Miguel Ángel Martínez: "Hemos desarrollado modelos para la simulación computacional del tejido vascular y cardíaco"

Miguel Á. Martínez Barca, jefe de grupo del CIBER-BBN en el GEMM-I3A - U. Zaragoza
CIBER | martes, 31 de julio de 2018

La actividad del grupo GEMM-I3A se centra fundamentalmente en cuatro líneas de investigación: el desarrollo de tecnologías y modelos numéricos para la simulación del comportamiento de tejidos biológicos; el desarrollo de tecnologías microfluídicas in vitro o in silico (por simulación computacional) de entornos biomiméticos que reproducen el microambiente celular y los estímulos mecánicos; la caracterización experimental de la respuesta mecánica de diferentes tejidos y órganos biológicos; y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y big data a la resolución de problemas en el ámbito de la bioingeniería. Miguel Ángel Martínez Barca lidera este equipo del CIBER-BBN en la Universidad de Zaragoza.

-¿Qué aporta a un grupo del ámbito de la bioingeniería el integrarse en la estructura del CIBER-BBN?

-Aunque el grupo GEMM-I3A tiene su origen en un Escuela de Ingeniería, actualmente está formado por investigadores con una formación altamente multidisciplinar (ingenieros, biólogos, físicos, matemáticos, ópticos, clínicos). Hoy en día, cualquier problema relativo a la bioingeniería debe intentar abordarse desde una perspectiva más integral, lo que conlleva la combinación de técnicas de diversas disciplinas. La participación en el CIBER-BNN nos permite establecer contactos y colaboraciones concretas con especialistas de otros campos de la bioingeniería y la nanomedicina. Tenemos actualmente numerosos proyectos colaborativos en marcha con otros grupos del CIBER para, por ejemplo, el estudio de patologías específicas donde participamos investigadores básicos, aplicados y clínicos o para el desarrollo de nuevos dispositivos microfluídicos de empleo clínico o comercialización. En parte, estos desarrollos son posibles porque nos completamos con grupos especialistas en otros campos como la microelectrónica, la nanociencia o la imagen médica.

-¿Cómo articulan la colaboración con grupos clínicos para la traslación de sus resultados?

-Por supuesto unos de los objetivos fundamentales de nuestro grupo es lograr una transferencia tecnológica al sector clínico e impulsar nuevos productos y servicios innovadores. Para ello, colaboramos con grupos clínicos a diversos niveles: algunos especialistas clínicos (radiólogos, oftalmólogos…) forman parte de nuestro grupo de investigación. Con ellos la interacción es directa: nos trasladan los problemas que encuentran en la práctica clínica diaria y trabajamos conjuntamente en la búsqueda de soluciones desde el campo de la bioingeniería. Con otros grupos trabajamos de forma coordinada a través de proyectos de investigación encaminados a resolución de problemas específicos. En este sentido, la red creada a través del CIBER-BBN nos facilita el contacto con grupos clínicos. No obstante, la mejora de la traslación de resultados y la participación en ensayos clínicos deben ser una de las líneas de trabajo en años posteriores.

-Uno de los campos de trabajo de su grupo se centra en el desarrollo de modelos de comportamiento de tejidos biológicos blandos, ¿qué ventajas suponen estos modelos y qué proyectos desarrollan en el marco de esta línea de investigación?

-El desarrollo de modelos in-silico del comportamiento de tejidos y órganos permite abordar estudios que difícilmente se podrían llevar a cabo desde un punto de vista experimental. Validación de hipótesis, estudios de sensibilidad, estudios paramétricos, mejoras de técnicas quirúrgicas, planificación preoperatoria etc., son algunos de los problemas en los que las técnicas computacionales permiten sustituir o al menos reducir los estudios experimentales. Permiten también evitar algunos problemas éticos o prácticos asociados al estudio de muestras o tejidos humanos. No obstante, uno de los aspectos importantes a la hora de trabajar con modelos in-silico es realizar una correcta calibración y validación de los modelos de cara a aumentar la predictibilidad y fiabilidad de los mismos. Para ello sí es necesaria la combinación de desarrollos experimentales.

