Vida y medicina
Proteínas, células, órganos, pacientes y epidemias: la biología desde la escala molecular hasta la población.
La biología se simula en todos los niveles de organización: átomos en una proteína, reacciones en una célula, células en un tejido, órganos en un cuerpo, cuerpos en una población. Cada nivel usa un método distinto. Acoplar los niveles sigue siendo un problema abierto.
Plegamiento y dinámica de proteínas
Una proteína como decenas de miles de átomos que vibran, se pliegan y cambian de forma en el agua.
Pregunta que responde: ¿Cómo se pliega esta cadena de aminoácidos hasta formar una estructura tridimensional funcional?
Deja fuera: Incluso las ejecuciones largas cubren microsegundos como mucho, muy por debajo de muchos tiempos reales de plegamiento.
Se ejecuta en: unos 1016 FLOPS aproximado un clúster de GPU que ejecuta microsegundos de dinámica con todos los átomosDesde: 1977 La primera simulación de la dinámica de una proteína, de McCammon, Gelin y KarplusEn el árbol de Simulaciones: Dinámica de proteínas
Acoplamiento molecular y unión de fármacos
Moléculas candidatas a fármaco probadas en la cavidad de una proteína diana.
Pregunta que responde: ¿Cuál de un millón de moléculas se pegará a este blanco?
Deja fuera: Las puntuaciones de acoplamiento son aproximadas; la mayoría de los ligandos predichos nunca funcionan en el laboratorio.
Se ejecuta en: unos 1015 FLOPS aproximado un clúster universitario que acopla millones de moléculas candidatasDesde: 1982 DOCK, el primer programa automatizado de acoplamiento molecular, de Kuntz y sus colegas
Membranas y canales iónicos
La piel grasa de una célula y las compuertas de proteína que dejan pasar los iones.
Pregunta que responde: ¿Cómo abre y cierra sus canales una neurona?
Deja fuera: Los canales reales se abren y se cierran en escalas de milisegundos, mucho más largas de lo que alcanzan la mayoría de las simulaciones.
Se ejecuta en: unos 1016 FLOPS aproximado un clúster de GPU que simula una bicapa lipídica y sus canalesDesde: 1982 Dinámica de una bicapa lipídica de van der Ploeg y Berendsen
Partículas de virus completas
Cada átomo de la cubierta de un virus, a veces cien millones de ellos, simulado a la vez.
Pregunta que responde: ¿Cómo se mantiene unido el virus, y cómo se deshace dentro de una célula?
Deja fuera: Las ejecuciones abarcan de nanosegundos a microsegundos, muy lejos de un ciclo de infección real.
Se ejecuta en: unos 1017 FLOPS aproximado una supercomputadora nacional que simula una cubierta de cien millones de átomosDesde: 2006 La simulación de Freddolino y Schulten de un virus satélite del mosaico del tabaco
Plegamiento y estructura del ARN
Una hebra de ARN como una cadena de bases que se aparea consigo misma y se pliega en una forma tridimensional específica, en lugar de la doble hélice recta del ADN.
Pregunta que responde: ¿Cómo adopta una hebra de ARN la forma que le permite actuar como catalizador o como interruptor regulador?
Deja fuera: Las estructuras predichas suelen necesitar corrección experimental, y la función no se deduce automáticamente de la forma.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta software de plegamiento por energía libreDesde: 1981 Algoritmo de plegamiento de ARN de mínima energía libre de Zuker y Stiegler
Catálisis enzimática
El sitio activo de una enzima, su sustrato y la proteína que lo rodea, modelados con mecánica cuántica donde se rompen enlaces y con mecánica clásica en todo lo demás.
Pregunta que responde: ¿Cómo acelera esta enzima una reacción por un factor de mil millones?
Deja fuera: Solo una pequeña parte de la proteína recibe el costoso tratamiento cuántico, y dónde trazar esa línea es una decisión de modelado.
Se ejecuta en: unos 1015 FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta cálculos cuánticos y clásicos combinadosDesde: 1976 Modelo combinado cuántico y clásico de una reacción enzimática, de Warshel y Levitt
Modelos de ADN y ARN de grano grueso
Cada nucleótido es un cuerpo rígido con unos pocos sitios de interacción, lo que permite simular el plegamiento, la hibridación y las nanoestructuras.
Pregunta que responde: ¿Cómo se emparejan, se pliegan y se ensamblan las hebras en estructuras diseñadas?
Deja fuera: El detalle atómico y los iones se sustituyen por interacciones efectivas.
Se ejecuta en: unos 1014 FLOPS aproximado Millones de nucleótidos en GPUDesde: 2011 oxDNA, a coarse-grained DNA model (2011) fuente
Predicción aprendida de la estructura de proteínas
Una red neuronal entrenada con estructuras conocidas y datos evolutivos predice la forma plegada de una proteína a partir de su secuencia.
Pregunta que responde: ¿En qué forma tridimensional se pliega esta cadena de aminoácidos?
Deja fuera: Da una estructura estática, no la vía de plegamiento ni la dinámica.
Se ejecuta en: unos 1018 FLOPS aproximado Entrenamiento a gran escala; minutos por predicciónDesde: 2018 Improved protein structure prediction using potentials from deep learning (2020, CASP13 entry 2018) fuente
Conjuntos generativos de proteínas
Un modelo generativo entrenado con estructuras y simulaciones produce muchas conformaciones de una proteína en lugar de una sola forma.
Pregunta que responde: ¿Qué formas alternativas puede adoptar una proteína?
Deja fuera: Las poblaciones de estados valen lo que valgan las simulaciones de entrenamiento.
Se ejecuta en: unos 1016 FLOPS aproximado Entrenamiento más muestreo baratoDesde: 2024 AlphaFold meets flow matching for generating protein ensembles (2024) fuente
Dinámica molecular calculada por voluntarios
Miles de trayectorias cortas independientes de una molécula, ejecutadas en computadoras domésticas donadas y combinadas para ver los eventos de plegamiento.
Pregunta que responde: ¿Pueden muchas ejecuciones cortas revelar juntas un proceso molecular lento?
Deja fuera: Las trayectorias son cortas e independientes, así que las estadísticas deben coserse entre sí.
Se ejecuta en: unos 1017 FLOPS aproximado Conjunto de máquinas voluntariasDesde: 2000 Screen savers of the world unite! (2000), the distributed folding project fuente
Bioquímica estocástica
Reacciones dentro de una célula disparadas de una en una al azar, porque hay muy pocas moléculas para promediar.
