En una operación histórica realizada en la Universidad de Minnesota en 2017, los cirujanos separaron con éxito a dos hermanas gemelas siamesas con una herramienta sin precedentes: la realidad virtual.
Para prepararse para el complejo y arriesgado procedimiento de separar a las hermanas, los investigadores combinaron imágenes de alta resolución de resonancias magnéticas y tomografías computarizadas para crear un modelo digital tridimensional de los corazones entrelazados de las bebés. Con gafas de realidad virtual, los médicos exploraron los órganos, del tamaño de una nuez, identificaron defectos anatómicos críticos y sopesaron distintas opciones para llevar a cabo la compleja separación. A partir de lo que descubrieron, los cirujanos modificaron su estrategia inicial y adoptaron un enfoque alternativo para el procedimiento de 9 horas, al que se leatribuye haber salvado la vida de ambas niñas.
Puede parecer ciencia ficción. De hecho, los «gemelos digitales» —modelos computacionales de los corazones de los pacientes— están pasando a formar parte de la atención médica habitual. Pueden visualizarse en una computadora, simular y analizar la fisiología cardiovascular, y crearse como objetos con impresoras 3D. Los cardiólogos utilizan ahora habitualmente imágenes 3D para visualizar obstrucciones en las arterias antes de operar para eliminarlas. Para corregir graves defectos cardíacos congénitos en bebés, los cardiólogos del Great Ormond Street Hospital for Children de Londres han empezado a utilizarrecreaciones digitales de los diminutos corazones de los niños para planificar la operación con antelación.
Avatares personales digitales
Como la mejor manera de entender cómo funciona el corazón de un paciente es verlo en acción, se están desarrollando prototipos de un corazón «virtual» que late. La visualización del cuerpo lleva mucho tiempo en el centro de los descubrimientos médicos. Hoy, las tecnologías avanzadas ofrecen nuevas y audaces formas de observar y descubrir. Inspirada en las asombrosas imágenes generadas por computadora que se utilizan en las películas, una técnica llamada «renderizado cinematográfico» combina datos sin procesar de tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, y luego utiliza algoritmos para simular el complejo juego de luces y sombras en tres dimensiones, e incluso modelar cómo la luz penetra en el tejido vivo. El resultado: representaciones 3D de huesos, músculos, órganos, vasos sanguíneos y nervios que los médicos pueden recorrer y explorar, y observar de una manera que nunca antes había sido posible.
El corazón fue el primer órgano que se modeló con precisión de esta manera, pero se están desarrollando gemelos digitales de otros órganos, incluido el cerebro. Con el tiempo, tendremos gemelos digitales completos de todo el cuerpo de cada paciente, que serán, en efecto, avatares personales digitales.
Las aplicaciones son muy variadas. Los cirujanos oncológicos podrán evaluar con precisión la posición de los tumores con respecto a los tejidos sanos. Los cirujanos ortopédicos podrán utilizar imágenes 3D avanzadas para visualizar la topografía de fracturas complejas. En unestudio piloto en el Cardiff University Brain Research Imaging Centre, los científicos utilizan el renderizado cinematográfico para estudiar las fibras nerviosas del cerebro vinculadas a la esclerosis múltiple.
Los modelos computacionales específicos nos permiten crear gemelos digitales tanto a nivel macro como micro, visualizar la forma y la estructura no solo de los órganos, sino también simular procesos biomoleculares a nivel celular, incluidas las proteínas que componen las células e incluso los genes. Las técnicas de diagnóstico por imágenes más recientes pueden detectar incluso cambios metabólicos en las células, lo que permite distinguir las células cancerosas de las sanas.
Modelado predictivo
En otras palabras, los avatares personales digitales serán mucho más que sofisticados modelos anatómicos. Incorporarán información celular, molecular, genética y clínica del paciente. Como expresión más avanzada de la medicina personalizada, ofrecerán a los médicos una comprensión profunda de las características específicas de la afección de cada paciente. Al conocer de antemano la composición genética y molecular de un paciente, los médicos podrán determinar si es probable que un medicamento concreto le ayude y qué dosis utilizar. El modelado predictivo permitirá detectar problemas de salud mucho antes de que se manifiesten clínicamente. Los datos recopilados a lo largo de la vida de un paciente ofrecerán conocimientos profundos sobre el envejecimiento y la salud.
Todo esto es posible gracias a nuestra capacidad para analizar grandes cantidades de información digital mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático. Para hacerse una idea de la escala de los datos que tenemos a nuestro alcance: Siemens Healthineers ha recopilado una base de datos con más de 100 millones de imágenes, obtenidas mediante resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y otras tecnologías de diagnóstico por imágenes, y anotadas con información clínica pertinente; estas imágenes se utilizan para entrenar algoritmos de IA. El objetivo es desarrollar algoritmos que ayuden a los médicos a diagnosticar y tratar mejor una amplia variedad de enfermedades.
Compartir los datos, pero protegerlos
Cuantos más datos podamos analizar, más aprenderemos. Pero gestionar datos de salud sensibles es una tarea compleja. Actualmente, existen importantes obstáculos competitivos, regulatorios y logísticos para compartir datos médicos. Una opción es crear «ecosistemas» digitales abiertos a socios que acepten compartir datos mediante sistemas comunes de almacenamiento y comunicación.
Tanto los pacientes como la sociedad en su conjunto obtendremos un enorme valor al compartir datos de salud. Pero, en la era de los avatares personales digitales, ¿cómo podemos proteger la confidencialidad de cada paciente y, al mismo tiempo, poner los datos a disposición de todos para mejorar la atención sanitaria? El éxito de la criptomoneda Bitcoin ofrece un modelo potencialmente útil. Bitcoin utiliza la tecnología blockchain, que protege los datos al dividirlos en bloques separados y almacenarlos en bases de datos distribuidas que no están conectadas a un procesador común. Solo quienes tienen una clave cifrada —por ejemplo, el paciente y el médico— pueden acceder a los datos. Otras personas pueden compartir partes específicas de los datos únicamente con autorización. La tecnología blockchain permitiría vincular los gemelos digitales con sus correspondientes personas, a la vez que se comparten los datos de forma anónima con terceros.
La digitalización ayuda a salvar vidas
Hace una década, la idea de que los cirujanos se pusieran gafas de realidad virtual para explorar una representación digital del corazón de un paciente habría parecido inverosímil. Dentro de una década, los gemelos digitales serán una herramienta habitual en la medicina, y las maravillas hoy inimaginables estarán al alcance. El físico nuclear Niels Bohr, ganador del Premio Nobel, dijo célebremente: «Es muy difícil hacer predicciones, sobre todo sobre el futuro». Hay algo que podemos afirmar con certeza: la digitalización de la atención sanitaria ampliará la medicina de precisión, transformará la prestación de servicios y mejorará la experiencia de los pacientes. Además, ayudará a los proveedores de atención sanitaria a obtener mejores resultados con menores costos. Nuestra capacidad para modelar el cuerpo de cada paciente en prácticamente todos sus niveles, desde la estructura del corazón hasta la forma de una proteína en una célula cancerosa, generará nuevos y profundos conocimientos en biomedicina y salvará vidas.
Dos niñas pequeñas llamadas Paisleigh y Paislyn Martinez, nacidas como gemelas siamesas y separadas con éxito gracias a las avanzadas imágenes 3D, son una prueba viviente de ello.
