{"id":32912,"date":"2025-11-26T15:29:35","date_gmt":"2025-11-26T18:29:35","guid":{"rendered":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=32912"},"modified":"2025-11-26T15:30:29","modified_gmt":"2025-11-26T18:30:29","slug":"humano-virtual-programable-crean-un-paciente-digital-que-sera-empleado-para-probar-farmacos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=32912","title":{"rendered":"\u201cHumano virtual programable\u201d: crean un paciente digital que ser\u00e1 empleado para probar f\u00e1rmacos"},"content":{"rendered":"\n

Tiene el objetivo de anticipar eficacia y toxicidad de las drogas mucho antes de llegar al ensayo cl\u00ednico. Promete reducir costos y tiempos en el dise\u00f1o de terapias innovadoras. <\/p>\n\n\n\n

\"De
De la mol\u00e9cula al sistema completo: as\u00ed quiere la IA reescribir el negocio de los f\u00e1rmacos. Cr\u00e9ditos: Dall-e.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Una nueva investigaci\u00f3n de la Universidad Northeastern, en Boston<\/strong>, publicada en la revista Drug Discovery Today<\/strong>, propone crear un \u201chumano virtual programable\u201d<\/strong>, un paciente digital<\/strong> sobre el que probar medicamentos nuevos sin tocar un solo cuerpo de carne y hueso. El objetivo es radical: anticipar eficacia y toxicidad de los f\u00e1rmacos mucho antes de llegar al ensayo cl\u00ednico, la instancia donde hoy se pierde la mayor\u00eda de los candidatos.<\/p>\n\n\n\n

La industria farmac\u00e9utica ya conoce de memoria el periplo. Para que una mol\u00e9cula llegue a las farmacias se necesitan entre 10 y 15 a\u00f1os<\/strong> de trabajo, inversiones que se cuentan en miles de millones de d\u00f3lares<\/strong> y un sistema que falla en alrededor del 90 por ciento<\/strong> de los casos. La mayor parte de los posibles f\u00e1rmacos se cae en fases avanzadas, cuando el compuesto ya se prob\u00f3 en humanos y aparece el golpe de realidad: es poco efectivo, demasiado t\u00f3xico o ambas cosas a la vez.<\/p>\n\n\n\n

El modelo actual es una paradoja de alta tecnolog\u00eda con baja eficiencia<\/strong>. En las primeras etapas, la industria suele obsesionarse con un gen o una prote\u00edna \u201cestrella\u201d asociada a la enfermedad. Toda la investigaci\u00f3n gira alrededor de esa diana: se comprueba si la mol\u00e9cula se pega bien a esa prote\u00edna, si la inhibe o la activa, si el efecto se ve en cultivos celulares o en modelos animales. Pero el cuerpo humano no es un diagrama prolijo, sino una red ca\u00f3tica donde miles de genes y prote\u00ednas interact\u00faan al mismo tiempo<\/strong>. Lo que funciona perfecto en un tubo de ensayo puede desatar un desastre cuando el compuesto entra en circulaci\u00f3n, llega al h\u00edgado, rebota en el sistema inmune o altera circuitos neuronales que nadie estaba mirando.<\/p>\n\n\n\n

Ese cortocircuito entre la elegancia del laboratorio y la brutalidad de la cl\u00ednica es el punto de partida del equipo de Northeastern. Los investigadores lo resumen sin adornos: predecir una interacci\u00f3n perfecta entre una prote\u00edna y un f\u00e1rmaco no garantiza un buen resultado cl\u00ednico<\/strong>. El verdadero objetivo es entender c\u00f3mo cambia el cuerpo entero cuando entra en escena esa mol\u00e9cula. Esa es la apuesta central del trabajo recientemente publicado en Drug Discovery Today<\/strong> y al que la Agencia de Noticias Cient\u00edficas de la Universidad Nacional de Quilmes<\/a> pudo acceder.<\/p>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os se instal\u00f3 el concepto de \u201cgemelo digital\u201d<\/strong>: r\u00e9plicas virtuales de \u00f3rganos o pacientes que usan datos reales para simular c\u00f3mo responde el cuerpo a un tratamiento. Son herramientas valiosas, pero dependen en gran medida de informaci\u00f3n ya disponible sobre f\u00e1rmacos conocidos o de etapas tard\u00edas de desarrollo. Sirven para ajustar dosis, evaluar escenarios, reducir algunos ensayos, pero no alcanzan para apostar con seguridad por una mol\u00e9cula completamente nueva.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo se planta un paso m\u00e1s adelante. En lugar de un gemelo digital que necesita la historia cl\u00ednica previa, propone un humano virtual programable<\/strong> capaz de recibir un compuesto \u201cvirgen\u201d \u2014que nunca se prob\u00f3 en nadie\u2014 y simular qu\u00e9 le har\u00eda a un organismo humano desde el minuto cero<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

