Recientemente, el profesor Guido Caldarelli, físico investigador del departamento de ciencias moleculares y nanosistemas de la Universidad de Venecia Ca'Foscari, quiso compartir con esta cabecera sus conocimientos sobre gemelos digitales aplicados a la medicina, minutos antes de celebrarse el encuentro de este año entre la Fundación Ramón Areces y la editorial Springer-Nature.

Prof Guido Caldarelli 

Caldarelli fue uno de los cuatro expertos internacionales invitados a explicar la revolución que suponen los gemelos digitales en la biomedicina, dentro del XVII ciclo de conferencias y debates en ciencias convocado por las entidades colaboradoras en obediencia de su compromiso con el avance de una nueva medicina más personalizada y más capaz de predecir cómo va a ser la progresión de enfermedades. Nueva medicina que, según su análisis matemático deberá tender a establecer promedios de acierto.  

Como introducción, Caldarelli expuso su visión sobre la teoría de las redes complejas mediante análisis de las relaciones de los sistemas biológicos vistos como sistemas de redes interconectadas. Mediante una disciplina moderadamente reciente que procura dar una descripción matemática de dichos sistemas complejos de los que el mejor ejemplo es el propio cerebro humano. En contraposición a los sistemas sencillos como puede ser la combinación de martillo, clavo y pared para colocar un cuadro, con los resultados esperables. Mientras que la complejidad se basa en hasta billones de elementos que interactúan entre sí, sin que se puedan esperar efectos lineales. Tal complejidad es claramente perceptible en el cerebro cuyas respuestas son tan múltiples como variadas. Con el ejemplo de las neuronas cuyo comportamiento es la mayor de las veces muy difícil de entender. Y con la reflexión de que una neurona sólo transmite señales eléctricas sin que sea realmente capaz de pensar, cuando es el cerebro el que, en su conjunto, sí tiene esa capacidad de pensar.

Desde este planteamiento, el profesor vio lícito hablar de una verdadera revolución de la biomedicina mediante el uso de gemelos digitales, a partir de la ingente cantidad de datos de la que ahora disponemos. Dentro de una dimensión de información inédita por cada persona que permite hablar verdaderamente de la individualización de la asistencia. En un modelado de gemelos digitales que se vale con gran aprovechamiento del machine learning. Así que, aún no siendo médico, Caldarelli estimó que el mayor potencial de los gemelos digitales en medicina va a estar en los diagnósticos, aunque sin pretensiones de una infalibilidad total que está fuera del alcance tanto de máquinas como de humanos. Reservando también su fértil horizonte para pronósticos más afinados, como añadió. 

Distinguió el profesor entre patologías, todas ellas de gran importancia, como son el cáncer, la diabetes o las enfermedades cardiovasculares. Aunque diferenció entre las que tienen en génesis un mal funcionamiento celular y aquellas otras que pueden responder o agravarse con hábitos de vida alejados de una buena salud. Terreno este último en el que toda la información que se pueda acumular puede contribuir a generar alertas y modelos más dirigidos a promocionar dicha salud. Con el ejemplo de la obesidad que también se puede beneficiar del uso de gemelos digitales y un enfoque que podría tener paralelismos con las enfermedades infecciosas y los contextos que las propician, al ser comprendidas en ambos casos dentro del espectro de la epidemiología y los gemelos digitales como medio excelente para estudiar las redes sociales y sus interacciones.

También defendió la idoneidad de los gemelos digitales para el desarrollo de fármacos, por ser capaces de emular el efecto de los medicamentos en modelos matemáticos. Al presentarse como útiles para evitar reacciones alérgicas o prever cómo se llega o no a tal o cual receptor. Caldarelli afirmó además que los gemelos digitales permiten simular el comportamiento de sistemas biológicos en tiempo real, así como realizar predicciones e intervenciones personalizadas. De ahí su virtualidad para mejorar los ensayos clínicos, por ejemplo. 

Explicó el entrevistado que actualmente se dedica a la plasmación de desarrollos teóricos muy madurados en digital healthcare y específicamente en gemelos digitales. Tecnología que emplea en el área orofacial de niños y adultos, aparte de otra línea de investigación también muy prometedora sobre la identificación de receptores celulares que lleven a tratamientos efectivos. 

Razonó Caldarelli que es muy presumible que la generalización de estas tecnologías sean la apuesta segura por la personalización de la medicina, en consulta u hospital, ya que por criterio de eficiencia tienen todo lo necesario para ahorrar costes tras su implementación y también importantes cargas de sufrimiento. Sin negar la posibilidad de que los pacientes puedan interactuar con tales gemelos digitales. Pero siempre con la supervisión de los médicos, que son los que aportan experiencia, conocimiento clínico y empatía para optar a las mejores decisiones de salud. 

Finalmente, entre los objetivos de los gemelos digitales afirmó que está evitar repeticiones de procedimientos y también rehospitalizaciones, dentro de un desarrollo acelerado por la IA para poder modelizar órganos y funciones corporales con información, extraída por ejemplo de sensores inteligentes para conocer los sistemas dinámicos complejos que determinan la salud o su ausencia. Hasta el punto de que parecen capaces de predecir con exactitud el riesgo de muerte súbita por aproximación del aprendizaje automático y los gemelos digitales cardíacos. Por lo que Caldarelli consideró inequívocamente revolucionario tender a la cura de cada individuo. Lo que precisa seguir avanzando con importantes esfuerzos en análisis de los datos, modelizacion de estos gemelos digitales con machine learning y patrones de IA que separen las intervenciones de éxito de aquellas que no lo vayan a tener en función de la enorme cantidad de información disponible. Porque, como sentenció, acelerar la investigación también acelera la cura de las enfermedades.