Los Digital Twins en salud

Cierra los ojos e imagina que tienes un gemelo, un gemelo digital. Gracias a este gemelo digital, puedes conectarte con tu cuerpo desde tu tablet y entender qué está funcionando bien y qué no.

Puedes encontrar las ideas más descabelladas que pasan por mi mente bajo el subtítulo “Perspectiva de futuro” al final de este texto. Pero antes de eso, te invito a descubrir qué es el concepto de los Digital Twins en salud en el apartado de “Perspectiva científica”, y a leer la sección sobre el “Ecosistema de startups” para entender mejor quién está haciendo qué y qué harán mientras soñamos. Si tú y tu gemelo estáis listos, ¡empecemos!

Hola, soy Elif Damla Karakolcu y soy la Directora de Comunicación en Capital Cell. En mi tiempo libre, publico una newsletter en LinkedIn llamada BioRevolution, y en cada edición destaco una tendencia biotecnológica del año 2035. Analizo estos temas desde 3 perspectivas distintas: Científica, de Mercado y de Futuro. La edición dedicada a los Digital Twins en salud fue una de las más leídas en 2024. ¡Disfruta!

Perspectiva científica

Los gemelos digitales, o Digital Twins en salud son un concepto revolucionario que acerca el mundo virtual al físico. Combinan ambos para ofrecer modelos avanzados que reflejan a los pacientes o a sus órganos. Estos modelos integran datos de salud en tiempo real y datos históricos, procesados por algoritmos complejos, para imitar escenarios de salud reales. Esta combinación ayuda a médicos e investigadores a comprender mejor las enfermedades, probar tratamientos de forma segura y hacer que la investigación médica sea más precisa.

Crear un Digital Twin implica reunir diferentes tipos de datos de salud, incluyendo historiales clínicos, información biométrica, registros de salud física y mental, métricas fisiológicas en tiempo real e imágenes médicas, para construir un retrato completo del estado de salud. Este modelo digital permite simular cómo podría reaccionar un paciente ante un tratamiento o una enfermedad, ofreciendo un espacio seguro para pruebas e investigación.

↪️(En cada escala fisiológica relevante, la biología conocida y los mecanismos pertinentes se caracterizan mediante la recopilación de datos que alimentan uno o más modelos computacionales. Los modelos de cada escala se integran en un modelo base integral multiescala. En un segundo paso, este modelo base se personaliza parametrizándolo con datos recogidos de un paciente concreto. El Digital Twin resultante puede utilizarse para la toma de decisiones clínicas para ese paciente.)

Desarrollar un Digital Twin es un trabajo minucioso. Empieza por recopilar y combinar información de salud para construir un modelo que se ajuste lo más posible a la condición real del paciente. La precisión de este modelo mejora con el tiempo al añadir nuevos datos y perfeccionarlo con software avanzado.

En el ámbito médico, los Digital Twins tienen un gran potencial. Pueden ayudar a las farmacéuticas a predecir cómo reaccionarán diferentes personas a sus medicamentos, acelerando y abaratando el desarrollo de nuevos fármacos. También pueden hacer que los ensayos clínicos sean más fiables al anticipar cómo podrían responder los pacientes a los tratamientos, reduciendo el riesgo de efectos secundarios inesperados.

↪️(Las instancias de Digital Twin de una misma persona o paciente pueden utilizarse para pruebas in silico y para comparar distintas opciones de tratamiento o intervenciones preventivas, con el fin de determinar cuál funcionará mejor para ese individuo en particular. Por ejemplo, el flujo de datos desde sensores clínicos, secuenciación de ADN y otras fuentes y flujos de datos hacia el dominio digital.)

Los Digital Twins, potenciados por la inteligencia artificial, ofrecen información continua sobre las condiciones de salud, lo que permite una atención médica adaptada a las necesidades individuales. Esto puede traducirse en mejores resultados y una mayor calidad de vida. Sin embargo, la creación y el uso de Digital Twins también presentan retos, especialmente a la hora de garantizar la precisión de los datos y proteger la privacidad. Para que sean lo más eficaces posible, es esencial utilizar datos precisos y la tecnología adecuada para detectar y corregir errores.

