{"id":4203,"date":"2024-09-30T16:10:41","date_gmt":"2024-09-30T14:10:41","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.uchceu.es\/medicina\/?p=4203"},"modified":"2024-09-30T16:10:42","modified_gmt":"2024-09-30T14:10:42","slug":"medicina-in-silico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.uchceu.es\/medicina\/medicina-in-silico\/","title":{"rendered":"Medicina In Silico"},"content":{"rendered":"\n

Los estudios biom\u00e9dicos se realizan frecuentemente con observaciones in vivo<\/strong><\/em> (del lat\u00edn \u201cdentro de lo vivo<\/em>\u201d), es decir, con la recolecci\u00f3n de datos basada en el estudio directo de organismos vivos. Cuando el uso de organismos vivos no es posible o no est\u00e1 disponible, una buena alternativa es la estrategia in vitro<\/em><\/strong>, realizada dentro de confinamientos artificiales, como tubos de ensayo, placas de cultivo o incubadoras. En este \u00faltimo caso, las muestras a estudiar derivan de muestras vivas (es decir, c\u00e9lulas cultivadas, tejidos u \u00f3rganos sint\u00e9ticos, sistemas heter\u00f3logos, etc.). Ambas estrategias son costosas, requieren mucho tiempo y grandes espacios y equipos de alta tecnolog\u00eda. Adem\u00e1s, en ocasiones, cuestiones \u00e9ticas dificultan o imposibilitan a\u00fan m\u00e1s la realizaci\u00f3n de ciertos estudios.<\/p>\n\n\n\n

En la \u00faltima d\u00e9cada, un avance tecnol\u00f3gico extraordinario caracteriz\u00f3 el campo de la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica: el nacimiento de la ciencia de los macrodatos (big data science<\/em><\/strong>). Esta nueva ciencia respondi\u00f3 a las demandas de varios grupos de investigaci\u00f3n de gestionar an\u00e1lisis multifactoriales y al creciente uso de las plataformas –\u00f3micas \/ omics<\/em><\/strong> (que incluyen gen\u00f3mica, transcript\u00f3mica, metabol\u00f3mica y prote\u00f3mica<\/em>) para la generaci\u00f3n de datos biol\u00f3gicos. El volumen de datos generados en -\u00f3mica incluye, entre otros, informaci\u00f3n sobre expresi\u00f3n y regulaci\u00f3n g\u00e9nica, recambio de prote\u00ednas y conexiones de v\u00edas biol\u00f3gicas. Todos esos datos requieren una organizaci\u00f3n, limpieza, almacenamiento e integraci\u00f3n minuciosas para ser interpretados de manera eficiente. El gran valor de estos estudios reside en que pueden compartirse f\u00e1cilmente entre grupos de investigaci\u00f3n e integrarse; de \u200b\u200besta manera, la colecci\u00f3n de datos evoluciona y potencialmente puede responder a diferentes preguntas cient\u00edficas, solo cambiando algunas de las variables o la forma de analizarlas. El campo de la ciencia de datos ha evolucionado r\u00e1pidamente desde entonces y, a\u00fan hoy, se encuentra en constante aceleraci\u00f3n, en paralelo con la introducci\u00f3n de nuevos lenguajes inform\u00e1ticos, como Python<\/em> y R<\/em>. El avance de nuevas herramientas inform\u00e1ticas permite mejorar la organizaci\u00f3n del enorme volumen de datos generados, la organizaci\u00f3n en estructuras y niveles, hasta la progresi\u00f3n hacia modelos y predicciones. El conjunto de la ciencia de big data<\/em> es la base para la introducci\u00f3n y evoluci\u00f3n de la ciencia in silico<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

