Investigadores de la Universidad de Galway han creado bebés digitales para comprender mejor la salud de los bebés durante los primeros 180 días de vida.
El equipo creó 360 modelos informáticos avanzados que imitan los procesos metabólicos únicos de cada niño.
Los bebés digitales son los primeros modelos computacionales de cuerpo entero específicos por sexo que representan el metabolismo de recién nacidos e infantes con 26 órganos, seis tipos de células y más de 80.000 reacciones metabólicas.
Los datos de la vida real de 10.000 recién nacidos, incluido el sexo, el peso al nacer y las concentraciones de metabolitos, permitieron la creación y validación de modelos que pueden personalizarse, lo que permite a los científicos aplicar una medicina de precisión que permite investigar el metabolismo individual de cationes de un niño.
El trabajo fue realizado por un equipo de científicos del Centro de Gemelos Metabólicos Digitales de la Universidad de Galway y la Universidad de Heidelberg, dirigidos por la profesora Innes Thiele, investigadora principal de APC Microbiome Ireland.
La investigación del equipo tiene como objetivo avanzar en la medicina de precisión mediante modelos computacionales. Describen el modelado computacional de niños como fundamental, ya que avanza en la comprensión del metabolismo de los niños y crea oportunidades para mejorar el diagnóstico y el tratamiento de afecciones médicas en las primeras etapas de la vida de un niño, como las enfermedades metabólicas que se encuentran en la herencia.
La autora principal, Elaine Zaunseder, de la Universidad de Heidelberg, dijo: “Los niños no son sólo adultos pequeños: tienen propiedades metabólicas únicas que les permiten crecer y desarrollarse de forma saludable. Por ejemplo, los niños necesitan regular su temperatura corporal. Necesitan más energía, por ejemplo , su relación masa-superficie, pero no pueden vibrar durante los primeros seis meses de vida, por lo que los procesos metabólicos deben garantizar que el bebé se mantenga caliente.
“Por lo tanto, una parte esencial de este trabajo de investigación fue identificar estos procesos metabólicos y traducirlos en conceptos matemáticos que pudieran implementarse en un modelo computacional. Las necesidades energéticas específicas son muy diferentes en los bebés en comparación con los adultos.
“Dado que la nutrición es el combustible para el metabolismo, podemos utilizar datos de la leche materna de recién nacidos reales en nuestros modelos para simular el metabolismo correspondiente en todo el cuerpo del bebé, incluidos varios órganos. Meses y demostraron que crecerán como niños en el mundo real. “
La profesora Ines Theli, que dirigió la investigación del proyecto, dijo: “Los programas de detección de recién nacidos son cruciales para la detección temprana de enfermedades metabólicas, mejorando las tasas de supervivencia infantil y los resultados de salud. Se necesita un enfoque personalizado para el manejo de enfermedades.
“Nuestros modelos permiten a los investigadores investigar el metabolismo de niños sanos, así como de niños con enfermedades metabólicas hereditarias, incluida su investigación en pruebas de detección de recién nacidos. Además, los modelos han informado diferentes estrategias de tratamiento para predecir con precisión las respuestas metabólicas, lo que demuestra su potencial en entornos clínicos. “.
Elaine Zaunseder añadió: “Este trabajo es el primer paso hacia la creación de gemelos metabólicos digitales para bebés, que proporcionan una visión detallada de sus procesos metabólicos. Estos gemelos digitales reflejan las necesidades metabólicas únicas de cada niño. Tiene el potencial de revolucionar la atención sanitaria pediátrica al permitir una óptima manejo de enfermedad.”