Pregunta que responde: ¿Por qué se comportan de forma distinta células genéticamente idénticas?
Deja fuera: Suele suponer que el interior de la célula está bien mezclado, lo que a menudo no se cumple.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta una simulación estocástica de reaccionesDesde: 1977 El algoritmo de simulación estocástica exacta de Gillespie para la cinética química
Redes de regulación génica
Genes que se activan y se desactivan unos a otros, como una red de interacciones.
Pregunta que responde: ¿Cómo decide una célula en qué tipo de célula convertirse?
Deja fuera: La mayoría de las redes reguladoras reales solo se conocen en parte, así que los vínculos a menudo se infieren.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que simula la dinámica de una red de genesDesde: 1969 Las redes booleanas aleatorias de regulación génica de Kauffman
Redes metabólicas
Cada reacción química que usa una célula para convertir el alimento en energía y piezas, equilibrada como una red de flujos.
Pregunta que responde: ¿Qué gen deberíamos apagar para que este microbio produzca más de un compuesto útil?
Deja fuera: Supone un estado estacionario y un objetivo óptimo que una célula real quizá no persiga.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve un modelo de balance de flujos a escala del genomaDesde: 1986 el primer análisis de balance de flujos de la red metabólica de una célula
Modelos de célula completa
Cada gen y cada clase de molécula de una sola bacteria, seguidos a lo largo de un ciclo completo de división.
Pregunta que responde: ¿Podemos predecir una célula viva a partir de su lista de piezas?
Deja fuera: Solo una bacteria simple se ha modelado jamás de forma tan completa.
Se ejecuta en: unos 1014 FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta un ciclo de división de una bacteriaDesde: 2012 El modelo de célula completa de Mycoplasma genitalium de Karr y sus colegas
Formación de patrones
Sustancias químicas que se difunden y reaccionan por un tejido en crecimiento, el mecanismo que propuso Alan Turing para las rayas y las manchas.
Pregunta que responde: ¿Cómo explican los mecanismos de reacción-difusión los patrones del pelaje animal y la formación de los dedos en un miembro?
Deja fuera: Los tejidos reales usan fuerzas mecánicas y más señales que un modelo de dos sustancias químicas.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve ecuaciones de reacción-difusión en una cuadrículaDesde: 1952 Cálculos de reacción-difusión de Turing para The Chemical Basis of MorphogenesisEn el árbol de Simulaciones: La reacción-difusión de Turing
Crecimiento de tejidos y tumores
Células individuales que se dividen, se mueven, compiten por el oxígeno y mueren.
Pregunta que responde: ¿Cómo crece un tumor, y cómo podría detenerlo un calendario de tratamiento?
Deja fuera: Las tasas de división y de muerte dentro de un tumor real son difíciles de medir directamente.
Se ejecuta en: unos 1013 FLOPS aproximado un clúster universitario que sigue miles de células individuales en divisiónDesde: 1993 los primeros modelos de autómata celular del crecimiento de tumores sólidos
Modelos de respuesta celular a perturbaciones
Un modelo entrenado con datos de una sola célula predice cómo cambia la expresión génica de una célula después de un fármaco o de una edición génica con los que no se midió.
Pregunta que responde: ¿Qué hará una célula tras una intervención que nadie ha probado aún?
Deja fuera: Es correlacional; extrapola mal a tipos de células o fármacos muy alejados de los datos de entrenamiento.
Se ejecuta en: unos 1016 FLOPS aproximado Grandes conjuntos de entrenamiento de células individualesDesde: 2019 scGen predicts single-cell perturbation responses (2019) fuente
Modelos basados en agentes de la evolución tumoral
Células cancerosas individuales en una cuadrícula se dividen, mutan y compiten en un microambiente cambiante de oxígeno y ácido.
Pregunta que responde: ¿Cómo surgen la forma de un tumor y los rasgos agresivos a partir de la presión de selección?
Deja fuera: Las reglas están simplificadas, y a menudo faltan el riego sanguíneo y las células inmunitarias.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado Millones de células en un nodoDesde: 2006 Tumor morphology and phenotypic evolution driven by selective pressure from the microenvironment (2006) fuente
Modelos metabólicos de comunidades microbianas
Redes metabólicas a escala del genoma de varias especies se unen para que los desechos de una sean alimento de otra.
Pregunta que responde: ¿Cómo comparten nutrientes los microbios del intestino o del suelo, y cómo se estabilizan juntos?
Deja fuera: Supone un estado estacionario y un crecimiento óptimo, e ignora la regulación y el espacio.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado Programación lineal entre muchas especiesDesde: 2007 Metabolic modeling of a mutualistic microbial community (2007) fuente
Crecimiento tumoral y respuesta a la terapia
Un tumor sólido tratado como una masa alimentada por oxígeno y nutrientes que se difunden, con un borde proliferante que crece y un núcleo necrótico sin alimento, y luego expuesto a radiación o fármacos.
Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez crece un tumor, y cuánto lo reduce una dosis dada?
Deja fuera: Los tumores reales varían entre pacientes y dentro de sí mismos. El modelo usa parámetros promediados y una geometría simplificada.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado un modelo tridimensional de reacción-difusión con calendarios de tratamiento a lo largo de semanas de tiempo simulado.Desde: 1972 Greenspan, modelos del crecimiento de un tumor sólido por difusión. fuente
Evolución del microentorno tumoral
Células cancerosas individuales en una cuadrícula compiten por el oxígeno y el espacio mientras los gradientes de acidez seleccionan nuevos fenotipos, de modo que el tumor evoluciona a medida que crece.
Pregunta que responde: ¿Empuja el tejido circundante a un tumor hacia células más invasivas?
Deja fuera: Las reglas de las células están simplificadas y los parámetros son difíciles de medir en tumores vivos.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado ejecuciones híbridas de agentes y continuo durante meses simulados en una estación de trabajo o un clúster pequeño.Desde: 2006 Anderson y sus colegas, modelo híbrido discreto-continuo de la evolución fenotípica impulsada por el microambiente. fuente
Crecimiento de vasos sanguíneos inducido por tumores
Las células endoteliales brotan y migran por un gradiente químico liberado por un tumor y forman una red ramificada de vasos que lo alimenta.
Pregunta que responde: ¿Cómo recluta un tumor su riego sanguíneo, y qué pasa si se bloquea la señal?
