¿Puede el personal sanitario “entrenarse” para atender a pacientes con virus extremadamente peligrosos o contagiosos, pero sin sufrir ningún riesgo personal? ¿Es posible realizar pruebas a un enfermo que carece de un diagnóstico claro sin que esas pruebas perjudiquen aún más su salud? ¿Se puede probar la eficacia de una vacuna… en un ordenador?

Aunque algunas series de ficción como ‘House’ recurren de manera sistemática al método “prueba-error” para encontrar un tratamiento adecuado para un paciente, en la vida real esta práctica conlleva notables riesgos para los enfermos.

Por esta razón, la tecnología ya ha comenzado a explorar caminos intermedios entre la ficción y la realidad a través de la medicina “in silico” y los llamados pacientes virtuales. Gracias a ellos el personal médico puede realizar “entrenamientos” y pruebas diagnósticas sin que los pacientes ni los equipos se vean sometidos a situaciones de riesgo.

Los pacientes virtuales son una especie de cobayas diseñadas por ordenador que representan casos clínicos reales y cuyo objetivo es que los facultativos realicen un diagnóstico diferencial a través de la historia clínica. Estos avatares representan a personas concretas para ayudar a “entrenarse” al personal médico y sanitario a la hora de tratar determinadas patologías, pero también para contribuir a acelerar el diagnóstico y a buscar terapias para esas enfermedades.

Una de las principales investigaciones de estos pacientes virtuales tiene lugar en el ámbito de la farmacología, concretamente en la búsqueda de vacunas.

Los investigadores trabajan con la hipótesis de que una computadora pueda replicar en un futuro próximo el funcionamiento del cuerpo humano para testar pruebas de ensayo de una vacuna, por ejemplo, contra el ébola, sin poner en riesgo a ninguna persona.

La teoría indica que con este sistema se detectarían mucho más rápido los fallos, se abarataría el coste de los ensayos y se reduciría el riesgo de vacunar a una persona con un tratamiento experimental. Y en la práctica, esta modalidad ya se prueba en estudios de toxicidad y su uso se baraja en la búsqueda de fármacos para atacar la COVID-19.

Este tipo de medicina “in silico” (cuyo significado es “vía simulación computacional”) diseña y utiliza estos pacientes virtuales para probar medicamentos y tratamientos y predecir así cómo respondería una persona real a las terapias.

En la actualidad existen varios procedimientos “in silico” en marcha: uno de ellos se denomina HeartFlow Analysis y ayuda a identificar la enfermedad de las arterias coronarias en función de las imágenes de Tomografía Computarizada del corazón de un paciente. El sistema HeartFlow es un test diagnóstico no invasivo que utiliza la Inteligencia Artificial para ofrecer un modelo 3D de las arterias coronarias de un paciente y muestra de qué forma le afectan los bloqueos en el flujo sanguíneo. La alternativa a esta tecnología pasa por realizar un angiograma invasivo.

Aunque todavía no se pueden realizar estudios clínicos completos con ensayos in silico, ya se han desarrollado diferentes softwares que caminan en esa dirección, tanto en el mundo de la cardiología y la oncología como para el desarrollo de herramientas de predicción de riesgo de fracturas en pacientes con osteoporosis.

Donde esta tecnología ya está operativa es en el ámbito de la educación universitaria: la aplicación Body Interact es un simulador médico capaz de configurar pacientes virtuales y de estimular el aprendizaje mediante la resolución de problemas médicos en contextos reales. Esta aplicación permite a los estudiantes de Medicina a interactuar con estos pacientes, solicitar pruebas médicas, administrar medicación y llevar a cabo intervenciones quirúrgicas, entre otras tareas.

El programa se puede adaptar a decenas de casos clínicos en diversas especialidades, como Cardiología, Neumología, Endocrinología, Respiratorio y enfermedades infecciosas, con varios niveles de dificultad. Esta aplicación, que está disponible para iOS, también ofrece la posibilidad de tratar a pacientes virtuales sospechosos de COVID-19 aplicando guías de práctica clínica actualizadas.

En cualquier caso, la medicina “in silico” se encuentra todavía en una etapa embrionaria: para que este tipo de tratamientos resulten plenamente confiables es necesario incrementar la generación de bases de datos médicas de alta calidad; aumentar el refinamiento de los modelos que permitan replicar el funcionamiento de los órganos del cuerpo humano, y avanzar en el desarrollo de herramientas de Inteligencia Artificial adaptadas a la biología.

Para ello existen diversas iniciativas como Living Heart Project de Dassault Systèmes, el Virtual Physiological Human Institute for Integrative Biomedical Research y Microsoft’s Healthcare NExT, que trabajan para ofrecer tratamientos virtuales efectivos que minimicen el riesgo para los pacientes y el personal médico.