🪄Sugerencia de vídeo

The Human Digital Twin – Barcelona Supercomputing Center 

Ecosistema de startups

•ELEM Biotech 

Empresa con sede en Barcelona, España

Fundada en 2018

ELEM Biotech es un spin-off de simulación biomédica del Barcelona Supercomputing Center. Su misión es transformar la innovación médica, las pruebas preclínicas y clínicas, la aprobación regulatoria y la toma de decisiones en tratamientos. Buscan que las pruebas médicas funcionen para que todas las personas, en cualquier lugar, puedan estar sanas, capaces y activas toda la vida. Su tecnología de vanguardia gira en torno a la creación de información anatómica de alta definición para construir avatares digitales o poblaciones de ellos. Estos avatares sirven como plataformas para probar dispositivos médicos o fármacos. El núcleo de su trabajo está en la plataforma de simulación Virtual Humans desplegada en la nube mediante supercomputación.

**ELEM levantó el 105,5% de su objetivo de 1.200.000 € en 2021 en Capital Cell.

•MDsim

Empresa con sede en Luxemburgo

Fundada en 2022

El dolor de espalda afecta hasta al 80% de las personas en algún momento de su vida, a menudo debido al envejecimiento, la osteoporosis o la escoliosis. MDsim, fundada por un profesor de neurocirugía y tres doctores en modelado computacional, busca transformar el cuidado de la columna con SPINEsim, una tecnología de Digital Twin potenciada por IA. Este software crea modelos específicos para cada paciente que permiten prevenir la degeneración, personalizar tratamientos y mejorar la planificación quirúrgica. Como software médico certificado, SPINEsim ayuda a los profesionales sanitarios a reducir riesgos, costes e incertidumbre, llevando la medicina de precisión al cuidado de la columna y mejorando los resultados para los pacientes.

**MDsim levantó el 103,2% de su objetivo de 1.950.000 € en 2025 en Capital Cell.

Perspectiva de futuro

• De cara al futuro, se espera que el alcance de los Digital Twins en salud se amplíe, impulsado por los avances en big data, Internet of Things (IoT), inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Estas tecnologías seguirán afinando la precisión y la aplicabilidad de los Digital Twins, permitiendo soluciones sanitarias más personalizadas y eficaces. A medida que este campo evolucione, los Digital Twins están llamados a convertirse en una pieza clave de la medicina de precisión, revolucionando la forma en que se ofrece y se vive la atención médica.
• El uso de Digital Twins en salud puede ayudar a que los individuos seamos más efectivos en la gestión de nuestra salud personal. Imagina un mundo en el que puedas obtener información detallada sobre tu salud desde la pantalla de tu tablet. En un punto más avanzado que el actual, podría avisarte de que debes beber más agua cuando tu cuerpo lo necesite. Con ello podríamos esperar un aumento del consumo “consciente” de medicamentos. La aplicación del Digital Twin podría resolver problemas sin necesidad de medicación, gracias a los consejos inmediatos que ofrece.
• A la hora de planificar tu medicación, tu médico podría tomar decisiones más precisas estimando la cantidad exacta que necesitas. Podríamos pasar de comprar medicamentos en cajas a comprarlos de forma individual, un paso importante contra el desperdicio farmacéutico. Cuando hablamos de “medicina personalizada”, no solo nos referimos a tratamientos adaptados, sino que también estamos dando un paso importante contra el uso de fármacos incorrectos.
• Quiero destacar también su potencial en la planificación quirúrgica y el descubrimiento de fármacos. Gracias a biosensores desarrollados y colocados específicamente para nuestros problemas crónicos o enfermedades con predisposición genética, podremos observar nuestro cuerpo en tiempo real. Hoy en día, cuando hablamos de la importancia de la medicina preventiva, también podemos hablar de las ventajas de los Digital Twins.

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