Deja fuera: El flujo en los vasos, la remodelación y la química real de la señalización están muy simplificados.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado ejecuciones de brotación en dos o tres dimensiones en una estación de trabajo.Desde: 1998 Anderson y Chaplain, modelos continuos y discretos de la angiogénesis inducida por tumores. fuente
Dinámica de la respuesta y la resistencia a fármacos contra el cáncer
Las poblaciones de células cancerosas normales, sensibles y resistentes cambian con la terapia farmacológica, de modo que un paciente primero mejora y después puede recaer.
Pregunta que responde: ¿Cuánto tiempo controlará un fármaco la enfermedad antes de que aparezca la resistencia?
Deja fuera: Solo se modelan los compartimentos que se pueden medir, y el comportamiento de las células madre se infiere.
Se ejecuta en: unos 108 FLOPS aproximado ecuaciones diferenciales ordinarias ajustadas a mediciones de sangre de pacientes.Desde: 2005 Michor y sus colegas, dinámica de la leucemia mieloide crónica. fuente
Dinámica de la producción de células sanguíneas
Las células madre, las progenitoras y las células sanguíneas maduras se enlazan por retroalimentación con retrasos, y producen recuentos estables u oscilaciones cuando falla el control.
Pregunta que responde: ¿Por qué algunos trastornos de la sangre son cíclicos, y qué restablece la producción normal?
Deja fuera: La médula real tiene estructura espacial y muchos tipos de células que se agrupan en bloque.
Se ejecuta en: unos 106 FLOPS aproximado ecuaciones diferenciales con retardo en una laptop.Desde: 1978 Mackey, una hipótesis unificada de la anemia aplásica y la hematopoyesis periódica. fuente
Crecimiento de colonias bacterianas y biopelículas
Cada célula bacteriana se simula como un individuo con su propio tamaño, crecimiento y posición, que se alimenta de nutrientes que se difunden dentro de una colonia o una biopelícula.
Pregunta que responde: ¿Cómo toman forma las colonias y cómo sobreviven las células del interior?
Deja fuera: El comportamiento de las células está simplificado y no se capta la química de la matriz real de una biopelícula.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado crecimiento basado en individuos de millones de células en un clúster.Desde: 1998 Kreft, Booth y Wimpenny, BacSim, un simulador para el modelado basado en individuos del crecimiento de colonias bacterianas. fuente
El corazón
Ondas eléctricas a través del músculo cardiaco y la contracción y el flujo de sangre que impulsan.
Pregunta que responde: ¿Empeorará este fármaco o este dispositivo un latido irregular?
Deja fuera: Todavía es difícil captar en un solo modelo la variación individual entre corazones reales.
Se ejecuta en: unos 1016 FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta un latido de electromecánica del corazón enteroDesde: 1960 El modelo computacional del potencial de acción de una sola célula de fibra de Purkinje, de Noble; los modelos del corazón entero llegaron después fuenteEn el árbol de Simulaciones: Modelo de célula cardíaca
Flujo sanguíneo
Sangre que se mueve por arterias, venas y dispositivos como stents y válvulas.
Pregunta que responde: ¿Dónde es probable que esta arteria se debilite o se obstruya?
Deja fuera: Las paredes de los vasos suelen tratarse como rígidas, lo que pasa por alto la elasticidad real.
Se ejecuta en: unos 1015 FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta una simulación del flujo arterial de un paciente concretoDesde: 1989 El modelo de elementos finitos del flujo de la arteria carótida de Perktold y sus colegas
Respiración y vías respiratorias
Aire que se mueve por las vías respiratorias ramificadas y las partículas que transporta.
Pregunta que responde: ¿Adónde van a parar los medicamentos inhalados, o los contaminantes?
Deja fuera: La mayoría de los modelos usan un único árbol de vías respiratorias idealizado y no el de una persona concreta.
Se ejecuta en: unos 1014 FLOPS aproximado un clúster universitario que simula el flujo de aire por un árbol bronquial ramificadoDesde: 1993 los primeros modelos de dinámica de fluidos del flujo de aire en el árbol bronquial
Biomecánica musculoesquelética
Huesos, articulaciones y músculos como un sistema mecánico enlazado, que camina, levanta y cae.
Pregunta que responde: ¿Qué músculos soportan el esfuerzo, y qué forma debería tener este implante?
Deja fuera: Las fuerzas dentro de una extremidad real se estiman de forma indirecta, no se miden.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve un modelo musculoesquelético de un movimientoDesde: 1990 Los modelos por computadora de Delp y sus colegas del movimiento musculoesquelético
Respuesta inmunitaria
Células inmunitarias y patógenos que se encuentran, se multiplican y se envían señales dentro del cuerpo.
Pregunta que responde: ¿Por qué algunas infecciones se curan y otras se vuelven crónicas?
Deja fuera: La señalización inmunitaria real es mucho más compleja de lo que ningún modelo sigue por completo.
Se ejecuta en: unos 1013 FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta una simulación inmunitaria basada en agentesDesde: 1992 El modelo de autómata celular de la respuesta inmunitaria de Celada y Seiden
Farmacocinética
Un fármaco que se absorbe, se reparte por los compartimentos del cuerpo, se descompone y se elimina.
Pregunta que responde: ¿Qué dosis, con qué frecuencia, para alguien de esta edad y este peso?
Deja fuera: Un modelo del promedio de la población puede pasar por alto cómo procesa un fármaco un paciente en particular.
Se ejecuta en: unos 1010 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve un modelo farmacológico compartimentalDesde: 1937 Modelo de dos compartimentos de Teorell para la distribución de fármacos
Ensayos clínicos in silico
Poblaciones de pacientes virtuales con una variación realista, a las que se da un tratamiento antes o junto con un ensayo real.
Pregunta que responde: ¿A quién es probable que ayude este tratamiento, y a quién podría dañar?
Deja fuera: Los reguladores siguen exigiendo ensayos reales además de estos. Los pacientes virtuales no pueden sustituirlos del todo.
Se ejecuta en: unos 1014 FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta miles de pacientes virtualesDesde: 2011 ya en 2011, los primeros ensayos in silico presentados junto con la evidencia de un dispositivo
Gemelos digitales cardiacos
Modelos del corazón ajustados a las imágenes y señales de un paciente y usados para predecir cómo responde ese corazón a una terapia.
Pregunta que responde: ¿Cómo responderá el corazón de este paciente a un tratamiento concreto?
Deja fuera: La calidad del ajuste depende de los datos de imagen, y las propiedades del tejido se infieren.
