Ibermaticak pazienteen biki digitalak sortzen ditu, tratamendu batek funtziona dezakeen testatzeko

Helburua software bat garatzea da, edozein eritasun motaren aurrean nola eboluzionatu dezaketen aurrerapen handiz egiaztatzeko

Etorkizuneko osasun-arreta gero eta hurbilago dago. Sektore honetan funtsezkoa da denbora irabaztea, eta paziente batek edozein gaixotasun motaren aurrean tratamendu jakin bati nola erantzun behar dion aldez aurretik jakitea ezinbesteko aurrerapausoa izango litzateke. Hori da Ibermáticak lortu nahi duena EDIT (Emerging Disease Twin) proiektuarekin, Red.es eta FEDERek kofinantzatua, adimen artifizialean (IA) oinarritutako software bat garatuz eta datuen analitika bat garatuz. Horri esker, paziente birtual batek tratamendu zehatzak aldez aurretik probatu ahal izango ditu, bere benetako bikiaren parametro berberei erantzuten badie. Horrela, aldez aurretik jakingo da funtzionatuko duen eta, hala ez bada, tratamendua azkar aldatuko da.

Ibermática, I3B Berrikuntza Institutuarekin batera, bizki digitalen garapena erraztuko duen software-tresna bat sortzen ari da dagoeneko, bai pazientearena, bai eskuragarri dauden medikamentuena/tratamenduena, bai haien arteko elkarreraginena. Horri esker, tratamenduekin, txertoekin, testekin, prozedura klinikoekin eta abarrekin lotutako aldagaien emaitza eta eragina denboran hobetu eta aurreratu ahal izango da, edozein fasetan daudela ere, bai aurretiazko ikerketan, bai fase aurreklinikoan, bai azterketa klinikoan eta abar.

Proiektu hau urrats kritikoa da sortzen ari den edozein gaixotasunen aurkako borrokan, hala nola Covid-19aren aurkako borrokan, tratamenduen fidagarritasunari eta eraginkortasunari buruzko ziurgabetasunaren aurrean, jardunbide hobeen, txertoen eta abarren aurrean, horiek prototipo gisa proben fasean dauden bitartean. Prozesu hori azkartzea eta asmatzeko aukerak optimizatzea edozein osasun-sistemarentzat eragin potentzial handia duen helburu bat da. EDIT Covid-19an duen eraginagatik zentratuko bada ere, lortutako garapen eta produktuak ez dira gaixotasun honenak bakarrik izango, informazioaren konplexutasun eta aldakortasunari dagokionez antzeko ezaugarriak dituzten beste gaixotasun batzuetan aplikatu ahal izango dira.

Plataformaren tresnak

Covid-19a bezalako kutsatze-tasa handia duen patologia berri baten agerpenak informazioaren argitalpen-tasa orain arteko balio ezezagunetaraino igo du. Testuinguru horretan, IA pandemiaren aurkako borrokan laguntzeko tresna gisa erabiltzen ari da, baina informazioa askotarikoa, sakabanatua, kalitateari dagokionez desberdina eta abar den inguruneetan erabiltzea, sortzen ari den edozein gaixotasunen kasuan bezala, ez da prozesu hutsala, eta are gutxiago informazioa eguneratzeko erritmoa hain handia denean.

Horregatik, Ibermáticak EDIT tresna gisa planteatzen du, IAren erabileran oinarrituta, tresna horiek informazioaren ustiapenean duten potentzial guztiari etekina ateratzeko, eta, bestetik, klinikoak eta haien ezagutza inplikatzeko. Helburu hori lortzeko, hainbat tresna ikertzea eta garatzea proposatzen du, eskura dagoen askotariko informazio sakabanatuan oinarrituta, balizko egoera terapeutikoak eta medikaziokoak azkar aurkitzeko.

Tresnen suite horri esker, lehenik eta behin, informazioa online atera, normalizatu eta eskuratu ahal izango da, bai Coivd-19 delakoari buruzko iturri opendatetan, espezializatuetan, bai informazio homogeneo eta kodetua sortzeko aukera ematen duten barne-datuen iturrietan. Parametro horiek aldagai batzuetatik hasi ahal izango dira: adina, sexua, aurretiazko gaixotasunak, aurrekariak, patologiak, bilakaera ezagunak, lotutako aldagai klinikoak, eta abar. Hala, SARS-CoV-2ren antzeko birusei lotutako terapiei buruzko informazioa lortuko da, mundu mailako azken ikerketa eta saiakuntzak.

Ondoren, bildutako informazioa ezagutza bihurtuko da, inferentziaren, kodetzearen eta aberaste klinikoaren bidez. Baliozkotze klinikoarekin batera, ezagutza kliniko heuristikoaren (knowledge graph) oinarri bat lortuko da, IA algoritmoen bidez ustiatzeko modukoa.

Azkenik, ezagutza-oinarriaren ustiapena gauzatuko da, portaeraren modelizazioaren, farmakoen gurutzaketaren, konposatu molekularren, Covid-19a eragiten duen birusean dituen ondorioen eta antzekoen bidez, eta portaera horiek plataforman garatutako paziente birtualen ereduetan interpolatuko dira, transfer-learning edo reinforcement learning bezalako teknologiak erabiliz.

Biki digitalak

EDITek biki digitalak erabiltzea planteatzen du, produktu edo zerbitzu baten irudi eta antzerako erreplika birtual gisa ulertuta, nola jokatuko duen modu fidagarrian iragartzeko gaitasuna dutenak. Hala, alde batetik, biki digital bat sortuko da pazientearen mailan, haren eboluzio posibleak ezagutzeko aukera emango duena, eta, bestetik, hainbat farmako, tratamendu eta terapiaren biki digital bat, simulagailu batean hainbat pazientek izan duten bilakaera aztertzeko aukera emango duena.

Juntagailuan dauden bi bikiek aukera emango dute eboluzio-maila desberdinetan dauden pazienteen estadioei buruzko saiakuntzak eta probak simulatzeko, eta aukera emango dute balizko tratamenduak modu paraleloan, masiboan eta simulatuan deskubritzeko, ikertzaileei konposatuak, botikak eta analisiak konbinatzeko egoera ezin hobeak eskaintzeko, eragin-egoerei dagokienez ingurune errealean aplikatzeko estrategiak erabakitzeko.

EDIT Red.es-ek eta Europar Batasunak batera finantzatutako proiektua da, Eskualde Garapeneko Europako Funtsaren (EGEF) bidez, I+G+Bko Estatuko Programan, gizartearen erronketara eta I+G+Bko Enpresa Lidergoko Estatuko Programara bideratuta.