Carlos Butrón Díaz, neurocirujano del Hospital Universitario Virgen del Rocío (HUVR) y Nabil Hajji, profesor de la Universidad de Sevilla, investigador del IBiS y profesor adjunto de Long Island University (Estados Unidos). Hospital Universitario Virgen del Rocío
Los gemelos digitales del Virgen del Rocío miran a nuevas dianas y reposicionamiento de fármacos
La plataforma internacional del hospital contra tumores cerebrales deberá disponer de datos de alta calidad, estandarizados y homogéneos para construir modelos fiables
Comprender mejor cada tumor cerebral para encontrar antes y con mayor precisión las estrategias terapéuticas más adecuadas es el objetivo de una plataforma internacional impulsada por el Hospital Universitario Virgen del Rocío junto a la Universidad de Sevilla, el Instituto de Biomedicina de Sevilla (IBiS) y centros colaboradores de Europa y Estados Unidos. La iniciativa combina Inteligencia Artificial, análisis molecular y modelización computacional, herramientas con las que un equipo investigador busca identificar nuevas dianas terapéuticas, priorizar moléculas prometedoras y explorar el reposicionamiento de fármacos ya conocidos.
Entre estas herramientas se encuentran los gemelos digitales, modelos computacionales que integran información clínica, imágenes médicas y características moleculares de cada paciente para recrear la evolución de un tumor y permitir la simulación de alternativas clínicas. “Nuestro objetivo no es sustituir el juicio clínico, sino proporcionar una herramienta adicional que permita simular distintos escenarios terapéuticos antes de tomar una decisión”, explica Nabil Hajji, profesor de la Universidad de Sevilla, investigador del IBiS y director científico de la plataforma.
El proyecto se encuentra todavía en fase de investigación y sus herramientas no tienen aplicación directa en los pacientes. Para Carlos Butrón Díaz, neurocirujano especializado en tumores cerebrales del Hospital Universitario Virgen del Rocío y coordinador clínico de la iniciativa, el siguiente paso será precisamente demostrar que estos modelos pueden aportar utilidad real en la práctica asistencial.
"La incorporación de estas tecnologías será progresiva", señala. Antes, añade, deberán demostrar su utilidad mediante estudios prospectivos y validaciones multicéntricas. En una primera fase podrían emplearse como herramientas de apoyo en centros altamente especializados y, conforme aumente la evidencia científica, extenderse a otros hospitales.
Un modelo que aprende con la evolución del paciente
Una de las características que diferencia el planteamiento de los investigadores de los modelos predictivos convencionales es su intención de convertir el gemelo digital en un sistema dinámico. Hajji explica que el modelo pretende incorporar de forma continua nueva información clínica y experimental para actualizar su representación de la enfermedad.
La información incluiría imágenes médicas, características moleculares, datos clínicos y evolución del tumor. Con ella, los investigadores quieren construir un modelo virtual que permita no solo estimar cómo puede evolucionar la enfermedad, sino también explorar diferentes estrategias terapéuticas antes de aplicarlas.
A largo plazo, este enfoque podría ayudar a seleccionar tratamientos más personalizados, anticipar la respuesta terapéutica e identificar precozmente posibles mecanismos de resistencia.
Pero Hajji apunta otro elemento que considera esencial: que el propio sistema pueda indicar hasta qué punto son fiables sus predicciones. "Uno de los aspectos fundamentales es que estos modelos sean capaces de cuantificar el grado de confianza de sus propias predicciones", explica. Para el investigador, esta capacidad será imprescindible para que puedan convertirse en herramientas de apoyo fiables en la práctica clínica.
Butrón Díaz sitúa este trabajo dentro de una estrategia más amplia de investigación traslacional. "Desde el Hospital Universitario Virgen del Rocío aportamos la visión clínica y las necesidades reales de los pacientes", asegura. La colaboración con la Universidad de Sevilla, el IBiS y los socios internacionales permite convertir las preguntas que surgen en la consulta y el quirófano en proyectos de investigación.