Se ejecuta en: unos 1015 FLOPS aproximado Ejecuciones electromecánicas personalizadas más ajusteDesde: 2020 The 'Digital Twin' to enable the vision of precision cardiology (2020) fuente
Modelos predictivos neuronales de áreas cerebrales sensoriales
Una red neuronal entrenada con respuestas registradas se convierte en sustituto de un área cerebral, y permite a los investigadores probar in silico los estímulos que más excitan a las neuronas.
Pregunta que responde: ¿Qué estímulo activa más a una neurona dada?
Deja fuera: Las predicciones necesitan verificarse en el tejido real y solo cubren a los animales probados.
Se ejecuta en: unos 1016 FLOPS aproximado Entrenamiento con grabaciones, y luego ensayos virtuales ilimitadosDesde: 2019 Inception loops discover what excites neurons most using deep predictive models (2019) fuente
Modelos de campos de estimulación cerebral
Modelos de cabeza de elementos finitos que trazan cómo se propaga la corriente de electrodos o bobinas por el cuero cabelludo, el cráneo y el tejido cerebral.
Pregunta que responde: ¿Dónde del cerebro aterriza el campo eléctrico de un estimulador?
Deja fuera: La conductividad de los tejidos es incierta, y la respuesta neural no se simula.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado Resoluciones de elementos finitos sobre mallas de cabezas individualesDesde: 2009 Modelo de cabeza con precisión de circunvoluciones para la estimulación transcraneal por corriente continua (2009) fuente
Modelos de exposición a fármacos con poblaciones virtuales
Modelos de transporte de fármacos de cuerpo entero ejecutados sobre una población sintética que varía en edad, genes y función de los órganos.
Pregunta que responde: ¿Cuánto diferirán los niveles del fármaco entre niños, ancianos y pacientes con enfermedades de órganos?
Deja fuera: Depende de datos medidos de enzimas y transportadores.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado Miles de sujetos virtuales en una estación de trabajoDesde: 2009 The Simcyp population-based ADME simulator (2009) fuente
Modelos de comunidades del microbioma intestinal
Decenas de especies bacterianas del intestino que interactúan mediante la competencia y la alimentación cruzada, con sus abundancias seguidas en el tiempo bajo la perturbación de la dieta o de los antibióticos.
Pregunta que responde: ¿Qué especies se mantienen estables en un intestino, y qué perturbación puede desequilibrar la comunidad?
Deja fuera: Las intensidades de interacción se infieren a partir de datos con ruido y pueden no cumplirse fuera de las condiciones muestreadas.
Se ejecuta en: unos 1010 FLOPS aproximado ajuste generalizado de Lotka-Volterra y simulación metabólica de comunidades en una estación de trabajo.Desde: 2013 Stein y colegas, ecological modelling from time-series inference of intestinal microbiota. fuente
Planificación quirúrgica con modelos específicos del paciente
Una exploración se convierte en un modelo anatómico personal, se aplica virtualmente una opción quirúrgica y se calcula el flujo o la tensión para comparar resultados antes de operar.
Pregunta que responde: ¿Qué opción quirúrgica da a este paciente el mejor resultado?
Deja fuera: Las propiedades de los tejidos se suponen a partir de promedios y no se modela la cicatrización tras la cirugía.
Se ejecuta en: unos 1014 FLOPS aproximado una resolución de flujo o de tensiones por cada plan candidato, horas en un clúster.Desde: 1999 Taylor y colegas, predictive medicine using computational techniques for therapeutic decision-making. fuente
Interacción fluido-estructura en válvulas cardíacas
La valva flexible de una válvula y la sangre que fluye a su alrededor se calculan juntas, mientras el flujo que ella controla la abre y la cierra de golpe.
Pregunta que responde: ¿Cómo se abre y se cierra una válvula, y cómo cambia el flujo una válvula de reemplazo?
Deja fuera: Las propiedades del material de las valvas y el movimiento del músculo que las rodea están simplificados.
Se ejecuta en: unos 1015 FLOPS aproximado resoluciones de fluidos con frontera móvil en un clúster.Desde: 1972 Peskin, patrones de flujo alrededor de las válvulas cardíacas, que introduce el método de frontera inmersa. fuente
Adaptación ósea y remodelación de implantes
Modelos de hueso de elementos finitos en los que se añade tejido donde la tensión es alta y se quita donde es baja, durante meses y años.
Pregunta que responde: ¿Cómo cambiará el hueso alrededor de un implante con el tiempo?
Deja fuera: La regla de remodelación es una ley fenomenológica y varía entre pacientes.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado resoluciones iterativas por elementos finitos en una estación de trabajo.Desde: 1987 Huiskes y sus colegas, teoría adaptativa de remodelación ósea aplicada al diseño de prótesis. fuente
Modelos musculoesqueléticos para cirugía
Los huesos, las articulaciones y los actuadores músculo-tendón de la pierna o el brazo se modelan para poder probar el efecto de un cambio quirúrgico, como una transferencia de tendón, en el movimiento.
Pregunta que responde: ¿Mejorará la forma de caminar del paciente el traslado de este tendón?
Deja fuera: La activación muscular se estima, no se mide, y el control nervioso no se modela.
Se ejecuta en: unos 109 FLOPS aproximado dinámica inversa y optimización muscular en una laptop.Desde: 1990 Delp y sus colegas, un modelo gráfico interactivo de la extremidad inferior para estudiar la cirugía ortopédica. fuente
Cálculo de la dosis de radioterapia
Se siguen fotones o protones a través de un escaneo del paciente con transporte Monte Carlo para calcular la dosis de radiación que recibe un tumor y el tejido sano.
Pregunta que responde: ¿Entrega el haz planificado la dosis al tumor y respeta los órganos cercanos?
Deja fuera: El escaneo es una instantánea, así que el movimiento del paciente y los cambios de anatomía durante el tratamiento son aproximaciones.
Se ejecuta en: unos 1013 FLOPS aproximado de millones a miles de millones de historias por plan en un clúster o una GPU.Desde: 1988 Mackie y sus colegas, núcleos de depósito de energía de fotones generados con el código Monte Carlo EGS. fuente
Maniquíes anatómicos virtuales para imágenes médicas
Cuerpos humanos digitales con órganos detallados y movimientos de latido o respiración, usados como sujeto de exploraciones simuladas para poner a prueba los métodos de imagen frente a una verdad conocida.
Pregunta que responde: ¿Pueden este escáner y este algoritmo recuperar una anomalía conocida?
