Medicina In Silico: Definición, Historia, Instituciones, Principales Logros

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¿Qué significa medicina in silico?

En biología, los estudios pueden realizarse in vivo (en latín significa «dentro de lo vivo»), en organismos vivos enteros, ya sean plantas, animales o seres humanos, en contraste con los in vitro, en materia viva -microorganismos, células, tejidos, órganos- dentro de un confinamiento artificial, ya sea tubo de ensayo, placa de cultivo o incubadora. Los chips de ordenador están hechos de silicio, por lo que in silico, ‘dentro del silicio’, indica los estudios realizados mediante modelización y simulación por ordenador.

La medicina in silico (también conocida como ‘medicina computacional’) indica las tecnologías de modelización y simulación que contribuyen directamente a la prevención, el diagnóstico, el pronóstico, la planificación del tratamiento & o la gestión de la enfermedad. Las tecnologías de medicina in silico proporcionan predicciones específicas de cantidades que son difíciles o imposibles de medir directamente, pero que son importantes para apoyar las decisiones médicas sobre un paciente.

Por ejemplo, un modelo informático específico para un sujeto generado a partir de datos de imágenes de resonancia magnética puede predecir con mucha más precisión si una persona está afectada por hipertensión pulmonar. Otro modelo informático específico para el sujeto, basado en imágenes de fluoroscopia, puede proporcionar información esencial para decidir el mejor tratamiento para pacientes con estenosis coronaria, que normalmente sólo puede medirse con un procedimiento invasivo que pocos hospitales del Reino Unido pueden realizar.

Una breve historia de la medicina in silico

Por Desconocido – , Dominio Público,

La fisiología tiene una larga tradición, que se remonta especialmente a los trabajos de Claude Bernard en el siglo XIX, de investigación cuantitativa sobre las relaciones estructura-función que sustentan los procesos fisiológicos y la práctica de la medicina.

Esta tradición hacía hincapié en la integración de los conocimientos multidisciplinares utilizando las leyes físicas y las matemáticas, aunque a un nivel sencillo, para comprender los complejos procesos de la vida. Sin embargo, con la elucidación de las bases genéticas y moleculares de la vida, la investigación biomédica de la segunda mitad del siglo XX se alejó en gran medida de la fisiología para acercarse a la biología molecular. Pero a partir de principios de los años noventa, los investigadores biomédicos empezaron a protestar contra el excesivo reduccionismo de la biología molecular, señalando que ésta descuidaba por completo las complejas interacciones entre las células, los tejidos y los órganos, así como el papel que desempeñan el estilo de vida, la nutrición y el medio ambiente.

En 1993, la Unión Internacional de Ciencias Fisiológicas (UICF) reconoció esta dicotomía y estableció el Proyecto Fisioma para introducir enfoques y tecnologías de ingeniería en las ciencias fisiológicas. El proyecto se convirtió en un marco para la fisiología computacional que todavía se está perfeccionando.

Durante su Sexto Programa Marco de Investigación y Desarrollo Tecnológico (FP6, 2002-2006), la Comisión Europea (CE) financió proyectos en los que se utilizaron métodos de fisiología computacional, biofísica y biomecánica para abordar problemas clínicamente relevantes. Sin embargo, a pesar de los conocimientos disponibles, existía la sensación de que Europa estaba «perdiendo el tren»: La IUPS había respaldado formalmente el Proyecto Fisioma de la IUPS en 1993, pero el impulso estaba principalmente en Nueva Zelanda, Japón y Estados Unidos. Además, en abril de 2003 se formó el Grupo Interinstitucional de Modelado y Análisis (IMAG) de EE.UU., que coordinaba al personal de los programas de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) y la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF) que gestionaban proyectos en este ámbito en expansión. El 1 de junio de 2005, un pequeño grupo de investigadores se reunió con funcionarios de la CE en un taller de expertos en Barcelona. Tras esta reunión, en noviembre, se publicó un libro blanco en el que, por primera vez, se utilizó el término Virtual Physiological Human (VPH).

En 2007, más de 200 expertos de todo el mundo contribuyeron al informe «Seeding the Europhysiome», una hoja de ruta de investigación que sentó las bases para el desarrollo del VPH.

En 2008, PricewaterhouseCoopers publicó un informe titulado «Pharma 2020: Virtual R&D – Which path will you take?’ que sugería que el actual modelo de negocio de la industria farmacéutica era insostenible, y que el ciclo de innovación requería un cambio drástico, incluyendo la adopción masiva de tecnologías in silico.

