Natalia Trayanova: la mujer que puede crear un gemelo digital exacto de cualquier corazón

Cada minuto que pases leyendo esta entrevista, tu corazón estará bombeando entre cinco y seis litros de sangre. Al día, este extraordinario músculo late alrededor de 100.000 veces, repartiendo 7.500 litros de sangre a la red de 100.000 kilómetros de vasos sanguíneos que forman nuestro sistema circulatorio. Todo ello gracias a la ingente potencia eléctrica de este órgano, tal que podría encender incluso una bombilla si lográramos desconectarlo de nuestro cuerpo.

Y aunque Juan Luis Vives decía aquello de que "el corazón es lo primero que vive en el animal y lo último que muere", lo cierto es que conocemos bien muchas de las dolencias que lo afectan: infartos, anginas de pecho, arritmias... Por eso, conocer en detalle nuestro corazón se ha convertido, en los últimos años, en una auténtica obsesión de la comunidad médica. No hablamos de desentrañar el funcionamiento estándar de este órgano o reproducir un modelo genérico, sino de saber exactamente cómo se comporta eléctricamente cada corazón y detectar arritmias o fallos cardíacos en cada persona específica.

Se introducen en la ecuación los gemelos digitales del corazón: simulaciones avanzadas que entremezclan principios de la ingeniería biomédica, las matemáticas aplicadas y la inteligencia artificial. Justo las áreas entre las que ha ido moviéndose Natalia Trayanova, catedrática de Ingeniería Biomédica y Matemática Aplicada en la Universidad Johns Hopkins, a la sazón directora de la Alliance for Cardiovascular Diagnostic and Treatment Innovation (ADVANCE).

El gemelo digital del cuerpo humano capaz de latir (y enfermar)

"No es que un día te sientes y digas: ‘Voy a combinar bioingeniería, IA y matemáticas para aplicarlas a la cardiología’. No funciona así", explica Trayanova en entrevista con DISRUPTORES - EL ESPAÑOL. "Empiezas trabajando en un área y, poco a poco, descubres nuevas herramientas tecnológicas que puedes incorporar. Mi visión siempre ha sido la misma: ¿cómo podemos llevar esto a la clínica? ¿Cómo asegurarnos de que tenga un impacto real en los pacientes?".

Desde su laboratorio en Johns Hopkins, ha desarrollado algoritmos de inteligencia artificial capaces de procesar imágenes médicas y construir modelos tridimensionales del corazón de cada paciente. Estos modelos no solo permiten visualizar con precisión los daños en el tejido cardíaco, sino también predecir cómo responderá el corazón a distintos tratamientos.

La investigadora Natalia Trayanova, que crea gemelos digitales del corazón. Imagen: F. Ramón Areces.

"Hay muchos artículos académicos sobre simulaciones cardíacas, pero el problema es cómo pasamos de ahí a una herramienta que ayude realmente a los médicos en su toma de decisiones. La evolución real no está en los avances técnicos, sino en el creciente interés de la comunidad médica por adoptarlos", reclama.

(De)construyendo un gemelo digital del corazón

Pero, ¿cómo se construye una réplica computerizada exacta de nuestro corazón? Le pedimos a Natalia Trayanova que desentrañe el proceso para comprender la complejidad detrás de un avance tan significativo como el que nos ocupa.

"Supongamos que tienes una arritmia que requiere tratamiento urgente. En ese caso, el paciente se somete a una resonancia magnética con contraste para identificar los daños en el tejido cardíaco. En esta exploración se puede visualizar con precisión las áreas afectadas por fibrosis o cicatrices, que pueden interrumpir el flujo eléctrico normal del corazón y provocar arritmias", introduce la investigadora.

"Luego tomamos esa resonancia, segmentamos la imagen y generamos un modelo tridimensional del corazón del paciente, con todas las alteraciones estructurales representadas. Nuestras simulaciones dividen el corazón en elementos de tamaño celular, y resolvemos ecuaciones diferenciales que describen cómo fluyen los iones a través de las membranas celulares y cómo se propagan las señales eléctricas".

El resultado es una representación clínicamente exacta del corazón del paciente, que permite probar diferentes estrategias de tratamiento antes de llevarlas a cabo en la sala de operaciones: "Ejecutamos múltiples escenarios en el gemelo digital para ver cuál es el mejor enfoque. Podemos, por ejemplo, probar diferentes puntos de ablación hasta encontrar la estrategia más eficaz y segura".

La investigadora Natalia Trayanova, que crea gemelos digitales del corazón. Imagen: F. Ramón Areces.