Deja fuera: El maniquí es un modelo de forma ajustado a unos pocos sujetos y no capta toda la gama de anatomías.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado simulación de trazado de rayos o de transporte por cada escaneo en una estación de trabajo.Desde: 2010 Segars y sus colegas, el maniquí 4D XCAT para la investigación en imagen multimodal. fuente
Simulación de imágenes de resonancia magnética
La física de los espines nucleares en un campo magnético se simula con una secuencia de pulsos para generar escaneos sintéticos de un cuerpo virtual.
Pregunta que responde: ¿Qué imagen produciría esta secuencia para este tejido?
Deja fuera: Los valores de relajación de los tejidos son promedios, y el movimiento y las imperfecciones del equipo se modelan solo en parte.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado Simulación de las ecuaciones de Bloch de un volumen completo en una GPU.Desde: 2005 Benoit-Cattin y sus colegas, el simulador interactivo de resonancia magnética SIMRI. fuente
Simulación de la consolidación de fracturas
La deformación mecánica en el hueco de curación de un hueso roto decide si el tejido se forma como cartílago, hueso nuevo o cicatriz fibrosa.
Pregunta que responde: ¿Permitirá esta fijación de la fractura que el hueso sane?
Deja fuera: La regla de diferenciación de tejidos es empírica y el riego sanguíneo está simplificado.
Se ejecuta en: unos 1010 FLOPS aproximado resoluciones de elementos finitos a lo largo de semanas simuladas en una estación de trabajo.Desde: 1999 Claes y Heigele, tensión y deformación locales a lo largo de las superficies óseas que predicen el curso y el tipo de la consolidación de una fractura. fuente
Dinámica de virus dentro del hospedador
Se siguen el virus libre, las células infectadas y las células diana dentro de un paciente, y su cambio tras empezar el tratamiento revela con qué rapidez se produce y se elimina el virus.
Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez se replica el virus dentro de una persona, y qué cambia el tratamiento?
Deja fuera: No se representan la estructura de los tejidos ni los sitios de infección distintos de la sangre.
Se ejecuta en: unos 107 FLOPS aproximado unas pocas ecuaciones diferenciales acopladas ajustadas a una serie temporal de un paciente.Desde: 1996 Perelson y sus colegas, dinámica del VIH-1 in vivo. fuente
Reserva de flujo coronario a partir de exploraciones
El flujo sanguíneo por las arterias coronarias se calcula a partir de una exploración del corazón para estimar si un estrechamiento limita el flujo lo bastante como para requerir un stent.
Pregunta que responde: ¿Basta este estrechamiento para privar de sangre al músculo cardíaco?
Deja fuera: Las condiciones de contorno en los vasos pequeños se estiman a partir del paciente en lugar de medirse.
Se ejecuta en: unos 1014 FLOPS aproximado una resolución de flujo específica de cada paciente por cada escaneo en un clúster.Desde: 2013 Taylor y colegas, CFD applied to cardiac CT for noninvasive quantification of fractional flow reserve. fuente
Mecánica coclear
Las ondas sonoras en el fluido del oído interno se acoplan a la membrana que vibra dentro de la cóclea y generan la onda viajera que separa los tonos.
Pregunta que responde: ¿Cómo convierte el oído el sonido en una señal codificada por lugar?
Deja fuera: La amplificación activa de las células ciliadas se representa con una retroalimentación aproximada.
Se ejecuta en: unos 1010 FLOPS aproximado resoluciones de diferencias finitas del fluido coclear en una estación de trabajo.Desde: 1981 Neely, una solución por diferencias finitas de un modelo bidimensional de la cóclea. fuente
Fisiología integrativa del cuerpo entero
La presión arterial, el riñón, el equilibrio de líquidos y las hormonas se enlazan en un solo modelo de la circulación y su regulación.
Pregunta que responde: ¿Cómo regula el cuerpo la presión arterial, y qué pasa cuando falla un órgano?
Deja fuera: Cada órgano es un compartimento agrupado y falta el detalle celular.
Se ejecuta en: unos 106 FLOPS aproximado cientos de ecuaciones diferenciales en una laptop.Desde: 1972 Guyton, Coleman y Granger, circulación: regulación global. fuente
Transferencia de biocalor e hipertermia
Conducción de calor en el tejido, con la sangre que se lleva el calor, usada para predecir la temperatura durante la fiebre, el estrés térmico o el tratamiento del cáncer con calor.
Pregunta que responde: ¿Cuánto se calienta el tejido y hasta qué profundidad llega el calor?
Deja fuera: La perfusión sanguínea se trata como un sumidero de calor uniforme.
Se ejecuta en: unos 109 FLOPS aproximado resoluciones térmicas de elementos finitos en una estación de trabajo.Desde: 1948 Pennes, análisis de las temperaturas del tejido y de la sangre arterial en el antebrazo humano en reposo. fuente
Modelos de transporte en la nefrona del riñón
Agua, sal y urea que se mueven por las asas y los túbulos del riñón, resueltas como flujos acoplados para mostrar cómo se concentra la orina.
Pregunta que responde: ¿Cómo permite la disposición a contracorriente de los túbulos que el riñón concentre la orina?
Deja fuera: Las propiedades de los túbulos y su disposición tridimensional se han medido en pocas especies, así que los parámetros se extrapolan a partir de animales.
Se ejecuta en: unos 109 FLOPS aproximado de minutos a horas en una estación de trabajo.Desde: 1966 Análisis de Stephenson de la concentración en sistemas renales de contracorriente. fuente
Modelos de las cuerdas vocales y de la producción de la voz
Las cuerdas vocales como masas sobre resortes impulsadas por el aire de los pulmones, acopladas a la forma de la garganta y la boca, para producir sonido vocalizado.
Pregunta que responde: ¿Qué ajustes físicos de los pliegues dan una voz clara, aireada o áspera?
Deja fuera: Los pliegues se reducen a unas pocas masas, así que no se captan las capas de tejido ni el flujo de aire tridimensional completo.
Se ejecuta en: unos 108 FLOPS aproximado de segundos a minutos por frase de sonido sonoro.Desde: 1972 El modelo de dos masas de las cuerdas vocales de Ishizaka y Flanagan para sintetizar sonidos sonoros. fuente
Modelos del reloj circadiano
Osciladores acoplados que representan el reloj corporal responden a la luz y al momento del descanso, y predicen cómo cambian el sueño y la vigilia con los cambios de horario o los viajes.
Pregunta que responde: ¿Cuánto tarda el reloj biológico en ajustarse después de un vuelo o de un cambio de turno?
