{"id":66929,"date":"2026-01-22T10:39:16","date_gmt":"2026-01-22T16:39:16","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=66929"},"modified":"2026-01-22T10:46:20","modified_gmt":"2026-01-22T16:46:20","slug":"gemelos-digitales-permiten-analizar-el-metabolismo-de-tumores-cerebrales-en-pacientes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/gemelos-digitales-permiten-analizar-el-metabolismo-de-tumores-cerebrales-en-pacientes\/","title":{"rendered":"Gemelos digitales permiten analizar el metabolismo de tumores cerebrales en pacientes"},"content":{"rendered":"
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Una herramienta basada en IA y gemelos digitales abre la puerta a terapias metab\u00f3licas personalizadas contra el glioma.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un equipo de investigadores de Michigan Medicine desarroll\u00f3 un enfoque innovador basado en \u201cgemelos digitales\u201d o digital twins<\/em> para analizar el metabolismo de tumores cerebrales en pacientes con glioma. El estudio, publicado en la revista Cell Metabolism<\/em><\/a>, combina datos cl\u00ednicos reales con modelos computacionales y aprendizaje autom\u00e1tico para estimar, por primera vez en pacientes humanos, la actividad de rutas metab\u00f3licas clave dentro del tumor.<\/p>

El metabolismo del c\u00e1ncer ha sido un objetivo terap\u00e9utico durante d\u00e9cadas, pero hasta ahora ha sido dif\u00edcil medir con precisi\u00f3n qu\u00e9 tan activas est\u00e1n ciertas v\u00edas metab\u00f3licas dentro de los tumores humanos. Las t\u00e9cnicas tradicionales de an\u00e1lisis metab\u00f3lico funcionan bien en modelos experimentales, pero presentan limitaciones en pacientes debido a la complejidad del entorno tumoral y a la imposibilidad de realizar mediciones repetidas en el tiempo. Para superar estos obst\u00e1culos, los investigadores desarrollaron un marco de \u201cgemelo digital\u201d integra datos de trazadores metab\u00f3licos con is\u00f3topos de carbono, simulaciones bioqu\u00edmicas y redes neuronales.<\/p>

\u201cPor lo general, las mediciones metab\u00f3licas realizadas durante las cirug\u00edas para extirpar tumores no pueden proporcionar una imagen clara del metabolismo tumoral: los cirujanos no pueden observar c\u00f3mo var\u00eda el metabolismo con el tiempo y los laboratorios se limitan a estudiar los tejidos despu\u00e9s de la cirug\u00eda. Al integrar los datos limitados de los pacientes en un modelo basado en la biolog\u00eda, la qu\u00edmica y la f\u00edsica fundamentales, superamos estos obst\u00e1culos\u201d, explic\u00f3 Deepak Nagrath, profesor de ingenier\u00eda biom\u00e9dica de la Universidad de Michigan y coautor correspondiente del estudio.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Este enfoque permite estimar los flujos metab\u00f3licos, es decir, la velocidad con la que los nutrientes son procesados dentro de las c\u00e9lulas tumorales, incluso a partir de una sola muestra obtenida durante la cirug\u00eda. Adem\u00e1s, el modelo puede diferenciar el comportamiento metab\u00f3lico de distintos tipos celulares dentro del microambiente tumoral, gracias a la integraci\u00f3n de datos de secuenciaci\u00f3n de ARN a nivel de c\u00e9lula individual.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u201cEsta es la primera vez que se utiliza un enfoque basado en machine learning (o aprendizaje autom\u00e1tico) y la inteligencia artificial (IA) para medir directamente el flujo metab\u00f3lico en los tumores de los pacientes\u201d, afirm\u00f3 Baharan Meghdadi, estudiante de doctorado en ingenier\u00eda qu\u00edmica y coautor principal del estudio.<\/p>

Al aplicar esta metodolog\u00eda en pacientes con glioma, el equipo identific\u00f3 una elevada actividad en rutas metab\u00f3licas relacionadas con la s\u00edntesis de nucle\u00f3tidos y el uso de amino\u00e1cidos como la serina. Estos procesos son esenciales para el crecimiento y la divisi\u00f3n celular, y su intensidad var\u00eda entre pacientes. Esta heterogeneidad metab\u00f3lica sugiere que no todos los tumores responden de la misma manera a las terapias dirigidas al metabolismo.<\/p>

Uno de los hallazgos m\u00e1s relevantes es que el modelo permiti\u00f3 predecir qu\u00e9 pacientes podr\u00edan beneficiarse de estrategias terap\u00e9uticas espec\u00edficas, como dietas bajas en serina y glicina o f\u00e1rmacos que inhiben la s\u00edntesis de nucle\u00f3tidos. En modelos animales y datos cl\u00ednicos, las predicciones del gemelo digital se correlacionaron con la respuesta real a estas intervenciones, lo que refuerza el potencial cl\u00ednico del enfoque.<\/p>

\u201cEstos resultados son muy interesantes. La capacidad de medir la actividad metab\u00f3lica en los tumores de los pacientes podr\u00eda permitirnos predecir qu\u00e9 terapias metab\u00f3licas podr\u00edan funcionar mejor para cada paciente\u201d, resalt\u00f3 Daniel Wahl, profesor de Oncolog\u00eda Radioter\u00e1pica de la familia Achtenberg y coautor correspondiente del estudio.<\/p>

En este sentido, un m\u00e9dico podr\u00eda utilizar al gemelo digital para probar una dieta espec\u00edfica o un medicamento para un paciente antes de cambiar su alimentaci\u00f3n o su tratamiento. Esto permite una atenci\u00f3n oncol\u00f3gica personalizada, c\u00f3mo explica otro de los coautores, Costas Lyssiotis, no solamente para el c\u00e1ncer cerebral sino para una variedad de tumores. \u201cAl simular diferentes terapias de forma virtual, esperamos evitar a los pacientes tratamientos innecesarios y centrarnos en aquellos que probablemente les ayuden\u201d, afirm\u00f3.<\/p>

Los autores tambi\u00e9n se\u00f1alan que esta herramienta podr\u00eda contribuir al desarrollo de terapias metab\u00f3licas personalizadas, al ayudar a seleccionar tratamientos en funci\u00f3n de la actividad metab\u00f3lica real de cada tumor. Aunque reconocen que se necesitan estudios con m\u00e1s pacientes para validar su uso cl\u00ednico, destacan que el marco de gemelos digitales abre nuevas posibilidades para entender c\u00f3mo los tumores obtienen energ\u00eda y materiales para crecer, y c\u00f3mo estas dependencias pueden ser aprovechadas terap\u00e9uticamente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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MICHIGAN MEDICINE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.michiganmedicine.org\/health-lab\/brain-cancer-digital-twin-predicts-treatment-outcomes<\/a><\/p>

CELL<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cell.com\/cell-metabolism\/fulltext\/S1550-4131(25)00482-6#<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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