferentes", concluye Mikael Benson.