Deja fuera: Unos pocos osciladores representan a toda una red de neuronas, y las personas difieren mucho en el periodo del reloj y en la sensibilidad a la luz.
Se ejecuta en: unos 105 FLOPS aproximado segundos en una laptop.Desde: 1982 El modelo matemático del sistema circadiano humano con dos osciladores que interactúan, de Kronauer y sus colegas. fuente
Modelos epidémicos compartimentales
Una población dividida en susceptibles, infectados y recuperados, con tasas que fluyen entre ellos.
Pregunta que responde: ¿Qué tan grande será este brote, y cuándo alcanzará su punto máximo?
Deja fuera: Supone una mezcla homogénea, en la que cada persona se encuentra con todas las demás al mismo ritmo, algo que los patrones reales de contacto no cumplen.
Se ejecuta en: unos 109 FLOPS aproximado una laptop que resuelve un puñado de ecuaciones epidémicas acopladasDesde: 1927 Las ecuaciones de Kermack y McKendrick para una epidemia cerrada
Epidemias basadas en agentes
Una población sintética de toda una ciudad o un país, con cada persona en un hogar, una escuela o un lugar de trabajo, y con los contactos por los que se propaga una enfermedad.
Pregunta que responde: ¿Qué medidas frenan más el contagio, con el menor costo?
Deja fuera: Necesita datos detallados de hogares, escuelas y lugares de trabajo que a muchos países les faltan.
Se ejecuta en: unos 1016 FLOPS aproximado un clúster universitario que simula una población sintética a escala de un paísDesde: 2005 Los modelos basados en agentes de pandemia de gripe de Longini, Ferguson y sus colegas
Evolución de patógenos
Mutaciones que aparecen y se propagan en un virus o una bacteria mientras pasa de un huésped a otro.
Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez podría evolucionar la resistencia a este fármaco?
Deja fuera: Los paisajes reales de mutación y de aptitud son mucho más complejos que un puñado de loci.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que simula la evolución de la resistencia a fármacosDesde: 1990 los primeros modelos estocásticos de la evolución de la resistencia a fármacos en el VIH
Modelado de la carga de enfermedad y economía de la salud
Una enfermedad y sus tratamientos seguidos como probabilidades de enfermar, de discapacidad, de costo y de muerte, para comparar qué intervenciones de salud hacen más bien por cada libra gastada.
Pregunta que responde: ¿Qué tratamiento o programa da más años de vida sana por el dinero invertido?
Deja fuera: Asignar un número a un año de vida o de sufrimiento es un juicio de valor presentado como aritmética.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de costo-efectividad de una cohorteDesde: 1993 el estudio mundial de carga de enfermedad en años de vida ajustados por discapacidad del Banco Mundial
Epidemiología genómica de brotes
Genomas de patógenos muestreados durante un brote, usados para construir un árbol genealógico de infecciones e inferir quién contagió probablemente a quién y con qué rapidez crece.
Pregunta que responde: ¿Cómo se está propagando realmente este brote, más allá de lo que puede ver el rastreo de contactos por sí solo?
Deja fuera: Solo los casos que se secuencian aparecen en el árbol, así que una muestra escasa o sesgada puede inducir a error.
Se ejecuta en: unos 1013 FLOPS aproximado un clúster universitario que construye árboles a partir de miles de genomasDesde: 2013 seguimiento genómico en tiempo real de un brote de ébola en África Occidental
Evaluación del riesgo de exposición ambiental y química
Cómo la exposición de una población a un contaminante, a un contaminante de los alimentos o a una dosis de radiación se traduce en una probabilidad de daño, calculada en todo el rango de incertidumbre de los datos.
Pregunta que responde: ¿Cuánto de esta sustancia química es seguro para que esté expuesta toda una población?
Deja fuera: Extrapolar de dosis altas de prueba en animales a dosis bajas en personas es una decisión de criterio persistente.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de dosis-respuesta de Monte CarloDesde: 1983 el marco del Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos para la evaluación de riesgos químicos
Modelos epidémicos de redes de movilidad
Propagación de una enfermedad simulada por una red global de ciudades conectadas por datos de desplazamientos y de viajes aéreos.
Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez llegará un brote a otras regiones y países?
Deja fuera: La mezcla dentro de cada ciudad está simplificada, y no se modela el cambio de comportamiento.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado Ejecuciones estocásticas en miles de subpoblacionesDesde: 2009 Multiscale mobility networks and the spatial spreading of infectious diseases (2009) fuente
Modelos de malaria basados en individuos
Personas, mosquitos y parásitos simulados siguen la infección dentro del huésped y la transmisión para probar estrategias de control.
Pregunta que responde: ¿Qué mezcla de mosquiteros, fármacos y vacunas reduciría la transmisión de la malaria?
Deja fuera: La ecología de los mosquitos y los sistemas locales de salud se modelan de forma tosca.
Se ejecuta en: unos 1013 FLOPS aproximado Muchas ejecuciones estocásticas de una aldea simuladaDesde: 2008 Towards a comprehensive simulation model of malaria epidemiology and control (2008) fuente
Centros de modelado de escenarios
Varios equipos de modelado ejecutan los mismos supuestos hipotéticos sobre vacunas o variantes, y las proyecciones se combinan en un único conjunto.
Pregunta que responde: ¿Qué abanico de futuros se sigue de cada supuesto de política o de variante?
Deja fuera: Los escenarios son condicionales, no predicciones de lo que va a pasar.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado Conjunto de modelos epidémicos de varios equiposDesde: 2020 Hub de Modelado de Escenarios de COVID-19 de Estados Unidos, desde diciembre de 2020 fuente
Modelos digitales de rastreo de contactos
Los modelos de transmisión con un paso de rastreo mediante una aplicación estiman con qué rapidez deben hacerse el rastreo y el aislamiento para frenar el contagio.
Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez hay que rastrear los contactos para controlar una epidemia?
Deja fuera: La aceptación y el cumplimiento son valores supuestos.
Se ejecuta en: unos 109 FLOPS aproximado Ejecuciones de procesos de ramificación o de agentesDesde: 2020 Quantifying SARS-CoV-2 transmission suggests epidemic control with digital contact tracing (2020) fuente
Propagación de la resistencia a los antimicrobianos
Las bacterias sensibles y las resistentes compiten dentro de los pacientes y se propagan entre ellos bajo distintas políticas de antibióticos, como la rotación, la mezcla o el tratamiento combinado.
