Además de marcar un hito en la investigación cardiovascular, el estudio sienta las bases para nuevos desarrollos que integren datos genómicos y fisiológicos en modelos digitales
La creación de «corazones digitales» supone un gran avance hacia la medicina de precisión, brindando a la comunidad científica y clínica una nueva lente para observar y entender los factores que inciden en las enfermedades cardiovasculares.
Un equipo conjunto de investigadores de King’s College London, Imperial College London y The Alan Turing Institute, en el Reino Unido, ha logrado crear más de 3.800 corazones digitales anatómicamente precisos, con el objetivo de analizar cómo influyen la edad, el sexo y los factores de estilo de vida en las enfermedades cardíacas y en la función eléctrica del corazón.
Estos “gemelos digitales cardíacos” constituyen réplicas computacionales de corazones reales que permiten estudiar aspectos difíciles de medir directamente en pacientes. El estudio, publicado en la revista Nature Cardiovascular Research, abre nuevas vías para comprender mejor la salud cardiaca en distintas poblaciones.
Modelos digitales y tratamientos personalizados
Mediante estos modelos digitales, los científicos han descubierto que el envejecimiento y la obesidad provocan alteraciones en las propiedades eléctricas del corazón: esto podría explicar por qué estos factores se asocian con un mayor riesgo de sufrir enfermedades cardíacas.
Además, han demostrado que las diferencias en los resultados de los electrocardiogramas (ECG) entre hombres y mujeres se deben principalmente al tamaño del corazón, y no tanto a cómo se conducen los impulsos eléctricos. Estos hallazgos sugieren que la variación anatómica juega un papel determinante en las lecturas ECG, un dato que podría mejorar la precisión de los diagnósticos y la personalización de los tratamientos.
Según una nota de prensa, los responsables del estudio sostienen que estos descubrimientos podrían ayudar a los clínicos a ajustar los parámetros de los dispositivos cardíacos según el sexo del paciente, así como a identificar nuevas dianas farmacológicas para grupos específicos.
De esta manera, se abre la puerta a tratamientos más personalizados y a estrategias de prevención más eficientes. Según la investigación, comprender las variaciones individuales en la función cardíaca es crucial para ofrecer una atención más precisa y eficaz a quienes padecen enfermedades del corazón.
Basados en información real
Para crear estos gemelos digitales, los investigadores utilizaron datos reales de pacientes y registros de ECG procedentes del UK Biobank, así como de una cohorte propia de pacientes con enfermedades cardíacas. Gracias a estos datos, cada modelo digital reproduce fielmente la anatomía y la actividad eléctrica de un corazón humano.
El avance en técnicas de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial (IA) permitió automatizar gran parte del proceso, reduciendo considerablemente el tiempo y los recursos necesarios para generar estos modelos a gran escala. Un “gemelo digital” es, en términos generales, un modelo computacional que simula un objeto o proceso en el mundo real.
Aunque su creación puede resultar costosa y laboriosa, los beneficios potenciales son enormes, ya que permiten predecir cómo se comportará el sistema físico o, en este caso, el órgano de un paciente, bajo distintas condiciones. En el ámbito sanitario, los gemelos digitales ofrecen la posibilidad de anticipar la progresión de una enfermedad y evaluar la respuesta de un paciente a diferentes tratamientos de forma virtual, antes de aplicarlos en el mundo real.
El profesor Steven Niederer, uno de los autores del estudio, destacó en el comunicado que “el potencial de los gemelos digitales cardíacos va más allá del diagnóstico. Al replicar corazones de personas de toda la población, hemos demostrado que estos modelos pueden proporcionar conocimientos profundos sobre quiénes están en riesgo de sufrir enfermedades cardíacas, así como mostrar cómo el estilo de vida y el género pueden afectar la función cardíaca”, concluyó.
Fuente: levante-emv.com
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