Un consorci de recerca europeu, encapçalat per la Universitat Pompeu Fabra (UPF), ha marcat una fita en el camp de la salut amb el desenvolupament de tècniques innovadores per identificar i tractar la degeneració de la columna vertebral. Aquestes eines, que combinen la intel·ligència artificial (IA) i les tècniques computacionals, són pioneres a nivell internacional i prometen ser un suport clínic fonamental per combatre el dolor lumbar, una de les causes més comunes de molèstia a l’esquena, mitjançant el disseny de tractaments altament personalitzats.
Aquests avenços són el resultat del projecte europeu Disc4All, coordinat per Jérôme Noailly, cap de l’àrea de recerca de Biomecànica i Mecanobiologia (BMMB) de la Unitat BCN MedTech del Departament d’Enginyeria de la UPF. El projecte, iniciat el novembre de 2020 i que acaba de finalitzar, ha rebut el suport de la Comissió Europea a través de la Innovative Training Network (ITN) de les Accions Marie Sklodowska-Curie (MSCA). Noailly explica que “els models computacionals i d’IA que han dissenyat poden contribuir a fer diagnòstics més precisos que els que es realitzen amb les actuals observacions clíniques. La complexa interacció de factors supera la nostra capacitat natural d’anàlisi. Això no obstant, els models informàtics i les simulacions ens poden ajudar a identificar només les relacions causa-conseqüència més importants i proporcionar-nos una comprensió suficient per fer prediccions i accions ben informades.”
El projecte Disc4All ha estat impulsat per un consorci europeu multidisciplinari, liderat per la UPF i format per centres de recerca i empreses tecnològiques i mèdiques de vuit països diferents. Aquest equip inclou experts en informàtica i dades, biologia experimental i computacional, bioinformàtica, biomecànica i medicina. En total, s’han coordinat 15 projectes de doctorat, que han permès una integració i convergència excepcional de disciplines. A més de Noailly, a la UPF han participat en les tasques de supervisió Gemma Piella i Miguel Ángel González Ballester, investigadors principals de la Unitat BCN MedTech.
Un dels principals reptes del consorci va ser dissenyar models de predicció matemàtica del comportament dels discos intervertebrals que mostressin canvis biològics patològics i s’ajustessin a les necessitats diagnòstiques dels professionals clínics i dels pacients. “Vam començar a investigar més els processos biològics que desencadenen realment la degeneració de la columna vertebral. En recopilar dades sobre això, vaig pensar que podríem identificar descriptors personalitzats i millorats de les causes del dolor,” detalla Noailly. La IA i l’aprenentatge automàtic van ser crucials per integrar i processar ràpidament una gran quantitat de dades, incloent proves diagnòstiques, experiments de laboratori i anàlisis computacionals. Això va permetre identificar factors de risc objectius de degradació de la columna vertebral, juntament amb dades demogràfiques i psicològiques que també poden ajudar a predir la probabilitat de patir dolor lumbar. Mitjançant el processament d’aquestes dades, es van crear models de simulació biomecànics i matemàtics de les vèrtebres.
Les simulacions del model van conduir a la identificació de biomarcadors potencials, molècules que podrien estar directament relacionades amb el dolor però que fins ara no s’havien analitzat clínicament. Noailly va observar patrons en els processos biològics que són difícils de captar de manera tradicional. “És una mica com quan els astrònoms descriuen fenòmens llunyans sense veure’ls realment. Utilitzen models complexos, i això és el que estem fent aquí,” compara Noailly, afegint que “la modelització informàtica millorada per IA és una manera eficaç de construir un model de columna vertebral personalitzat per a la medicina de precisió.” L’objectiu final és traslladar aquest concepte pioner de modelització computacional a l’àmbit clínic, cosa que per als professionals sanitaris significaria una ampliació de la informació amb factors de diagnòstic difícilment mesurables, com canvis bioquímics clau al disc segons la seva morfologia, i un millor rendiment de l’ús de tecnologies mèdiques com la ressonància magnètica.
El consorci de Disc4All ha estat un exemple de col·laboració internacional, amb dotze beneficiaris i vuit organitzacions sòcies. A més de la UPF, s’hi han inclòs organitzacions com InSilicoTrials (Itàlia), Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación, Oulun Yliopisto (Finlàndia), Galgo Medical SL (Espanya), King’s College London (Regne Unit), Sheffield Hallam University (Regne Unit), Institut Hospital del Mar d’Investigacions Mèdiques, Universitat de Berna (Suïssa), ProATonce Ltd (Grècia), Universitat de Lieja (Bèlgica) i Universitat de Sheffield (Regne Unit). Entre les organitzacions sòcies figuren l’Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya, Technical Research Centre of Finland Ltd (Finlàndia), Plexalis Ltd (Regne Unit), Virtual Physiological Human Institute (Bèlgica), Fundación QUAES (Espanya), National Technical University of Athens (Grècia), Universitat de Barcelona (UB) i Rochester Institute of Technology (EUA). Els resultats del projecte han estat destacats a la plataforma Cordis de la UE, reconeixent la seva aplicació de la IA en les ciències de la vida.