Pregunta que responde: ¿Qué política de tratamiento frena el aumento de las infecciones resistentes?
Deja fuera: Los costos de la resistencia y las tasas de transmisión se miden mal, y los resultados dependen de ellos.
Se ejecuta en: unos 109 FLOPS aproximado modelos hospitalarios por compartimentos y basados en individuos en una laptop.Desde: 1997 Bonhoeffer, Lipsitch y Levin, evaluación de protocolos de tratamiento para prevenir la resistencia a los antibióticos. fuente
Modelos de transmisión e intervención contra la malaria
El picotazo del mosquito, el desarrollo del parásito, la inmunidad humana y las intervenciones, como los mosquiteros o las vacunas, se simulan juntos en una aldea o un país.
Pregunta que responde: ¿Qué combinación de controles puede reducir o eliminar la malaria?
Deja fuera: La ecología de los mosquitos y el comportamiento humano local se miden mal.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado simulación basada en individuos de un país durante décadas en un clúster.Desde: 2008 Smith y colegas, towards a comprehensive simulation model of malaria epidemiology and control. fuente
Simulación de la transmisión aérea en interiores
Respirar, toser y hablar liberan gotitas y aerosoles en una sala, y la dinámica de fluidos sigue adónde van y cuánto inhala una segunda persona.
Pregunta que responde: ¿Hasta dónde viaja el virus que se exhala, y cuánto reducen la exposición las mascarillas o la ventilación?
Deja fuera: La dosis infecciosa y las condiciones reales de una sala varían mucho más de lo que supone cualquier montaje de simulación.
Se ejecuta en: unos 1014 FLOPS aproximado simulación de grandes remolinos de una sala con seguimiento de partículas en un clúster.Desde: 2020 Mittal, Ni y Seo, la física del flujo de la COVID-19, una revisión de los estudios computacionales de flujos respiratorios. fuente
Simulación de políticas de control del tabaco
Se proyectan los inicios, abandonos y muertes por tabaquismo de un país bajo impuestos, prohibiciones y campañas, y se obtiene el cambio en la prevalencia y las vidas salvadas.
Pregunta que responde: ¿Cuántas vidas salvaría un impuesto o una prohibición de fumar?
Deja fuera: Los efectos de las políticas se toman de evidencia pasada y pueden no trasladarse a contextos nuevos.
Se ejecuta en: unos 106 FLOPS aproximado modelo de proyección de poblaciones en una laptop.Desde: 2000 Levy, Cummings y Hyland, una simulación de los efectos de las políticas de iniciación juvenil en el consumo total de cigarrillos. fuente
Optimización de la asignación de vacunas
Un modelo epidémico se combina con un optimizador que elige qué grupos de edad o de riesgo reciben primero la vacuna escasa.
Pregunta que responde: ¿A quién habría que vacunar primero para salvar más vidas?
Deja fuera: Los patrones de contacto y la eficacia de la vacuna son inciertos, y el mejor grupo depende del objetivo.
Se ejecuta en: unos 108 FLOPS aproximado optimización sobre muchas ejecuciones epidémicas en una estación de trabajo.Desde: 2009 Medlock y Galvani, optimización de la distribución de la vacuna contra la gripe. fuente
Ensayos de imagen virtuales
Pacientes, escáneres y lectores simulados se usan para comparar tecnologías de imagen sin reclutar a personas reales.
Pregunta que responde: ¿Encuentra un nuevo dispositivo de imagen los cánceres tan bien como el actual?
Deja fuera: Las lesiones y los lectores virtuales son modelos que pueden pasar por alto la variedad clínica real.
Se ejecuta en: unos 1013 FLOPS aproximado miles de imágenes simuladas en un clúster.Desde: 2018 Badano y sus colegas, ensayo de imagen in silico de la tomosíntesis digital de mama frente a la mamografía digital de campo completo. fuente
Epidemias en redes de contactos
Una enfermedad se propaga entre los nodos de una red cuya distribución de grados puede ser muy desigual, y el resultado depende de los nodos centrales.
Pregunta que responde: ¿A qué nivel de transmisibilidad despega una epidemia en una red con nodos centrales?
Deja fuera: Las redes reales de contactos cambian con el tiempo y solo se observan en parte.
Se ejecuta en: unos 107 FLOPS aproximado Propagación Monte Carlo en redes de millones de nodos en una estación de trabajo.Desde: 2001 Pastor-Satorras y Vespignani, propagación de epidemias en redes libres de escala. fuente
Dinámica de poblaciones de mosquitos
Huevos, larvas, pupas y adultos de un mosquito transmisor de enfermedades se desarrollan en recipientes bajo la temperatura y la lluvia locales, lo que da el número de picaduras.
Pregunta que responde: ¿Cuántos mosquitos habrá la próxima temporada, y qué efecto tiene eliminar los criaderos?
Deja fuera: Los criaderos son difíciles de contar y varían de una calle a otra.
Se ejecuta en: unos 107 FLOPS aproximado simulación de tablas de vida en una laptop.Desde: 1993 Focks y sus colegas, un modelo dinámico de tabla de vida para Aedes aegypti. fuente
Microsimulación del cribado del cáncer
Se simulan historias de vida individuales con el curso natural del cáncer, con cribado y sin él, para estimar los casos detectados y las muertes evitadas.
Pregunta que responde: ¿Cuántas muertes evita un programa de cribado, y a qué costo en sobrediagnóstico?
Deja fuera: La evolución temprana y no observada del cáncer debe suponerse.
Se ejecuta en: unos 109 FLOPS aproximado millones de vidas simuladas en una estación de trabajo.Desde: 1985 Habbema y sus colegas, el programa de simulación MISCAN para la evaluación del cribado. fuente
Modelos basados en agentes de obesidad y dieta
Agentes con peso, ingresos y vecinos que comen y se mueven, y la dispersión del peso corporal en la población cambia con el precio de los alimentos o con cambios de política.
Pregunta que responde: ¿Qué intervenciones cambian el peso de la población a lo largo de décadas?
Deja fuera: El comportamiento se reduce a unas pocas reglas y la evidencia a largo plazo es escasa.
Se ejecuta en: unos 108 FLOPS aproximado simulación basada en agentes de poblaciones en una estación de trabajo.Desde: 2007 Hammond y Epstein, exploración de mecanismos independientes del precio en la epidemia de obesidad. fuente
Simulación de políticas de asignación de órganos
Se simulan pacientes en una lista de espera de trasplante, órganos de donantes que llegan y reglas de asignación para comparar el tiempo de espera y la supervivencia.
