Médicos probaron “gemelo digital” para corregir el ritmo cardíaco irregular de un paciente

Científicos de la Universidad Johns Hopkins han desarrollado gemelos digitales de corazones enfermos, que permiten simular y tratar condiciones cardiovasculares complejas, como la taquicardia ventricular, una arritmia notoriamente difícil de tratar, que es una de las principales causas de paro cardíaco repentino y a la que se atribuyen unas 300,000 muertes al año en Estados Unidos.

Este avance se presenta como un método prometedor para personalizar tratamientos y mejorar resultados clínicos, reseña Associated Press (AP). Los resultados de un ensayo clínico reciente, publicados en el New England Journal of Medicine, sugieren que el uso de estos modelos virtuales podría aumentar la tasa de éxito en el tratamiento de arritmias.

La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) autorizó el uso de la tecnología de gemelos digitales para guiar el tratamiento de tan solo 10 pacientes, de los cuales ocho demostraron no presentar arritmias más de un año después del procedimiento, superando la tasa de éxito general del 60%.

La tecnología de gemelos digitales permite a los médicos identificar áreas específicas del corazón que requieren tratamiento, optimizando el proceso de ablación. Esta precisión no solo mejora la eficacia del procedimiento, sino que también reduce la cantidad de tejido que debe ser tratado, resultando en procedimientos más cortos y seguros.

Futuros estudios y aplicaciones

El Dr. Jeffrey Goldberger, cardiólogo de la Universidad de Miami que no participó en el estudio, refiere AP, experimentó con versiones más rudimentarias hace 15 años y elogió los nuevos hallazgos. “Esto es lo que habíamos previsto”, afirmó.

Esto evidencia que médicos llevan mucho tiempo utilizando modelos 3D, tanto físicos como generados por ordenador, para simular enfermedades y practicar técnicas.

La ingeniera biomédica Natalia Trayanova, de la Universidad Johns Hopkins, explica que los gemelos digitales auténticos predicen cómo reaccionará un órgano real a diferentes tratamientos. Su laboratorio es pionero en la creación de modelos interactivos a color, desarrollados con una resonancia magnética avanzada y otros datos de cada paciente.

“Tratamos al gemelo antes de tratar al paciente”, aseveró Trayanova.

Investigadores de Johns Hopkins prevén realizar ensayos clínicos más amplios en colaboración con otras instituciones para evaluar la efectividad de los gemelos digitales en el tratamiento de diferentes tipos de arritmias, así como su potencial aplicación en otras enfermedades como el cáncer.

Gemelos digitales vs. otros métodos de simulación

Los gemelos digitales se diferencian de otros métodos de simulación médica porque combinan modelos matemáticos, datos clínicos en tiempo real y técnicas de IA para crear réplicas virtuales “a medida” del paciente (órgano, sistema o proceso), mientras que otras simulaciones suelen ser más genéricas o estáticas.

Un gemelo digital médico es una réplica virtual de un paciente, órgano o proceso clínico, construida con datos de imágenes, historial electrónico, genómica y dispositivos conectados, que permite simular escenarios clínicos y predecir resultados de tratamiento. A diferencia de una mera simulación, el gemelo se actualiza continuamente con datos reales, lo que permite ajustar el modelo según la evolución del paciente y probar hipótesis clínicas sin riesgo para la persona.

Comparación con otras simulaciones médicas:

• Simulaciones clásicas por computadora (modelo genérico)
  • Usan modelos fisiológicos o farmacocinéticos “promedio” para representar una población, no a un paciente concreto.
  • Suelen ser estáticos o de uso limitado, mientras que los gemelos digitales evolucionan con el tiempo y con nuevas entradas de datos.
• Simuladores de entrenamiento clínico (maniquíes, VR)
  • Enfocan la formación de habilidades (ej. cirugía simulada, reanimación), sin modelar la fisiología individual del paciente.
  • Los gemelos digitales, en cambio, permiten planificar tratamientos personalizados, dosis óptimas o incluso “repetir” una cirugía en un modelo virtual del propio paciente.
• Modelos predictivos estadísticos / IA sin gemelo
  • Muchos modelos de IA usan registros históricos para predecir riesgos o diagnósticos, pero no ofrecen una réplica dinámica y anatómico‑funcional del sistema.
  • Los gemelos integran esa IA con modelos biomecánicos, de flujo sanguíneo o bioeléctricos, lo que permite simular “qué pasaría” bajo un cambio terapéutico específico en ese paciente.

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