Recientemente, se presentó en PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY un modelo computacional elaborado por la Unidad de Tuberculosis Experimental del Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol (IGTP), diseñado para reproducir la dinámica de la tuberculosis en un pulmón virtual. La creación de esta herramienta está incentivada por el devastador efecto que causa la enfermedad hoy en día. Actualmente, pese a las estrategias de vacunación y el desarrollo de tratamientos, se mantiene como una de las 10 primeras causas de mortalidad en el mundo.
La enfermedad es provocada por la bacteria Mycobacterium tuberculosis, patógeno que infecta los alveolos pulmonares. Sin embargo, de acuerdo con estadísticas, un 90% de la población infectada nunca desarrolla la patología. Las complicaciones se centran en el 10% de personas que se ven afectadas por la patología, ya que se desconocen los factores principales que la desencadenan en estos individuos.
Para crear este modelo computacional, los investigadores partieron de la siguiente hipótesis: la reinfección endógena juega un papel importante en el mantenimiento de la infección latente. Para comprobarlo, desarrollaron un modelo basado en agentes que describe el crecimiento, la fusión y la proliferación de las lesiones de tuberculosis en un árbol bronquial computacional. Para que la herramienta sea funcional, el grupo de expertos creó un algoritmo interactivo que genera tubos bronquiales y bifurcaciones dentro de un volumen tridimensional de la superficie del pulmón, según explicó Clara Prats, integrante del equipo.
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Modelo 3D podrían predecir los avances de la tuberculosis
Además de este complejo sistema, el instrumento presentado se fundamenta en datos obtenidos por tomografías computarizadas en cinco modelos animales (minicerdos). Según el artículo, las imágenes utilizadas fueron aquellas que mostraban las etapas iniciales de infección por Mycobacterium tuberculosis. A su vez, éstas fueron las que sirvieron para generar el pulmón computarizado.
“El resultado es un modelo que nos permite reproducir y comprender los datos experimentales en la computadora. Hemos podido mostrar una relación importante entre el número final de lesiones de tuberculosis y la frecuencia de reinfección endógena y el crecimiento de las lesiones”, dijo Martí Català, otro de los investigadores. El modelo también se ha utilizado como plataforma experimental in silico para explorar la transición de la infección latente a la enfermedad activa, identificando los principales factores desencadenantes: una elevada respuesta inflamatoria y la combinación de una respuesta inflamatoria moderada con una baja amplitud respiratoria.
Ante los resultados vistos con el software, los investigadores consideran que este modelo computacional permitirá hacer predicciones para futuras acciones como nuevos biomarcadores, estrategias preventivas y terapias para la tuberculosis en humanos.
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