Gemelos digitales encefálicos para mejorar los resultados del tratamiento
Según un artículo publicado en «Lancet»(se abrirá en una nueva ventana), los trastornos neurológicos son ahora la causa mundial principal de pérdida de salud. En 2018, alrededor de 7,85 millones de personas en la Unión Europea (UE(se abrirá en una nueva ventana) padecían demencia) y las estimaciones(se abrirá en una nueva ventana) sitúan la cifra en 14,3 millones para 2050. La epilepsia afecta a más de seis millones de personas en Europa(se abrirá en una nueva ventana), mientras que, según la OCDE(se abrirá en una nueva ventana), los problemas de salud mental cuestan alrededor de seiscientos mil millones de euros al año. Se están desarrollando nuevas técnicas de diagnóstico, y los avances en la potencia computacional y el uso de la inteligencia artificial (IA) significan que están evolucionando formas innovadoras de modelar vías y tratamientos. Una de estas formas es el uso de los gemelos digitales. «Los modelos de Neurotwins son modelos encefálicos completos y personalizados que integran el electromagnetismo para determinar cómo fluyen las corrientes en la cabeza de cada persona o cómo las genera el tejido, con la fisiología, mostrando cómo se comportan las redes encefálicas. Predicen la respuesta de un individuo a la estimulación para que podamos adaptar el tratamiento», explica el cofundador de Neuroelectrics Barcelona(se abrirá en una nueva ventana) Giulio Ruffini(se abrirá en una nueva ventana). Ruffini coordinó el proyecto Neurotwin(se abrirá en una nueva ventana), en el que se propuso proporcionar tratamientos personalizados basados en modelos para transformar los resultados de los tratamientos para quienes padecen la enfermedad de Alzheimer y otras afecciones.
Modelar la estimulación cerebral no invasiva para predecir los efectos fisiológicos de la estimulación eléctrica transcraneal
Uno de los desafíos del tratamiento de las enfermedades mentales es la anticipación correcta del impacto de las terapias como la estimulación eléctrica transcraneal (EET). Al desarrollar iteraciones basadas en modelos del encéfalo de un individuo y crear un gemelo digital, es posible tener una idea más clara de las consecuencias de las intervenciones. «Por "basado en modelos" nos referimos a usar los escaneos del paciente para construir, ajustar y validar un modelo gemelo digital predictivo, luego optimizar el montaje, la intensidad, la frecuencia y el tiempo "in silico" (simulación) y actualizar iterativamente con nuevos datos», expresa Ruffini. «La naturaleza mecanicista de los modelos que desarrollamos es crucial. Nuestros modelos no son cajas negras con miles de millones de parámetros. Heredan de una comprensión fisiológica y mecanicista de cómo funciona el encéfalo. Esto los hace intrínsecamente más simples y más interpretables», añade. El equipo empleó un método tripartito. La física de la cabeza: A partir de una IRM/TC calculan los campos eléctricos generados por la estimulación cerebral utilizando el método de los elementos finitos(se abrirá en una nueva ventana), que no son imágenes en tiempo real, sino una simulación para ver a dónde va realmente la corriente para diseñar los montajes adecuados. La dinámica encefálica: se personalizan modelos de redes encefálicas completas para que coincidan con las oscilaciones/conectividad de cada persona derivadas de datos de neuroimagen (IRM, RMD, RMf o EEG, por ejemplo). Diseño de tratamiento «in silico»: que implica probar protocolos de EET relevantes en el gemelo con el fin de seleccionar aquellos que se prevé que ayuden. «Los escáneres proporcionan información anatómica para identificar mejor los campos eléctricos; los modelos completos híbridos pronostican cambios fisiológicos a lo largo del tiempo. Sin predicción, la dosificación es inconsistente entre las personas, lo que contribuye a resultados variables», señala Ruffini. Durante años, hemos tratado la estimulación como una caja negra. Con los «neurogemelos» personalizados podemos diagnosticar mejor y realizar pruebas hipotéticas seguras antes de tocar al paciente, lo que abre la puerta a una personalización y dosificación del tratamiento precisas y consistentes.
Los estudios clínicos abren la puerta a un uso más amplio de los neurogemelos para personalizar el tratamiento
La financiación de la UE para ciencia e innovación permitió al proyecto validar su método a través de un análisis entre especies y un estudio piloto que incluyó un ensayo(se abrirá en una nueva ventana) cruzado, aleatorizado, doble ciego y controlado con placebo simulado. El ensayo(se abrirá en una nueva ventana), que se llevó a cabo en la IRCCS Fondazione Santa Lucia(se abrirá en una nueva ventana) (sitio web en italiano), Roma, implicó EET diaria, individualizada y optimizada por modelo, administrada en el hogar durante ocho semanas, más de cuarenta sesiones, a treinta pacientes con Alzheimer de leve a moderado. «En nuestro estudio clínico y nuestros estudios con sujetos humanos sanos resaltan los efectos del tACS a 40 Hz sobre la potencia gamma. Hemos identificado un proceso de trabajo que va desde la anatomía y fisiología individual hasta la dosificación guiada por modelos y administrada en el hogar en una población frágil», afirma Ruffini. El equipo ahora quiere ampliar la escala a ensayos multicéntricos trabajando primero con pacientes con Alzheimer y luego extenderlo a pacientes con epilepsia y otros pacientes neurológicos. Ruffini tiene claro que el trabajo realizado hasta ahora es solo el comienzo del camino hacia intervenciones basadas en modelos en neuropsiquiatría: «Nuestro objetivo es cuantificar la dinámica de la red neuronal de cada paciente en comparación con un modelo normativo (saludable) y luego elegir la estimulación prevista para impulsar su sistema personal hacia ese estado más saludable».
