Un nuevo estudio muestra el potencial de modelos computacionales personalizados para predecir la progresión de la enfermedad
La insuficiencia cardíaca es una de las principales causas de hospitalización y mortalidad en todo el mundo. Su detección temprana y el monitoreo continuo son esenciales para prevenir complicaciones graves y reducir costos en los sistemas de salud. Actualmente, la medición precisa de parámetros como la presión en las arterias pulmonares requiere técnicas invasivas, lo que limita su uso rutinario. Un grupo de investigadores de la Universidad de Duke presentó en npj Digital Medicine un marco de trabajo basado en gemelos digitales o digital twins para el monitoreo no invasivo de la insuficiencia cardíaca derecha.
Los gemelos digitales son modelos computacionales que simulan de manera personalizada el funcionamiento cardiovascular de cada paciente. En este estudio, los investigadores utilizaron imágenes médicas de alta resolución y dinámicas de fluidos computacionales en tres dimensiones para predecir la presión arterial pulmonar, un marcador clave en la progresión de la enfermedad.
Para validar el modelo, se compararon las predicciones con datos obtenidos de dispositivos implantables de monitoreo hemodinámico en 20 pacientes. Los resultados mostraron una concordancia estrecha entre las simulaciones y las mediciones clínicas, con márgenes de error dentro de los parámetros aceptados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, en inglés).
Un hallazgo importante fue que incluso representaciones geométricas simplificadas de la anatomía arterial, denominadas “nivel 1”, resultaron suficientes para obtener predicciones fiables. Esto implica que la tecnología podría escalarse de manera eficiente, reduciendo el tiempo y costo de los procesos de modelado.
El estudio constituye una prueba de concepto del uso de gemelos digitales para el monitoreo de la insuficiencia cardíaca, además, aunque aún se requieren más investigaciones y cohortes más amplias, los resultados sientan las bases para desarrollar métodos no invasivos y personalizados que permitan detectar complicaciones antes de que aparezcan síntomas clínicos. Confirmar su eficacia, podría generar grandes beneficios en la forma en que se manejan y previenen los episodios de insuficiencia cardíaca.