En esta propuesta, el humano virtual no es un avatar amable en la pantalla, sino un modelo matem\u00e1tico gigantesco que combina biolog\u00eda, f\u00edsica, inteligencia artificial<\/strong> y lo que en la jerga se conoce como \u201cmulti-omics\u201d<\/strong>: bases de datos masivas sobre genes, prote\u00ednas, tipos celulares y tejidos, construidas a partir de experimentos de laboratorio de alta resoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 hace este \u201cpaciente de laboratorio\u201d<\/h2>\n\n\n\n

El proyecto apuesta a integrar tres mundos que hasta ahora funcionaron bastante separados. Por un lado, los modelos mec\u00e1nicos cl\u00e1sicos, como los modelos farmacocin\u00e9ticos<\/strong>, que describen c\u00f3mo se absorbe, distribuye, metaboliza y elimina un f\u00e1rmaco en el cuerpo. Por otro, los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>, capaces de encontrar patrones en monta\u00f1as de datos biol\u00f3gicos y cl\u00ednicos. Por \u00faltimo, el conocimiento biol\u00f3gico y fisiol\u00f3gico acumulado en d\u00e9cadas de papers y bases de datos, organizado como un mapa gigantesco del organismo.<\/p>\n\n\n\n

Con esa mezcla, el humano virtual programable deber\u00eda ser capaz de seguir el recorrido de un nuevo compuesto desde que entra por la boca o se inyecta, ver c\u00f3mo se disuelve, qu\u00e9 concentraci\u00f3n alcanza en sangre, en qu\u00e9 \u00f3rganos se acumula y cu\u00e1nto tarda en eliminarse. Pero ah\u00ed no termina el viaje. El modelo baja despu\u00e9s a la escala microsc\u00f3pica: simula qu\u00e9 prote\u00ednas se ven afectadas en cada tipo de c\u00e9lula, c\u00f3mo cambian los patrones de expresi\u00f3n de genes y qu\u00e9 sucede en los circuitos celulares<\/strong> cuando aparece el f\u00e1rmaco.<\/p>\n\n\n\n

A partir de esa cascada de cambios, el sistema intenta conectar lo molecular con lo cl\u00ednico. Si se alteran ciertos genes en neuronas de una regi\u00f3n determinada del cerebro, eso podr\u00eda traducirse en mejora de la memoria o, por el contrario, en riesgo de convulsiones. Si se disparan rutas inflamatorias en el h\u00edgado, el modelo puede marcar se\u00f1ales de toxicidad<\/strong> antes de que un solo voluntario tome la primera dosis.<\/p>\n\n\n\n

Los autores sostienen que este tipo de humano virtual ser\u00eda especialmente \u00fatil para enfermedades complejas como el Alzheimer<\/strong> o diversos trastornos neurol\u00f3gicos<\/strong>, donde no existe \u201cel gen de la enfermedad\u201d, sino redes enteras de genes y prote\u00ednas alteradas al mismo tiempo. En esos casos, un modelo que integre muchos niveles a la vez podr\u00eda ayudar a seleccionar combinaciones de dianas m\u00e1s realistas y a evitar f\u00e1rmacos que funcionan en ratones pero no mueven la aguja en pacientes humanos.<\/p>\n\n\n\n

Debajo del lenguaje t\u00e9cnico aparece un mensaje pol\u00edticamente fuerte para la industria: si un humano virtual programable<\/strong> funciona como prometen sus creadores, el sector podr\u00eda reducir de manera dr\u00e1stica el n\u00famero de ensayos \u201ca ciegas\u201d<\/strong>. En lugar de llevar al laboratorio decenas de compuestos y ver cu\u00e1les sobreviven, se podr\u00edan simular primero cientos o miles de variantes en este paciente digital y filtrar solo las m\u00e1s prometedoras para los estudios costosos. <\/p>\n\n\n\n

Eso implicar\u00eda un recorte directo en costos y tiempos<\/strong>, pero tambi\u00e9n un cambio de cultura. La IA<\/strong> dejar\u00eda de ser un simple acelerador de procesos viejos para convertirse en el espacio donde se hacen experimentos que ser\u00edan imposibles \u2014o inaceptables \u00e9ticamente\u2014 en el mundo real. En el horizonte aparece incluso la posibilidad de simular pacientes individuales<\/strong>: modelos que se ajustan con datos de una persona concreta para anticipar, por ejemplo, qu\u00e9 tratamiento oncol\u00f3gico tiene m\u00e1s chances de funcionar y cu\u00e1l ser\u00eda una mala idea.<\/p>\n\n\n\n