Pregunta que responde: ¿Qué regla de asignación da más años de vida y la espera más justa?
Deja fuera: La calidad de los órganos y las decisiones de los pacientes y de los centros están simplificadas.
Se ejecuta en: unos 108 FLOPS aproximado simulación de eventos de años de listas de espera en una laptop.Desde: 2000 Zenios, Chertow y Wein, dynamic allocation of kidneys to candidates on the transplant waiting list. fuente
Modelos de despliegue de ambulancias y estaciones de bomberos
Las llamadas de emergencia llegan al azar, se despachan unidades y un modelo de colas da los tiempos de respuesta de cada ubicación y distribución de distritos.
Pregunta que responde: ¿Dónde deben colocarse estaciones y unidades para reducir el tiempo de respuesta?
Deja fuera: Se suponen los tiempos de viaje y la dispersión real de la demanda.
Se ejecuta en: unos 107 FLOPS aproximado colas y Monte Carlo en una laptop.Desde: 1974 Larson, un modelo de colas de hipercubo para la ubicación de instalaciones y la redistribución de distritos en los servicios urbanos de emergencia. fuente
Generación de historiales sintéticos de pacientes
A personas artificiales se les asignan enfermedades, tratamientos y consultas a partir de reglas clínicas publicadas, para producir historiales de salud realistas que no contienen a ninguna persona real.
Pregunta que responde: ¿Se pueden probar software y analítica con registros realistas sin exponer los datos de nadie?
Deja fuera: Los registros contienen solo los patrones puestos en el generador, así que las enfermedades raras y las rutas reales de atención están poco representadas.
Se ejecuta en: unos 1010 FLOPS aproximado una ejecución a escala de laptop para un millón de pacientes.Desde: 2010 El enfoque basado en datos de Buczak y sus colegas para crear historiales médicos electrónicos sintéticos. fuente
Toxicología predictiva
La estructura de un fármaco candidato se compara con bases de datos de moléculas tóxicas conocidas, o se pasa por modelos entrenados con datos de laboratorio y de animales, antes de sintetizarlo siquiera.
Pregunta que responde: ¿Es probable que esta molécula dañe el hígado, el corazón o los genes antes de que la fabriquemos?
Deja fuera: Las predicciones solo son tan fiables como las moléculas tóxicas del pasado con que se entrenó el modelo, y siguen apareciendo excepciones biológicas.
Se ejecuta en: unos 1013 FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta un modelo entrenado de predicción de toxicidadDesde: 2000 los primeros modelos de relación estructura-actividad usados para cribar la toxicidad de fármacos
Modelado farmacodinámico
Cómo se traduce la concentración de un fármaco en su objetivo en un efecto sobre el cuerpo, desde la unión al receptor hasta un síntoma o un biomarcador medidos.
Pregunta que responde: ¿Qué efecto producirá realmente una dosis dada, y durante cuánto tiempo?
Deja fuera: Supone una relación limpia entre concentración y efecto, que la tolerancia y la progresión de la enfermedad pueden alterar.
Se ejecuta en: unos 1010 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve un puñado de ecuaciones de efectos acopladosDesde: 1968 los primeros modelos de ocupación de receptores que vinculaban la concentración del fármaco con su efecto
Simulación del diseño de ensayos clínicos
Miles de ensayos hipotéticos ejecutados con una variación supuesta de pacientes y efectos de fármacos, para elegir el tamaño y la duración de un ensayo y las reglas para detenerlo antes de tiempo.
Pregunta que responde: ¿Cuántos pacientes necesita realmente este ensayo, y cuándo podemos detenerlo con seguridad?
Deja fuera: El ensayo simulado solo es tan realista como los supuestos sobre la respuesta de los pacientes que se le suministran.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado un clúster pequeño que ejecuta miles de réplicas simuladas de ensayosDesde: 1994 los primeros estudios de simulación usados para planificar el diseño de ensayos clínicos adaptativos
Modelos de redes para el reposicionamiento de fármacos
Fármacos, genes, proteínas y enfermedades enlazados en una gran red, en la que se buscan fármacos existentes cuyas conexiones conocidas sugieran un nuevo uso inesperado.
Pregunta que responde: ¿Podría un fármaco ya aprobado para una enfermedad tratar también otra?
Deja fuera: Un vínculo en una red es una pista, no una prueba; la mayoría de los reposicionamientos sugeridos siguen fallando cuando se prueban.
Se ejecuta en: unos 1012 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que busca en una gran red de fármacos, genes y enfermedadesDesde: 2011 los primeros cribados basados en redes de candidatos al reposicionamiento de fármacos
Modelado de formulación y administración de fármacos
Una pastilla que se disuelve, un parche que libera o una nanopartícula que lleva un fármaco por el cuerpo, seguidos como difusión y reacción durante minutos o días.
Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez, y dónde, llega realmente este fármaco a su objetivo una vez tragado o inyectado?
Deja fuera: Los equipos de disolución de laboratorio y la digestión real no siempre coinciden.
Se ejecuta en: unos 1011 FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve ecuaciones de difusión y liberaciónDesde: 1961 El modelo matemático de liberación de fármacos desde una matriz sólida de Higuchi
Diseño de antígenos de vacunas
La superficie de una proteína de un patógeno simulada con detalle atómico para hallar o diseñar las formas que el sistema inmunitario reconocerá y recordará mejor.
Pregunta que responde: ¿Qué pieza de este patógeno es el mejor blanco para una vacuna?
Deja fuera: Una forma que parece un buen blanco en la pantalla todavía tiene que funcionar en un sistema inmunitario real.
Se ejecuta en: unos 1015 FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta simulaciones atómicas de antígenos candidatosDesde: 2013 structure-based design of a stabilised respiratory virus antigen
Control en lazo cerrado de la diabetes in silico
Una población de personas virtuales con diabetes de tipo 1, con comidas y dinámica de glucosa e insulina, usada para probar algoritmos de control de la administración antes de los ensayos con personas.
Pregunta que responde: ¿Mantendría este algoritmo de control la glucosa a salvo en muchas personas distintas?
Deja fuera: El comportamiento real, como el estrés, la enfermedad y los fallos de los sensores, solo se capta en parte.
Se ejecuta en: unos 109 FLOPS aproximado simulaciones de días virtuales largos de cientos de sujetos en una laptop.Desde: 2009 Kovatchev y sus colegas, ensayos preclínicos in silico del control en lazo cerrado de la diabetes tipo 1. fuente