En 2010 se inició un proceso de constitución que vería establecido, un año después, el Instituto de Investigación Biomédica Integrativa de la VPH como una organización internacional sin ánimo de lucro que aún hoy representa a toda esta comunidad investigadora a nivel mundial.

En 2011, el Grupo de Trabajo de Asuntos Políticos del Instituto VPH elaboró una declaración de posición sobre la experimentación animal, apoyando la tesis de que los principios de las tecnologías de modelado virtual aportadas por el VPH podrían aplicarse a la experimentación animal y así ayudar a reducir el número de animales utilizados en la investigación. Asimismo, en un documento de posición sobre el próximo programa marco H2020, se establecen los tres objetivos de las tecnologías de medicina in silico:

  1. El paciente digital – La VPH para el médico; modelización específica del paciente para apoyar las decisiones médicas. Véase la hoja de ruta de Discipulus para más detalles.
  2. Ensayos clínicos in silico – La VPH para la industria biomédica; colecciones de modelos específicos de pacientes para aumentar la evaluación preclínica y clínica de nuevos productos biomédicos; tecnologías in silico para la reducción, el perfeccionamiento y la sustitución parcial de la experimentación con animales y humanos. Véase la hoja de ruta de Avicena para más detalles.
  3. Previsión de la salud personal – La VPH para el paciente/ciudadano; simulaciones específicas para cada sujeto, basadas en los datos de los pacientes -incluidos los recogidos por sensores vestibles y ambientales- que proporcionan asesoramiento a las personas afectadas por condiciones que requieren autogestión o a las personas con riesgo de desarrollar enfermedades. Véase una entrevista con el profesor Viceconti (antiguo director ejecutivo de Insigneo) sobre este tema.

En otoño de 2011 se propuso el desarrollo de un nuevo instituto de investigación dedicado a la investigación de la VPH en Sheffield, y en mayo de 2012 se abrió el instituto Insigneo para sus miembros. Para más información, consulte las secciones sobre: Acerca de Insigneo y El Instituto Insigneo: Misión, Visión, Historia, Organización.

El papel de la medicina in silico dentro de la investigación biomédica

La publicación en 1823 del primer número de la revista Lancet marcó simbólicamente el momento del siglo XIX en el que comenzó la revolución de la investigación biomédica. A partir de esta expansión, la investigación biomédica moderna ha pasado a organizarse en torno a tres paradigmas bastante diferentes, cada uno de los cuales intenta hacer frente a la imposible complejidad del cuerpo humano:

  • Investigación biológica celular y molecular, impulsada por una agenda agresivamente reduccionista, que se centra en pequeñas subunidades del sistema;
  • Investigación clínica, que trata en gran medida el cuerpo humano como una caja negra, y se basa predominantemente en el análisis estadístico de las observaciones empíricas;
  • Investigación fisiológica, que trata de investigar el cuerpo humano siguiendo el enfoque típico de las ciencias físicas y de la ingeniería.

El tercer enfoque, frustrado por las dramáticas limitaciones del cálculo y la instrumentación del siglo XIX y principios del XX ha sido, hasta hace poco, el menos exitoso de los tres, y su importancia ha sido poco considerada. Dos acontecimientos, creemos, están cambiando este panorama.

El primero es el espectacular progreso que han impulsado las ciencias físicas y de la ingeniería, en torno a la instrumentación biomédica. Gracias a los rayos X, los campos magnéticos y los ultrasonidos, ahora podemos obtener imágenes del interior del cuerpo humano con una precisión extraordinaria; los analizadores químicos automatizados, los espectroscopios y los secuenciadores ofrecen una bioquímica de alto rendimiento que abre posibilidades totalmente nuevas; las asombrosas capacidades de la electrofisiología moderna nos proporcionan detalles sobre el funcionamiento del corazón, los músculos y el cerebro; la captura del movimiento, la dinamometría y los sensores portátiles ofrecen una visión detallada de la biomecánica del movimiento humano. En resumen, hoy en día podemos recopilar una amplia biblioteca de datos cuantitativos sobre cada paciente individual que describe con gran detalle su anatomía, fisiología, bioquímica, metabolismo, etc.