Lo que falta <\/h2>\n\n\n\n

El entusiasmo viene acompa\u00f1ado de una lista considerable de \u201cperos\u201d. Para que un humano virtual programable sea algo m\u00e1s que un buen paper, har\u00eda falta primero seguir alimentando el modelo con datos de alta calidad<\/strong>: mapas cada vez m\u00e1s finos de c\u00f3mo funcionan los tejidos humanos, de c\u00f3mo cambian frente a distintas enfermedades y de c\u00f3mo responden a perturbaciones qu\u00edmicas espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n

Luego aparece el desaf\u00edo de la integraci\u00f3n<\/strong>. No alcanza con tener buenos modelos parciales \u2014del h\u00edgado, del coraz\u00f3n, del sistema inmune\u2014 si esos m\u00f3dulos no \u201chablan\u201d entre s\u00ed. Lo que el grupo de cient\u00edficos propone es justamente un marco unificado<\/strong> que vaya desde las mol\u00e9culas hasta los s\u00edntomas cl\u00ednicos, algo que, por ahora, ning\u00fan actor de la industria domina por completo.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, para que un regulador apruebe decisiones basadas en estos humanos virtuales, la comunidad cient\u00edfica tendr\u00e1 que demostrar que los modelos son confiables, interpretables y replicables<\/strong>. No se trata solo de que un algoritmo acierte, sino de entender por qu\u00e9 lo hace y qu\u00e9 margen de error tiene. La apuesta, seg\u00fan el propio equipo, exige alianzas globales<\/strong> entre universidades, laboratorios farmac\u00e9uticos y agencias regulatorias dispuestas a incorporar simulaciones de este tipo en sus procesos de evaluaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo lo plantea de forma frontal: la IA<\/strong> no va a cambiar nada si el paradigma de descubrimiento de f\u00e1rmacos sigue siendo el mismo. El verdadero salto, sostienen los autores, llegar\u00e1 cuando se acepte que el objetivo no es solo encontrar la mol\u00e9cula que encaja mejor en una prote\u00edna, sino entender c\u00f3mo responde el sistema humano completo<\/strong> al tratamiento.<\/p>\n\n\n\n

En el fondo, la propuesta de los humanos virtuales programables no es solo una cuesti\u00f3n de hardware o algoritmos, sino de definici\u00f3n. El descubrimiento de f\u00e1rmacos dejar\u00eda de ser una carrera de ensayo y error<\/strong> alrededor de dianas aisladas para convertirse en un ejercicio de ingenier\u00eda de sistemas biol\u00f3gicos<\/strong>, donde cada decisi\u00f3n se toma mirando el mapa completo y no solo una esquina del tablero.<\/p>\n\n\n\n

Ese es, seg\u00fan los autores, el lugar donde la inteligencia artificial puede marcar una diferencia real: no como f\u00e1brica de mol\u00e9culas gen\u00e9ricas, sino como infraestructura para que la biolog\u00eda humana se vuelva programable, testeable y \u2014hasta cierto punto\u2014 predecible<\/strong>. Si ese \u201cpaciente de bits\u201d llega a madurar, la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de medicamentos quiz\u00e1 no nazca en un tubo de ensayo, sino en la simulaci\u00f3n detallada de un cuerpo humano que solo existe en la pantalla, pero que podr\u00eda decidir qu\u00e9 vale la pena probar en el mundo real.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

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\u00daltimas noticias de la secci\u00f3n Ciencias:<\/h4><\/div>\n\n\n\n\t\t\t
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\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Los\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tMonstruos prehist\u00f3ricos: \u00bfc\u00f3mo era el pulpo gigante que habit\u00f3 los oc\u00e9anos hace cien millones de a\u00f1os?<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Cr\u00e9ditos:\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tLos estudiantes usan IA sin dimensionar su impacto cognitivo y creen que saben m\u00e1s que sus profesores<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"El\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tAvanza un nuevo tratamiento contra el c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas metast\u00e1sico<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\u00a0F\u00fatbol\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tRiver vs. Boca: \u00bfPor qu\u00e9 el partido tambi\u00e9n ocurre en el cerebro?<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Tirzepatida\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tCient\u00edficos descubren que los genes pueden ser determinantes en el \u00e9xito de tratamientos contra la obesidad<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Gracias\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tCient\u00edficos estudian c\u00f3mo retroceder el reloj biol\u00f3gico para frenar el envejecimiento<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Detr\u00e1s\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tArtemis II: volver a la Luna tambi\u00e9n significa aprender a vivir en una c\u00e1psula<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Quienes\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tLos cient\u00edficos tambi\u00e9n quieren divertirse, aunque el chiste no siempre garpa<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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