Simulaciones en salud y medicina

Las personas que trabajan en salud y medicina quieren salvar vidas y mejorar el bienestar general. Buscan soluciones a problemas médicos, pero no pueden arriesgarse a hacer experimentos que tengan el efecto contrario. Al mismo tiempo, tampoco quieren pasar demasiado tiempo buscando una solución cuando la vida de las personas está en juego.

Cuando los experimentos en el mundo real serían demasiado peligrosos o lentos, en su lugar se pueden usar simulaciones computacionales.

Las organizaciones gubernamentales de salud usan simulaciones para predecir el efecto de una enfermedad infecciosa en una comunidad. Esas predicciones les ayudan a preparación para el impacto y a hacer recomendaciones.

La siguiente simulación muestra cómo una epidemia afectaría a una comunidad. Ensaya diferentes parámetros de infección y población para ver qué cambia.

Durante la pandemia de COVID-19 de 2020, los investigadores de todo el mundo crearon simulaciones para entender mejor los efectos de esa pandemia.

Uno de los trabajos de investigación más fundamentales se publicó el 16 de marzo de 2020 e hizo predicciones basadas en la simulación de varias intervenciones:

Los resultados de esas simulaciones se propagaron por el gobierno y la prensa, y probablemente influyeron en la generación de las directivas de aislamiento en casa que se expidieron poco después. ${}^1$‍

Las empresas farmacéuticas invierten una gran parte de sus presupuestos anuales en investigación y desarrollo de nuevos fármacos. Un análisis de 2013 determinó que las grandes compañías farmacéuticas gastaron en promedio 5 mil millones de dólares por cada medicamento que eventualmente comercializaron. ${}^2$‍

Afortunadamente, las compañías farmacéuticas ahora usan simulaciones computacionales para acelerar el proceso de desarrollo de medicamentos. Según el comisionado de la FDA en 2017, “Casi el 100 por ciento de todas las solicitudes de nuevos medicamentos para nuevas entidades moleculares tienen componentes de modelado y simulación". ${}^3$‍

En el diseño asistido por computadora de fármacos, los químicos computacionales usan modelos en computadora para identificar posibles fármacos objetivo a partir de grandes bases de datos de estructuras moleculares. Los resultados pueden refinarse aún más mediante el modelado, que predice las propiedades de los fármacos candidatos o simula sus interacciones con las moléculas objetivo. Una vez que el químico identifica un fármaco objetivo prometedor, otro químico puede sintetizar y probar el fármaco potencial en el laboratorio.

A menudo, el proceso de descubrimiento de fármacos tomará múltiples iteraciones para encontrar una suficientemente prometedora para ensayos clínicos, pero el proceso de diseño asistido por computadora sigue aumentando significativamente la tasa de descubrimiento de fármacos.

Una vez se selecciona un fármaco para la siguiente etapa de ensayos clínicos, las compañías farmacéuticas usan simulaciones por computadora para optimizar el diseño de dichos ensayos. Las simulaciones les ayudan a determinar aspectos del ensayo, como la dosis óptima y el programa de tratamiento, el efecto de los criterios de inclusión/exclusión de pacientes sobre los resultados, y la duración mínima y número de ensayos.

Dado que ahorrar tiempo puede ahorrar miles de millones de dólares a las compañías farmacéuticas, hay un número creciente de empresas que desarrollan software para el diseño asistido por computadora de fármacos y el diseño de ensayos clínicos.

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