Este minucioso proceso requiere días de trabajo en supercomputadores de última generación para poder resolver las ecuaciones de propagación eléctrica en el corazón. En su caso, usando un permiso especial para disponer con cierta libertad de las capacidades del centro de computación de alto rendimiento (HPC) de la Universidad Johns Hopkins. Pero no todos los hospitales ni centros médicos del mundo tienen esta clase de acceso, y Trayanova es bien consciente de ello. 

"Si tienes un paciente que necesita un procedimiento urgente, no puedes esperar varios días para tener una respuesta. Eso era una barrera enorme para la adopción de los gemelos digitales en la práctica médica", reconoce durante la entrevista en Madrid, donde prestó una conferencia en la Fundación Ramón Areces.

¿Cómo democratizar una herramienta de tamaño potencial para el diagnóstico, seguimiento y tratamiento de las enfermedades cardiovasculares?

Ahí es donde entra en juego el último elemento del esfuerzo que comanda esta investigadora: integrar la inteligencia artificial en un operador neuronal capaz de calcular las ecuaciones en apenas un segundo, permitiendo que el modelo se ejecute incluso en un ordenador convencional ubicado en cualquier hospital.

Este avance, publicado en Nature Computational Science, ha generado un gran interés no solo en cardiología, sino en otras disciplinas que dependen de ecuaciones diferenciales complejas. "Lo revolucionario es que este operador neuronal no solo funciona para el corazón, sino para cualquier sistema basado en ecuaciones físicas sobre formas complejas", presume Natalia Trayanova, en alusión a áreas como la neurociencia, la oncología o la biomecánica. 

Más allá de la resonancia magnética

Se trata de un avance mayúsculo en la democratización del gemelo digital del corazón, pero no es suficiente. Incluso con esta innovación, los modelos siguen dependiendo de una resonancia magnética previa.

"Las resonancias magnéticas son caras, y no todos los hospitales pueden permitirse hacerlas en todos los pacientes. Si queremos que los gemelos digitales lleguen a más personas, necesitamos alternativas", admite la investigadora.

Del dicho al hecho. Natalia Trayanova y su equipo están trabajando ya en modelos que prescindan de la resonancia y se basen en electrocardiogramas convencionales (ECG) y datos clínicos del paciente. También están explorando el uso de registros intracardiacos tomados durante procedimientos rutinarios para mejorar la precisión de estos modelos.

La investigadora Natalia Trayanova, que crea gemelos digitales del corazón. Imagen: F. Ramón Areces.

"Estamos entrenando modelos de inteligencia artificial capaces de predecir el daño en el corazón a partir de un simple electrocardiograma, lo que nos permitiría construir gemelos digitales sin necesidad de imágenes costosas", explica, antes de avanzar otra línea de investigación: el uso de dispositivos inteligentes para detectar signos de arritmias de forma sencilla y sin fricción alguna.

"El Apple Watch, por ejemplo, ya puede detectar fibrilación auricular. Imagina si pudiéramos integrar esa información en un modelo predictivo que advierta a los médicos antes de que ocurra un evento grave", aventura la experta. Para Trayanova, la clave está en combinar datos de múltiples fuentes –ECG, wearables, inteligencia artificial y gemelos digitales– para crear un sistema de alerta temprana realmente eficaz.

Confiar en la IA... y en los datos

Este creciente peso de la inteligencia artificial arroja más preguntas si cabe sobre la confianza y las reticencias naturales de los médicos a confiar en datos surgidos de modelos computacionales.

"Necesitamos que esta información sea explicable, no pueden ser cajas negras o, incluso aunque algún aspecto de la IA lo sea, debemos poder dar una explicación razonada de cómo se ha llegado a una determinada conclusión. En cualquier caso y por mucho que avancemos en IA, el médico siempre tendrá la última palabra", sostiene Trayanova.

Para conseguir que estos modelos tengan una precisión adecuada, se necesitan datos. Muchos datos. Y no es de extrañar, por tanto, que uno de los mayores obstáculos en la implementación de estos modelos sea el acceso a datos clínicos de calidad.

"En Estados Unidos, la fragmentación del sistema de salud impide la creación de bases de datos unificadas, lo que ralentiza el desarrollo de modelos de IA más precisos. El Reino Unido tiene el UK Biobank, lo que permite hacer estudios de gran escala con IA. Aquí, cada hospital protege sus datos como un tesoro, lo que nos ralentiza muchísimo", lamenta la investigadora. Tanto le preocupa a Trayanova este tema que, si tuviera recursos ilimitados, su primera prioridad sería resolver este problema.