Modelos virtuales podrían cambiar tratamiento respiratorio

Mediante el uso de estos modelos únicos, junto con los datos existentes de los ensayos que miden la capacidad de los pulmones y exámenes muy detallados de tomografía computarizada (TC), los científicos serán capaces de probar nuevas terapias, lo que les permitirá adaptar los tratamientos a la persona.

El objetivo es utilizar esta información para generar una base de datos extensa de modelos computacionales y físicos de todo el sistema de las vías aéreas que será capaz de asociar las características de las diferentes vías respiratorias a un tratamiento específico en el futuro, ayudando a los profesionales de salud a ofrecer atención personalizada a las personas con EPOC y asma. Otro de los beneficios podría ser el de predecir cómo los pacientes podrían reaccionar a diferentes tratamientos, como las enfermedades progresan y el efecto sobre las vías respiratorias, y ayudar a controlar el riesgo futuro para los pacientes.

“Los tratamientos actuales para el EPOC y el asma adoptan un método de talla única, dijo el líder del proyecto, el profesor Chris Brightling, MD, MBBS, de la Universidad de Leicester (Reino Unido). “Las personas con estas enfermedades respiratorias no tienen el derecho a un tratamiento correcto para ayudarles a sobrellevar su condición. Estos modelos específicos para cada paciente nos ayudarán a controlar las enfermedades y la forma en que progresan, para que los tratamientos actuales sean mucho más específicos y concretos en beneficio de los pacientes con EPOC y el asma”.

“Nuestra capacidad de crear un modelo de pulmón mediante tomografía computarizada y otros datos tiene un gran avance en nuestra capacidad para medir los genes y su actividad”, añadió el profesor Brightling. “También estamos en un punto en el que los modelos computacionales han avanzado hasta el punto en el que se pueden utilizar para dar sentido a miles de mediciones. Ahora es el momento de reunir todos esos elementos para cambiar la forma de diagnosticar a los pacientes”.


Enlaces relacionados:

Airway Disease PRedicting Outcomes through Patient Specific Computational Modelling

University of Oxford

University of Leicester