Una «arteria virtual» para predecir mejor los efectos secundarios de los tratamientos
Un equipo de investigadores ha creado luna «Arteria Virtual», un modelo multiescala que incluye datos físicos, químicos y biológicos. El equipo ha logrado replicar la actividad de cada célula de la pared arterial (células endoteliales, células de músculo liso) y en el flujo sanguíneo (glóbulos rojos, plaquetas, glóbulos blancos). Investigaron la capa intermedia de la arteria compuesta por músculo liso y fibras elásticas, que en el modelo estaba compuesta por células esféricas que forman una red hexagonal compacta para imitar la mecánica de las células de músculo liso quiescentes. El tratamiento de la estenosis, la constricción anómala de un canal del organismo, suele paliarse con una angioplastia con globo y la implantación de endoprótesis. Del mismo modo, esto puede generar una dolencia llamada reestenosis intra-stent, crecimiento de células de músculo liso en una arteria coronaria. El equipo científico se propuso desarrollar un modo de predecir estadísticamente la probabilidad de desarrollar este efecto secundario peligroso tras el tratamiento, el cual suele precisar de cirugía adicional. Una «Arteria Virtual» para modelizar células individuales y sus interacciones La investigación, financiada en parte por la UE, se difundió recientemente en un artículo publicado en «Royal Society Publishing». En este artículo se explica el modo en el que, tras otras aplicaciones anteriores del modelo en simulaciones bidimensionales, la versión tridimensional se validó con datos comprobados en experimentos con bandas diseccionadas de túnica media. El sistema de modelización del equipo trató RIS individuales como entidades que interactúan entre sí, y al mismo tiempo calcularon que cada célula tiene sus ciclos propios. De este modo se pudo representar de un modo más completo el entorno mecánico y bioquímico de las células. Los ensayos de flexibilidad modelados se compararon con los realizados in vitro, en los que se estiraron bandas diseccionadas de túnica media en las direcciones circunferencial y longitudinal. La revolución de la computación de alto rendimiento Este método de modelización permitió al equipo además estudiar el transporte de plaquetas en los aneurismas, al poder simular las propiedades mecánicas de glóbulos rojos y plaquetas en el contexto del flujo del plasma sanguíneo. En la actualidad trabajan para integrar los datos biológicos y químicos y de este modo describir los procesos relacionados con la trombosis. La aplicabilidad de la metodología a distintos procesos biomédicos es reflejo de los objetivos de los proyectos financiados con fondos de la Unión Europea como COMPBIOMED y COMPAT, cuyo trabajo contribuyó a la publicación de estos resultados. El proyecto COMPBIOMED (A Centre of Excellence in Computational Biomedicine) se creó concretamente para aprovechar la cada vez mayor potencia de los ordenadores de alto rendimiento para ampliar la precisión de los modelos en pos de ampliar el conocimiento que se posee sobre la medicina cardiovascular, molecular y neuromusculoesqueletal. El objetivo es desarrollar un flujo de trabajo automatizado en el que los datos se obtienen de un paciente concreto, se introducen y se procesan para predecir efectos en la salud y así crear una asistencia sanitaria más personalizada. Uno de los retos principales a la hora de crear estos modelos predictivos es la complejidad que implica la replicación de las variables inherentes a los procesos físicos multiescala, los cuales se desarrollan en el tiempo y el espacio. El proyecto COMPAT (Computing Patterns for High Performance Multiscale Computing) aportó conocimientos extraídos de sus algoritmos de computación multiescala y alto rendimiento, ampliables a sistemas a exaescala, capaces de ejecutar al menos un trillón de cálculos por segundo. El proyecto se propone desarrollar software que transforme las simulaciones informáticas en una ciencia predictiva. Para más información, consulte: Sitio web del proyecto COMPBIOMED Sitio web del proyecto COMPAT
Países
Países Bajos, Reino Unido