La segunda es la asombrosa sofisticación de la computación, gracias a los avances de las matemáticas, la ciencia y la ingeniería computacional, y el moderno hardware y software para mejorar la modelización y la simulación. Este desarrollo es crucial porque, por primera vez, podemos resolver el enorme número de complejas ecuaciones matemáticas que pueden describir cuantitativamente muchos procesos fisiológicos y patológicos. Ahora tenemos los medios para medir o calcular prácticamente todo lo necesario para la evaluación completa de cada paciente individual.

Sin embargo, un reto de los organismos vivos complejos es que están dramáticamente enredados, de tal manera que no se puede suponer que el funcionamiento de cualquiera de las partes sea realmente independiente de todas las demás. Una gran parte de la investigación biológica elude este problema, aduciendo el reduccionismo, y la investigación clínica lo elude por completo, al ignorar cualquier intento de buscar explicaciones mecanicistas detalladas. Pero un programa de investigación biomédica basado en los métodos de las ciencias físicas y de la ingeniería debe enfrentarse a esta complejidad; y esto sólo es posible si utilizamos métodos matemáticos y computacionales para formular nuestras teorías y comparar cuantitativamente sus predicciones con las observaciones experimentales como medio principal para su comprobación o falsificación. Y una vez que surge una teoría resistente a la refutación, el modelo predictivo subyacente puede utilizarse para resolver problemas clínicamente relevantes; muchos de los grandes retos de la medicina moderna (prevención, personalización, participación, que con la predicción para la visión de una «medicina P4» descrita por primera vez por Leroy Hood) se abordarían fácilmente mediante una mayor capacidad para predecir el curso de una enfermedad y el efecto de las diferentes opciones de tratamiento para cualquier individuo dado.

Por lo tanto, creemos que la medicina in silico es el principal conducto a través del cual los grandes fisiólogos de la generación pasada acabarán teniendo razón, y una ciencia biomédica basada en los métodos de la ciencia física y de la ingeniería tendrá cada vez más éxito. Sostenemos que la medicina in silico representa un cambio de paradigma en el sentido propuesto por el filósofo Thomas Kuhn, ‘un cambio fundamental en los conceptos básicos y las prácticas experimentales de una disciplina científica’

Instituciones importantes

  • El Instituto VPH para la investigación biomédica integradora. Es la organización internacional sin ánimo de lucro que representa a la comunidad de investigación de la VPH / medicina in silico en todo el mundo.
  • El Instituto de Bioingeniería de Auckland. Sede del proyecto IUPS Physiome, este instituto, dirigido por el profesor Peter Hunter, sigue siendo la institución más importante en el campo en todo el mundo.
  • El recurso nacional de simulación Physiome en el Departamento de Bioingeniería de la Universidad de Washington. El equipo de Jim Bassingthwaighte originó la iniciativa del fisioma cardíaco y apoya una serie de tecnologías esenciales, como JSIM, el sistema de simulación basado en Java para la construcción y el funcionamiento de modelos numéricos cuantitativos.
  • El Grupo Interagencial de Modelado y Análisis (IMAG). Desde 2003, esta iniciativa, dirigida por la Dra. Grace Peng, coordina todas las agencias federales de financiación de EE.UU. que apoyan la investigación sobre modelización y simulación en las ciencias de la vida y la investigación biomédica.
  • El Centro de Ingeniería e Informática Médica Avanzada. Iniciado en 2004 por el Centro Global de Excelencia en Medicina Silico y financiado por el gobierno japonés bajo la dirección del profesor Kurachi, es un centro de referencia en Japón.
  • El Instituto de Medicina Computacional de la Universidad John Hopkins. El laboratorio de Natalia Trayanova es sólo uno de los excelentes grupos de investigación que forman parte de este instituto de reciente creación.
  • Laboratorio de Biomecánica Neuromuscular de la Universidad de Stanford. El equipo de Scott Delp impulsa el Centro de Excelencia de Big Data to Knowledge Mobilize de los Institutos Nacionales de la Salud y el Centro Nacional de Simulación en la Investigación de la Rehabilitación de los NIH, que desarrolla y mantiene el software OpenSIM.
  • El Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad Técnica de Eindhoven. Es uno de los mejores departamentos de ingeniería biomédica de Europa y cuenta con varios líderes en medicina in silico, como Frans van de Vosse, Cees Oomens, Keita Ito y Dan Bader.

Medicina in silico: Principales logros

La Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) aprueba el T1DMS el primer modelo in silico de diabetes tipo I como posible sustituto de los ensayos preclínicos con animales para nuevas estrategias de control en la diabetes mellitus tipo 1, que se utilizará en tecnologías de páncreas artificial.

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