La necesidad de avanzar en la investigación médica y aprovechar la tecnología para ofrecer una atención sanitaria más rápida, precisa y accesible es hoy más relevante que nunca. Pero, año tras año, hay un reto que todavía sigue sin resolverse: la forma en que se desarrollan nuevos tratamientos. Los ensayos clínicos tradicionales llevan décadas siendo el estándar, pero tienen los días contados. Requieren enormes inversiones, tardan años en completarse y, en muchos casos, no arrojan resultados concluyentes. Y es que la inteligencia artificial (IA) y los gemelos virtuales están a punto de cambiar las reglas del juego.
El proceso suele ser el siguiente: antes de que un nuevo medicamento o tratamiento llegue al mercado, debe pasar por una serie de ensayos clínicos diseñados para garantizar su seguridad y eficacia. Sin embargo, este proceso está lleno de obstáculos. Para empezar, encontrar el grupo adecuado de pacientes es un reto en sí mismo: se necesita una muestra representativa de la población para que los resultados sean fiables, pero la realidad es que muchos estudios terminan con grupos sesgados. Por ejemplo, en 2020, solo el 8% de los participantes en ensayos clínicos en EE.UU. se identificaron como afroamericanos, a pesar de que esta comunidad representa el 14% de la población. En España, aunque no existen estadísticas oficiales desglosadas por etnia, la falta de diversidad también es un reto, especialmente por la concentración de ensayos en grandes centros urbanos. Además, la retención de pacientes es otro desafío, ya que muchos abandonan los estudios antes de que terminen. Y si a esto le sumamos el tiempo y los costes (un ensayo clínico puede superar los 100 millones de euros), el escenario se complica todavía más.
Los gemelos virtuales entran en escena
Aquí es donde la IA y los ensayos in-silico (es decir, simulaciones por ordenador) pueden marcar la diferencia. En lugar de depender únicamente de pacientes reales, los investigadores pueden crear gemelos virtuales, o, lo que es lo mismo, una réplica digital de pacientes reales, con una anatomía y fisiología idénticas.
A diferencia de los modelos tradicionales de inteligencia artificial, que se basan en el análisis de grandes volúmenes de datos para hacer predicciones, este enfoque parte del conocimiento científico y lo complementa con la observación clínica para arrojar luz sobre lo que aún no entendemos. En lugar de depender exclusivamente de datos históricos, estos modelos se construyen sobre estos principios y se ajusta con inteligencia artificial para procesar el amplio abanico de variables.
El resultado es una combinación única entre ciencia y tecnología: estos gemelos no solo "se ven" como las personas reales, sino que también responden a los tratamientos como lo haría un ser humano. Con el uso de modelos de aprendizaje automático, se pueden generar miles de gemelos virtuales representativos de la población real. Así, se pueden simular pruebas y predecir cómo reaccionará un grupo diverso de pacientes a un medicamento antes de probarlo en personas reales; reduciendo la necesidad de contar con grandes volúmenes de pacientes, probando tratamientos en poblaciones más diversas y acelerando significativamente el proceso de investigación.
Uno de los grandes beneficios de los ensayos in-silico es el ahorro de tiempo. Un estudio clínico convencional puede durar más de una década, pero con modelos virtuales, los efectos a largo plazo de un medicamento pueden simularse en minutos. Esto es especialmente útil en enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, donde se necesitan décadas para evaluar un tratamiento en condiciones normales.
La diferencia también es abismal si hablamos desde el punto de vista económico. Se estima que los ensayos in-silico son hasta 90 veces más asequibles que los tradicionales, ya que requieren menos personal e instalaciones disponibles, y pueden aprovechar datos clínicos previos en lugar de empezar desde cero con cada nuevo estudio.
Una tecnología que ya es una realidad
Aunque suene futurista, los ensayos in-silico ya se están aplicando. Es el caso de la FDA (Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU.), que está colaborado en proyectos como Living Heart Project, que ha desarrollado un gemelo virtual del corazón humano para ensayar diferentes estrategias antes de operar, reduciendo riesgos y mejorando la toma de decisiones. Otro ejemplo es el Living Brain Project, desarrollado en hospitales franceses para simular cirugías cerebrales con mayor precisión.
Si atendemos a la historia de la medicina, cada gran avance ha venido de la mano de la innovación. Desde la introducción de la radiografía hasta la secuenciación del ADN, cada salto tecnológico ha permitido entender mejor el cuerpo humano y tratar enfermedades con mayor precisión. Ahora estamos en un momento clave en el que tecnologías como los gemelos virtuales, la IA y la computación avanzada están revolucionando la manera en que diagnosticamos, tratamos y prevenimos enfermedades. No se trata solo de mejorar las herramientas existentes, sino de transformar completamente la forma en que abordamos la salud, pasando de tratamientos estandarizados a una medicina personalizada basada en simulaciones y predicciones.
