Los gemelos digitales son representaciones virtuales de objetos, sistemas o procesos físicos en tiempo real. Sirven para simular, analizar y optimizar el funcionamiento de estos elementos en diferentes industrias, permitiendo probar cambios y predecir resultados sin intervenir en el entorno real. En este sentido, en el campo de la oncología, estos gemelos digitales tienen el potencial de revolucionar el diagnóstico, tratamiento y monitoreo de los pacientes al crear modelos virtuales de tumores específicos o incluso del organismo completo del paciente.
En este contexto, Miguel Quintela, director del Programa de Investigación Clínica del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), ha hablado con Gaceta Médica sobre el proyecto ‘Gemelas Digitales’ enmarcado en el programa de medicina personalizada IMPaCT, del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII). «El objetivo es comprender todos los factores que, en el contexto de un paciente oncológico, influyen en el resultado final, más allá de los elementos clínicos habituales como el tratamiento farmacológico y el perfil genómico del tumor», señala Quintela. «Aunque estos aspectos permiten definir las decisiones clínicas principales y explicar la actividad del tumor, también es esencial considerar el entorno psicosocial, la dieta y otros factores adicionales y esto es precisamente lo que estamos intentando entender», asegura el experto.
Modelos computacionales a imagen y semejanza
El proyecto planea reclutar a unas 300 participantes en toda España, «ahora mismo contamos con 125 participantes más o menos, no es una actualización al minuto, pero la particularidad de este estudio es que se realiza un muestreo exhaustivo y periódico a lo largo del tiempo», señala Quintela. Los expertos obtienen muestras del tumor, de la sangre, de plasma y de heces antes de iniciar el tratamiento, luego al mes, a los tres meses y después se mantiene cada tres meses. Además de las muestras biológicas, también se recopilan numerosos datos digitales y electrónicos mediante una aplicación de reloj inteligente.
«La calidad del muestreo es realmente alta», detalla el especialista, que además puntualiza que «los controles de calidad realizados muestran que, en promedio, hemos logrado obtener más del 85% de las muestras planeadas, lo cual es un porcentaje considerablemente elevado». En esta línea, una referencia es que en muchos estudios observacionales se alcanza alrededor del 70% de las muestras planificadas. «Aquí, no solo hemos logrado un número alto de muestras, sino que también destaca la alta calidad de las mismas«, detalla Quintela.
Papel de la Inteligencia Artificial
Actualmente, las técnicas de inteligencia artificial (IA) se están desarrollando de forma continua, estas nuevas tecnologías permiten manejar un mayor volumen de datos y relacionarlos de manera más efectiva, logrando que los datos cobren sentido y filtrando el ruido de forma más precisa que antes. «Sin embargo, los modelos de IA aún presentan limitaciones en dos áreas cruciales para lograr un gemelo digital funcional: la causalidad, ya que estos modelos pueden relacionar datos sin establecer una verdadera causa-efecto, y la detección de perfiles de pacientes muy distintos a la media», recalca Quintela. Aunque la IA facilita el análisis de datos en pacientes con características comunes, sigue siendo un reto integrar adecuadamente los casos con variaciones biológicas atípicas.
Al mismo tiempo, el avance en estas técnicas está ocurriendo de manera acelerada, mucho más de lo que se solía ver en otras áreas científicas. Según el experto del CNIO, «normalmente, se espera una década para ver resultados en la práctica clínica, pero ahora los cambios son tan rápidos que, de un día para otro, una nueva tecnología puede transformar la sociedad, como ocurrió con ChatGPT». Si bien esto no aplica específicamente a este proyecto, «refleja cómo el desarrollo de técnicas de análisis y nuevas tecnologías progresa a un ritmo vertiginoso, dificultando la estandarización de las herramientas óptimas a utilizar», destaca.
El seguimiento de estas mujeres y la recogida de muestras biológicas se llevan a cabo en hospitales colaboradores de toda España. Paralelamente, las propias participantes registran información sobre sus hábitos y estados emocionales a través de relojes inteligentes y una aplicación. Esto genera una enorme cantidad de datos que la IA ayuda a integrar.
Nuevas asociaciones y factores
A largo plazo, la visión es que estos modelos virtuales evolucionen hasta convertirse en asistentes activos del personal médico, «una especie de copiloto con una capacidad superior a la nuestra para procesar y entender la información», afirma Quintela. «El tratamiento oncológico siempre estará bajo la dirección del médico, la máquina nunca tomará la decisión, pero el objetivo es ofrecer un copiloto personalizado para cada paciente, una herramienta adicional que ayude a optimizar cada caso», indica.
En este sentido, de cara a futuro los investigadores esperan descubrir nuevas asociaciones y factores que expliquen los diferentes resultados en pacientes que, en principio, parecen iguales. «Este es un desafío común en la práctica clínica: pacientes con el mismo tipo de tumor, mutaciones conocidas y tratamiento similar pueden responder de forma muy distinta», subraya el experto del CNIO. «Por un lado, queremos comprender mejor estos factores y, por otro, esto nos permitirá empezar a valorar el tratamiento desde una perspectiva más amplia, donde no solo se considere la intervención farmacológica, sino un enfoque más holístico«, recalca.
La idea es que, aunque la terapia farmacológica seguirá siendo fundamental, ya sea inmunoterapia, quimioterapia u otra, «podamos incluir en el plan terapéutico aspectos relacionados con el estado cognitivo, la motivación, el entorno, etc., de las pacientes». «Al comprender mejor el impacto de todos estos factores, y gracias a las simulaciones posibles en gemelos digitales, esperamos ofrecer planes de tratamiento más integrales», concluye Quintela.