El t\u00e9rmino \u201cin silico\u201d<\/em><\/strong> deriva de \u201cdentro del silicio<\/em>\u201d y se refiere a los chips de computadora que se fabrican sobre este material. En un an\u00e1lisis in silico t\u00edpico, la m\u00e1quina crea un entorno virtual donde es posible organizar, gestionar, visualizar, reconfigurar e interpretar las diferentes variables, as\u00ed como derivar predicciones. El gran valor de la aplicaci\u00f3n in silico en el campo m\u00e9dico reside en permitir un an\u00e1lisis multifactorial, involucrando simult\u00e1neamente procesos fisiol\u00f3gicos, moleculares, celulares, ambientales, sociales y f\u00edsicos, y proporcionando predicciones espec\u00edficas para cada sujeto que ser\u00edan sustancialmente dif\u00edciles o imposibles de medir in vivo. La aplicaci\u00f3n del enfoque in silico a los estudios de medicina tambi\u00e9n se conoce como \u201cmedicina computacional<\/em>\u201d. La medicina computacional permite estrategias para el diagn\u00f3stico, pron\u00f3stico, manejo, prevenci\u00f3n y tratamiento de enfermedades. Cabe destacar que los an\u00e1lisis computacionales pueden eludir los permisos \u00e9ticos en muchas ocasiones, ya que los datos pueden ser an\u00f3nimos o incluso simulaciones (es decir, no recopilados en pacientes humanos reales). Adem\u00e1s, el intercambio de datos entre investigadores de laboratorio y la carga en bases de datos internacionales es frecuente y beneficioso. Todas las predicciones y modelizaciones obtenidas mediante un estudio in silico pueden escalarse a poblaciones, reciclarse e interrogarse desde diferentes puntos de vista y escenarios, permitiendo una adaptaci\u00f3n din\u00e1mica de modelos y simulaciones en un tiempo relativamente corto.<\/p>\n\n\n\n

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1<\/a><\/sup><\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Flujo de trabajo esquem\u00e1tico de la medicina in silico en nefrolog\u00eda. En las etapas iniciales, la informaci\u00f3n de los registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos (EMR) y otras fuentes de datos p\u00fablicos de atenci\u00f3n m\u00e9dica, puede proporcionar mucha informaci\u00f3n cl\u00ednica relacionada con un problema o enfermedad m\u00e9dica espec\u00edfica; en este caso particular, informaci\u00f3n relacionada con la enfermedad renal cr\u00f3nica (CKD) o factores de riesgo relacionados con la funci\u00f3n renal. Adem\u00e1s, los datos de la plataforma \u00f3mica, una vez validados, sirven para evaluar a los pacientes en riesgo. Luego, el flujo de trabajo de medicina in silico y el aprendizaje autom\u00e1tico profundo recopila todos los datos cl\u00ednicos y anal\u00edticos para integrar las variables y crear el an\u00e1lisis m\u00e1s precisos de una enfermedad renal espec\u00edfica. El resultado final es combinar la ciencia de datos matem\u00e1tica y computacional para proporcionar una visualizaci\u00f3n clara del problema m\u00e9dico. Este resultado se puede analizar m\u00e1s a fondo de forma din\u00e1mica, combinando siempre an\u00e1lisis descriptivos, predictivos y prescriptivos.
AKI, enfermedad renal aguda; CKD, enfermedad renal cr\u00f3nica; EMR, registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos.<\/sub><\/em><\/p>\n\n\n\n

Recientemente, investigadores y estudiantes del proyecto SnowBall<\/em><\/strong> de la Universidad CEU Cardenal Herrera, publicaron una extensa revisi\u00f3n en la revista Kidney research and Clinical Practice<\/strong> (https:\/\/doi.org\/10.23876\/j.krcp.23.334<\/a>) sobre la utilidad de este novedoso enfoque de la medicina In Silico y su potencial uso e investigaci\u00f3n en pacientes con enfermedad renal cr\u00f3nica; as\u00ed, se resalta la combinaci\u00f3n del an\u00e1lisis in silico de datos humanos, el uso extensivo de modelos in vitro y la validaci\u00f3n in vivo. Aunque se explora la amplia aplicaci\u00f3n de la medicina computacional y la aplicaci\u00f3n de estrategias -\u00f3micas en la evaluaci\u00f3n y el tratamiento de las enfermedades renales, los autores concluyen que, un problema actual y futuro que surge de los modelos in silico es que presentan cierta deficiencia en la traducci\u00f3n de simulaciones moleculares (a nivel org\u00e1nulo) a modelos basados \u200b\u200ben la fisiolog\u00eda (a nivel org\u00e1nico). Sigue siendo dif\u00edcil adaptar teor\u00edas matem\u00e1ticas a la fisiolog\u00eda y la biolog\u00eda a partir de dichos modelos. El desaf\u00edo es describir el comportamiento din\u00e1mico de un modelo de alta dimensi\u00f3n a trav\u00e9s de un nivel inferior utilizando un modelo dimensional simplificado, incluso con el uso de la tecnolog\u00eda m\u00e1s avanzada. A futuro, uno de los principales objetivos de los estudios in silico sobre la enfermedad renal cr\u00f3nica ser\u00e1, gestionar la enfermedad mediante la identificaci\u00f3n de nuevos factores desencadenantes, que se puedan prevenir y controlar. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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