El esfuerzo por encontrar tratamientos para el COVID-19 ha tomado múltiples caminos. Uno de ellos es el de las simulaciones in silico, es decir en computadoras, para ayudar a identificar posibles fármacos para atacar el virus.
Se trata de utilizar la inteligencia artificial para construir órganos y sistemas virtuales. El objetivo es estudiar virtualmente la acción de las sustancias investigadas o de los tratamientos propuestos. Ello permitiría eliminar la necesidad de utilizar en las pruebas organismos vivos, ya sean animales o humanos. Estas simulaciones se suman a la posibilidad de utilizar la IA para identificar la efectividad de los medicamentos ya existentes. También sirven para diseñar nuevos medicamentos desde el nivel molecular.
Hay diversos ejemplos del uso de esta herramienta en la investigación de fármacos contra el COVID-19. Si bien aún ninguno ha arrojado resultados concluyentes y los hallazgos continúan sujetos a revisiones posteriores, algunos parecen prometedores. Entre otros, se han realizado estudios en Italia, Argentina e India.
El término in silico nació en a fines de los 80 como parte de una propuesta teórica en matemáticas. En los siguientes años se refino su conceptualización y se dieron los primeros pasos para su utilización práctica. Hoy es la base de proyectos como el Virtual Physiological Human (VPH), una iniciativa europea coordinada por el VPH Institute.
Basado en Bélgica, el instituto tiene el objetivo de establecer un marco tecnológico y metodológico que permita crear modelos computacionales precisos del funcionamiento mecánico, físico y bioquímico del cuerpo humano. En suma, un humano virtual, con cada uno de sus órganos y sistemas susceptibles de ser estudiados desde el punto de vista médico. El VPH es accesible a investigadores de todo el mundo.
Tumores y huesos virtuales
Si bien aún no es posible realizar estudios clínicos completos sólo con simulación in silico, hay pasos prometedores en esa dirección. Uno de ellos es la Oncosimulador, un sistema de software integrado para simular la respuesta de tumores cancerosos ante nuevos tratamientos suministrados.
Por su parte, la osteoporosis también es campo de estudio para las simulaciones in silico. El proyecto Osteoporotic Virtual Physiological Human se propone desarrollar herramientas que permitan predecir con precisión el riesgo de fracturas en pacientes con baja densidad ósea.
Pero tal vez la simulación in silico más avanzada sea la desarrollada por HumMod, un modelo fisiológico que puede abarcar lo mismo órganos completos que moléculas individuales. En las simulaciones puede incorporar parámetros orgánicos como el flujo del sistema circulatorio, la acción de las hormonas o la temperatura de la piel. En total, permite configurar más de 6,500 variables, lo cual a su vez permite construir miles de pacientes virtuales. Esa flexibilidad realizar estudios muy especializados, como por ejemplo, la manera en que el desbalance de electrolitos afecta a los pacientes luego de una cirugía que involucre la glándula pituitaria.
Simulaciones in silico del corazón
En la iniciativa CARDIOPROOF, también europea, colaboran más de 170 cardiólogos del mundo. Está orientada a determinar las aplicaciones y efectividad de modelos predictivos en el campo de la cardiología. En particular, se concentra en pacientes con afecciones valvulares congénitas en la aorta. La plataforma se alimenta con datos suministrados por médicos de Europa y Japón.
Por su parte, la Federal Drug Administrations (FDA) de Estados Unidos decidió asociarse con la compañía francesa de software Dassault Systèmes. Lo hizo para desarrollar un modelo virtual del corazón. Su propósito es probar la efectividad de nuevas terapias y dispositivos, como marcapasos. El objetivo último es acortar el tiempo necesario para que los tratamientos novedosos lleguen a los pacientes, al tiempo que se logra el ahorro de miles de millones de dólares en el proceso.
