La lucha contra el VIH se está librando en los mundos virtuales que sólo existen dentro de una computadora.
Haciendo uso de las estadísticas y otros datos, estas simulaciones recrean las condiciones del mundo real para ayudar a comprender mejor resistencia a los medicamentos, predecir el resultado de los esfuerzos de prevención y tratamiento, y determinar el mejor uso de los recursos.
Ellos no pueden predecir el futuro, pero los modelos informáticos nos ayudan a responder a la pregunta, ¿Qué pasa si?
Para una persona en medicamentos contra el VIH, siguiendo estrictamente el régimen de medicamentos es fundamental para el éxito del tratamiento.
La investigación ha demostrado que la relación entre la adherencia y la resistencia al virus puede desarrollar es diferente para cada medicamento en el régimen de un paciente.
Un nuevo modelo de computadora desarrollado por estudiantes de Harvard de posgrado en colaboración con un equipo similar en la Escuela de Medicina Johns Hopkins es el primero en predecir la resistencia a los medicamentos que toma en cuenta la adhesión.
"El modelo matemático que construimos se ve en la tasa de crecimiento del virus en una persona que se está tratando," dijo Daniel Scholes Rosenbloom, uno de los estudiantes que desarrollaron el modelo.
"Para saber si la carga viral va a crecer o decaer, lo que necesita saber tanto lo fuerte que cada fármaco en el régimen es y con qué frecuencia el paciente está tomando o saltarse las pastillas."
La simulación de Harvard se basa en años de datos acumulados y los modelos matemáticos que explican cómo los cambios de carga viral en el tiempo y en diferentes fases de la infección.
Pero Rosenbloom y sus colegas también hicieron uso de la obra de otro equipo de investigación.
En la Escuela de Medicina Johns Hopkins, Robert F. Siliciano, MD, Ph.D., trabajó con el estudiante graduado Alireza Rabi para estudiar cómo el VIH reacciona a diferentes dosis de los medicamentos.
Utilizando los datos de Johns Hopkins, el equipo de Harvard creó una simulación que predice si el virus estaba creciendo o si fueron surgiendo diferentes cepas, en base a nivel de la adherencia de un paciente.
Si los niveles de fármaco son muy bajos, el virus es capaz de crecer incluso sin ser resistentes a la medicación, y por lo tanto la resistencia a fármacos no emerge.
Si los niveles de fármaco son muy alta (como lo son en un paciente que toma 100% de sus pastillas), a continuación, incluso un virus resistente a fármacos puede no ser capaz de crecer.
Sin embargo, hay una "zona de peligro" de los niveles de fármaco intermedios donde emerge resistencia a los medicamentos.
El nuevo modelo calcula el tamaño de esta zona de peligro, que es diferente para cada fármaco. (Rosenbloom tomó nota de que los inhibidores de la proteasa potenciados tienden a tener una muy pequeña zona de peligro.)
Los estudiantes de Harvard alimentan los datos y sus ecuaciones que simulan más de 1 millón de pacientes - alrededor de 50.000 para cada uno de 23 medicamentos contra el VIH - en clúster de computación de la escuela.
Estos pacientes virtuales variaron en la adherencia y la carga viral en el transcurso de 48 semanas simulados. "Tratamos de simular una cohorte diversa [que] podría participar en un ensayo clínico en el mundo real", dijo Rosenbloom.
Le tomó a los ordenadores hasta dos días cada vez que la simulación se ejecuta.
Rosenbloom toma nota de que el modelo se centra en monoterapia y que sólo algunas combinaciones de fármacos simples fueron simuladas.
Sin embargo, se demuestra que la resistencia se puede predecir. Mientras que el modelo actual sólo se examinan las concentraciones de fármaco en el plasma sanguíneo, Rosenbloom dice futuros modelos se verá en las concentraciones de drogas en otras partes del cuerpo, así como la simulación de tratamientos combinados.
La esperanza es que su modelo de ordenador dará lugar a mejores, más baratos y más eficaces medicamentos contra el VIH.
Dirigido por Martin A. Nowak, Ph.D., profesor de matemáticas y la biología y el director del Programa de la Universidad de Harvard para la dinámica evolutiva, el modelo de Harvard se discute en un artículo que aparece en el 2 de Septiembre de 2012 cuestión de la revista Nature Medicine.
Website The Body:
Website Test Positive Aware Network (TPAN):
Website Nature Medicine:
