Ingeniero chileno creó un modelo artificial de corazón

Tras varios años trabajando en su laboratorio, Daniel Hurtado, ingeniero del Instituto de Ingeniería Biológica y Médica de la Pontificia Universidad Católica de Chile, diseñó un corazón virtual de manera computacional. Esto lo logró mediante modelación matemática para así simular el sistema cardiovascular, método que también utiliza para entender mejor el sistema respiratorio.

Previo a su trabajo, no existían muchos modelos de este tipo, por lo que, explica, tuvo que desarrollar todo y con un alto costo.

“Tuvimos que sacar las imágenes médicas, las resonancias, después transformarlas en modelos geométricos, levantar los códigos para poder analizarlos, y finalmente simular la propagación de ondas eléctricas”, destaca. El corazón virtual fue presentado en una conferencia organizada por la Academia Chilena de Ciencias, en el marco de su ciclo de charlas “Ciencia de Frontera”.

Hurtado señala que otros sistemas se enfocan en encontrar la propagación de ondas eléctricas, pero el suyo está informado por propiedades celulares.

“Incorporamos características que ocurren a nivel de moléculas, como el mecanismo de comunicación intercelular que se da en las uniones gap o en los canales iónicos, y escalarlo a un corazón completo. Así podemos apreciar cómo modifican el tejido y el corazón. Esto es muy novedoso, porque mucha gente no se cuestiona qué pasa debajo del tejido o ven el comportamiento celular como algo muy simple”, comenta.

Unir todas esas escalas es lo que no se conoce tan en profundidad, y eso lo llevó a querer desarrollar el modelo de corazón virtual. Por ejemplo, destaca que en el organismo existen cerca de 3.000 millones de cardiomiocitos comunicados, que son células del músculo cardíaco capaces de contraerse, y que determinan la función de bomba cardíaca y el sistema celular eléctrico de conducción. Cómo modelar matemáticamente el corazón a partir de estas escalas muy pequeñas es algo de gran interés”, señala.

Así funciona el corazón virtual

El modelo de corazón virtual se obtiene a partir de imágenes médicas, como una resonancia cardíaca, donde se puede ver el contenido del corazón, su flujo, anatomía, entre otras propiedades. La geometría tridimensional que se desarrolla posteriormente se exporta a un software de cálculo mediante el método de elementos finitos.

“Cada elemento es una especie de Lego, que se une con otros y resuelven ecuaciones electrofisiológicas cardiacas”, agrega Hurtado. En términos simples, se puede vislumbrar lo que ocurre en el corazón y el campo eléctrico.

Existe mucho desarrollo matemático de ecuaciones que gobiernan la electrofisiología del corazón en distintas escalas. Pero resolverlas computacionalmente requiere mucho tiempo, advierte Hurtado. ¿Y cómo se logran realizar todos estos cálculos? Mediante servidores gigantescos capaces de realizar una gran cantidad de operaciones de suma, resta, multiplicación y división por segundo.

“Lo que proponemos es reemplazar los modelos animales, y eventualmente al humano, en la realización de ensayos preclínicos y clínicos in silico, es decir, usando computadores. Eso va a requerir una validación para ver si nuestros modelos son suficientemente predictivos para poder representar distintos escenarios dentro de una persona conocidos estos datos”, explica.

Costos y entrenamiento médico

En cuanto a los costos que se requiere para posicionar un sistema de estas características en un hospital o clínica, no es tanto como se podría pensar, según Hurtado.

“Es una de las grandes ventajas de la medicina computacional. Se necesita inversión, pero más que nada necesitamos personas altamente capacitadas, como buenos investigadores que tengan altos conocimientos de matemática, que sepan de computación y que lo puedan plasmar en fisiología y medicina, que es una combinación interdisciplinaria no tan común de encontrar. Estoy seguro que en Chile podemos desarrollar estas capacidades si conseguimos la inversión en I+D público-privada necesaria”, comenta.

El sistema computacional trabaja con equipos de imágenes médicas, como tomógrafos, rayos X, o resonadores magnéticos, que ya están en hospitales generalmente, lo que no genera una inversión extra o un adiestramiento al personal médico.

“Muchos de estos servicios te piden subir la imagen de un escáner y subirlo a una página web. Esa información llega a los servidores de la compañía que desarrolle las simulaciones y luego entregan de vuelta un informe con datos clínicos relevantes que permitan a los médicos tomar decisiones. Así, por ejemplo, un médico puede decidir el colocar un stent en un paciente paciente, porque las caídas de presión en las coronarias son de un nivel patológico”, explica el experto. Y agrega que dicho modelo es muy implementable, ya que no requiere de implementos extra o que el médico sepa programar.