-En este campo, tienen una amplia experiencia en modelos del sistema cardiovascular, ¿en qué tipo de aplicaciones trabajan y cuál es el balance de su actividad en esta área?

-El objetivo de esta línea ha sido el desarrollo de modelos numérico-experimentales del sistema cardiovascular. Durante varios años hemos desarrollado modelos numéricos avanzados para la simulación computacional del tejido vascular y cardiaco. Dichos modelos han sido calibrados y validados en parte gracias al Laboratorio de Caracterización Tisular del CIBER-BBN y engloban modelos de comportamiento tanto de la pared vascular como modelos de interacción fluido-estructura, así como la interacción tejido-implantes. Ello ha permitido el estudio de algunas patologías cardiovasculares (inicio, progresión de placa de ateroma, trombosis, y más recientemente aneurisma), herramientas de ayuda a la decisión (estimación de probabilidad de rotura de placa), así como mejora en el diseño de dispositivos (stents vasculares o filtros antitrombos) o simulación de técnicas quirúrgicas (angioplastia por stent/balón o by-pass en cirugía coronaria).

-Trabajan también en modelización y simulación del comportamiento funcional de otros tejidos y órganos con aplicación en la evaluación de patologías y cirugías…

-Otras líneas importantes de trabajo dentro del grupo son modelado del ojo humano o el sistema musculo-esquelético. En la primera de ellas pretendemos avanzar hacia el modelado numérico paciente específico del ojo humano tanto en geometría, partiendo de imagen médica como topografías, OCT y resonancia magnética, como en comportamiento mecánicos de los tejidos. Dichos modelos nos van a permitir abordar la planificación de cirugías refractivas sobre la córnea (Lasik, Smile, etc.) el tratamiento del queratocono mediante anillos intraestromales o el diseño de lentes intraoculares. Respecto al sistema musculo-esquelético, se plantean diferentes campos de actuación como la caracterización y modelado del comportamiento activo del tejido muscular, la simulación de cirugías abdominales, nuevos diseños de mallas para cirugía de hernias, tratamientos del pie y procesos de regeneración de tejidos.

-Tienen otro importante campo de actuación en el desarrollo de dispositivos microfluídicos para el estudio de la biología celular bajo ambientes biomiméticos in vitro, ¿qué ventajas aportan estos dispositivos y qué aplicaciones tienen los dispositivos diseñados desde su grupo?

-La tecnología microfluídica permite fabricar dispositivos que simulan el microentorno celular en condiciones fisiológicas o patológicas. Hasta la fecha, los cultivos celulares in vitro se realizaban en placas de cultivo bidimensionales que carecían de cualquier estímulo fisiológico. Sin embargo, la microfluídica ha permitido recrear la tridimensionalidad de los tejidos, su organización espacial y los estímulos que reciben. Es por esto que los dispositivos microfluídicos predicen mejor la respuesta a fármacos y pueden reducir la experimentación animal.

Dichos dispositivos ya se han aplicado con éxito en el estudio de la evolución de distintos tumores (glioblastoma, cáncer de mama o de colon) y su resistencia a tratamientos. También se ha empleado para estudiar los mecanismos de daño y reparación de células renales. En estos momentos se están simulando varios órganos como el corazón, la piel o los vasos sanguíneos. El objetivo general de esta línea de investigación es elaborar herramientas que permitan analizar la eficacia de fármacos en células de los propios pacientes con el objetivo de personalizar las terapias con dichos fármacos.

-¿Qué desarrollos están llevando a cabo en cuanto a la aplicación de herramientas con el big data al campo de la bioingeniería?

-Estamos trabajando en el desarrollo de técnicas de bioingeniería intensiva en datos (data-enabled bioengineering) que permitan una personalización efectiva de las metodologías desarrolladas en el resto de las líneas del grupo. Esta línea incluye aspectos relacionados con el uso de realidad virtual y aumentada personalizadas para la planificación pre o intraoperatoria, el desarrollo de metodologías intensivas en datos o el uso de técnicas de inteligencia artificial (machine learning) para la personalización de los pacientes virtuales (digital twins).