La IA busca acelerar el descubrimiento de tratamientos
La Inteligencia Artificial constituye otra de las herramientas con las que trabaja el equipo. En este caso, el objetivo es utilizar la capacidad de los sistemas computacionales para analizar grandes cantidades de información biológica y encontrar relaciones que serían difíciles de identificar mediante métodos convencionales.
La Plataforma de Medicina de Sistemas Traslacional en Tumores Cerebrales dispone además de un sistema propio de análisis, el Smart Scoring System (3S), destinado a identificar biomarcadores y posibles dianas terapéuticas con mayor potencial. Las predicciones se someten posteriormente a validación mediante modelos experimentales desarrollados a partir de muestras de pacientes.
El propósito es reducir el tiempo empleado en las primeras etapas del descubrimiento de nuevos tratamientos. Sin embargo, Hajji pone límites a las expectativas sobre la velocidad con la que estos avances podrían llegar a los pacientes.
"Es difícil ofrecer una cifra concreta porque depende del tipo de desarrollo terapéutico", afirma, resumiendo que el objetivo "no es eliminar etapas, sino hacer que cada una de ellas sea mucho más eficiente". Para Butrón Díaz, la posibilidad de acelerar esas primeras fases cobra especial importancia en enfermedades complejas y poco frecuentes, en las que disponer de información de diferentes centros puede ayudar a generar modelos más sólidos.
Buscar fármacos que consigan llegar al tumor
Otra de las líneas de investigación de la plataforma aborda uno de los principales obstáculos en el tratamiento de los tumores cerebrales: la barrera hematoencefálica. Butrón Díaz explica que numerosos fármacos "muestran resultados prometedores en el laboratorio pero no llegan a demostrar eficacia clínica porque no consiguen alcanzar concentraciones terapéuticas suficientes dentro del tejido tumoral".
Por eso, el equipo trabaja en la identificación y desarrollo de compuestos capaces de atravesar esta barrera, ya que "podría ampliar de forma muy significativa las opciones terapéuticas disponibles", afirma.
La estrategia podría tener además otra consecuencia: facilitar el reposicionamiento de medicamentos ya conocidos para nuevas indicaciones en Neurooncología. Hajji sitúa esta línea en conexión con el trabajo computacional de la plataforma, ya que la IA puede ayudar a priorizar moléculas y relaciones biológicas que posteriormente deberán comprobarse experimentalmente.
Butrón Díaz, no obstante, evita anticipar un impacto concreto sobre la supervivencia de los pacientes pero sí apunta que conseguir una mayor concentración del fármaco en el tumor podría favorecer tratamientos más eficaces y, potencialmente, estrategias más selectivas que reduzcan la toxicidad sistémica.
El reto de conseguir datos comparables entre hospitales
Para que los modelos de IA y los gemelos digitales funcionen de manera fiable, los investigadores se enfrentan a un problema que va más allá de la cantidad de información disponible. "El principal reto es garantizar que sean datos de alta calidad, bien estandarizados y obtenidos de forma homogénea entre distintos hospitales y países", explica Hajji.
La plataforma trabaja con información procedente de imagen médica, anatomía patológica, características moleculares, datos clínicos y seguimiento evolutivo. Integrar estas diferentes fuentes requiere protocolos comunes y sistemas de validación independientes. La colaboración internacional adquiere aquí un papel relevante. Butrón Díaz recuerda que los tumores cerebrales son enfermedades complejas y relativamente poco frecuentes, por lo que "ningún centro puede responder por sí solo a todos los retos científicos".
Trabajar con cohortes más amplias y diversas permite compartir tecnologías, contrastar resultados en distintos países y reforzar la posibilidad de que los modelos desarrollados sean aplicables a pacientes de diferentes centros. Ese intercambio, añade Butrón Díaz, debe realizarse bajo estrictos estándares éticos y legales, con información anonimizada y de acuerdo con la normativa europea de protección de datos.