Los médicos son parte clave en el desarrollo de esta tecnología. Así lo considera Hurtado, quien afirma que “ellos nos guían constantemente, te están diciendo cuáles son los casos fisiológicamente correctos y cuáles no. Te aportan con su conocimiento para decirte si tu modelo está funcionando bien, o si está prediciendo cosas que no ocurren en la vida real. Y también ayudan para saber en qué problemas te tienes que enfocar, es decir, conocer la necesidad desde el punto de vista clínico”.

Según estima, cuando estos software empiecen a tomar más forma y tengan una librería, se podrá desarrollar una interfaz gráfica más interactiva, para un usuario no tan ingenieril, donde los médicos nuevamente son fundamentales ser los usuarios finales. “A mi me gustaría poder ofrecerles una plataforma donde puedan tomar la información de un paciente y construir un modelo específico y simular de manera más simple, para mejorar tratamientos”.

Prevención de enfermedades cardíacas

Estos sistemas computacionales podrían lograr una simulación predictiva, a partir de modelaciones de corazones normales o patológicos. Por ejemplo, en un infarto al miocardio, donde el tejido pierde funcionalidad, esta tecnología podría captarlo a un nivel más específico.

“También podemos tener modelos de fibrilación ventricular, que son la antesala a un paro cardíaco, donde se puede evaluar el trabajo de los desfibriladores en el modelo”, destaca.

“Si logramos ese objetivo de usar esta tecnología para prevenir en forma temprana las enfermedades, ahí el ahorro es brutal y la inversión se justifica totalmente, porque siempre será mejor prevenir la enfermedad o abordarla muy tempranamente a que lo hagas tarde cuando ya es muy costoso mantener al paciente, en una UCI, por ejemplo. Y el costo en vidas y calidad de vida, que también es muy importante”, indica.

El especialista comenta que si un paciente se realiza un escáner de tórax por una neumonía, el escáner va a ver el pulmón y el corazón en ciertas condiciones, y va a sacar datos más anatómicos y según eso el médico hace un diagnóstico. Pero en esa imagen hay mucha información oculta que quizá el médico no ve con sus ojos, pero sí una simulación computacional, que es capaz de detectar algunas anomalías muy pequeñas. “Con esto queremos demostrar que puede ayudar a prevenir enfermedades de insuficiencia cardiaca u otro problemas”, indica.

Uso masificado

Pero a pesar de su gran potencial, aún queda camino por recorrer para que los modelos sean utilizados masivamente. Así lo ve Hurtado, quien plantea que “recién estamos viendo la superficie de lo que pueden hacer. Yo creo que estas herramientas pueden servir para tener un diagnóstico temprano, y de hecho, esa es una de las grandes promesas. Además, si los combinas modelos con imágenes biomédicas, eventualmente estás enriqueciendo el resultado de la imagen médica”.

Hurtado estima que la utilización de dichos sistemas es algo que tomará un tiempo de desarrollo donde se trabaje en transferir estas tecnologías a la sociedad.

“Tienes que pasar por FDA. Hay todo un proceso regulatorio y de ensayos clínicos y finalmente tienes que demostrar que tu método es no solamente efectivo, sino inocuo, que no genera otras consecuencias, y eso te puede tomar varios años”, indica.

Respecto a los últimos avances en su trabajo con los modelos virtuales de corazón, Hurtado indica que “una simulación te puede tomar días enteros en correr y eso a los médicos no les sirve. Cuando te piden algo lo quieren rápido. Hace un par de meses, presentamos una formulación matemática que cuando la implementas computacionalmente, reduce casi en la mitad el tiempo de computo, algo que antes tomaba ocho horas, ahora serán cuatro”, explica.

¿Podrían los computadores reemplazar a los médicos?

En 2019 el New York Times realizó una publicación acerca de un estudio de inteligencia artificial para detectar cáncer de pulmón. En esa oportunidad titularon “La inteligencia artificial hizo una prueba para detectar el cáncer de pulmón… y aprobó con honores”.

En el artículo se relataba que las computadores fueron igual de buenas o mejores que los médicos para detectar pequeños tumores de cáncer de pulmón en tomografías computarizadas. Esto causó bastante revuelo, como recuerda Hurtado, no obstante, declara que eso no significa que los computadores vayan a reemplazar a los médicos en el futuro.

“El humano tiene que guiar estos sistemas, y los médicos seguirán siendo los que mejor conocen el cuerpo humano”, afirma.