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PROYECTO CIENTÍFICO

Un superordenador simulará el cuerpo humano

Científicos españoles planean reproducir la biología humana en una máquina para ensayar fármacos e investigar el cáncer y las enfermedasdes raras

Carmen Jané

Placas para investigar células con luz rosa en el Centro de Regulación Genómica de Barcelona.

Placas para investigar células con luz rosa en el Centro de Regulación Genómica de Barcelona. / ALBERT BERTRAN

Los investigadores del Barcelona Supercomputing Center (BSC) y el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG) trabajan en la creación de una máquina informática que permita simular el cuerpo humano para probar tratamientos de forma virtual. Le llaman Virtual Head y permitiría saber con más certeza y sin laboriosos estudios clínicos cómo responde el cuerpo humano completo ante enfermedades, fármacos o tratamientos. El programa, correctamente programado y variando los parámetros cada vez, podría, además, llegar a emular cómo respondería un individuo concreto a un tratamiento personalizado.

“Es crear un doble virtual de uno mismo, un gemelo computacional disponible para saber cómo reaccionaría un enfermo ante un tratamiento”, explica Ivo Gut, director del CNAG. Una versión científica de lo que en ciencia ficción se conoce como 'doppelgänger', el fantasma de uno mismo.

El proyecto, todavía en fase muy inicial, pretende ser uno de los más ambiciosos de la ciencia europea para los próximos 10 años y situarse a la altura de los que ya se desarrollan para el grafeno o el cerebro humano (The Human Brain Project), llamados FET Flagships (proyectos estrella) porque intervienen equipos de varios países y tienen un presupuesto de 1.000 millones de euros (en el mundo de las start-ups, lo que vale una empresa de éxito, o el coste de fichar a 10 futbolistas de primer nivel).

“La idea es que el médico decida sobre un posible tratamiento teniendo más datos que una estimación de cómo le puede funcionar a esa persona ese tratamiento”, señala Gut. “Sería hacer ensayos clínicos completos para un solo individuo con los datos que se tienen de él mismo comparados con los de otros millones”.

Avances en genómica

La clave para todo es la información que se ha obtenido de la investigación genómica en los últimos 10 años y lo que ha avanzado la ciencia en conocimiento del cuerpo humano, combinado con el aumento de la capacidad informática, la inteligencia artificial y el aprendizaje de las máquinas (machine learning). Esto permitirá crear un modelo que, según Gut, podrá aprender de sí mismo y ayudar a los científicos a descubrir cómo funciona el cuerpo, sobre todo a nivel molecular, que es la parte más desconocida. “Cómo funcionan los órganos se conoce bien, pero las relaciones en la célula ya son más complejas”, comenta Alfonso Valencia, director del grupo de Ciencias de la Vida del BSC, que desarrollan el modelo computacional.

Así, los científicos, que hasta ahora solo han presentado un esbozo del proyecto en una exposición del Museo de Ciencias de Londres, prevén primero crear “un modelo en baja resolución y luego se podrá ir completando las partes que faltan hasta la alta resolución”, haciendo incluso que el segundo aprenda del primero. La primera versión se podría tener en cinco años, para la segunda, más completa, se apunta a la década.

A nivel de interfaz, los datos obtenidos se podrían reproducir como un modelo en 3D, como hacen ahora algunos softwares médicos, pero su fortaleza es la capacidad de analizar millones de variables y emitir resultados. “Si tenemos millones de datos mejor que si tenemos solo miles. Estamos hablando con consorcios públicos como Vall d’Hebron, el Institut Català d’Oncologia o el Hospital Clínic para poder acceder a datos completos del genoma”, afirma Gut.

Objetivo genético

El cáncer y las enfermedades raras serán los primeros objetivos de este supersoftware. “Cada cáncer es distinto y conocemos su genoma y el del ser humano sano, por lo que se pueden comparar. Las enfermedades raras son mutaciones genéticas, así que también se pueden comparar. Las enfermedades cardiovasculares o la diabetes son más complejas y ya dependen de más cosas y por tanto, desde el punto de vista informático, no son tan blanco y negro como las genéticas sino una gran escala de grises”, resume Gut, que acaba de ser nombrado coordinador de la RD-Connect, la red científica que investiga las enfermedades raras.

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