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Pesquisadores da Universidade de Galway criaram bebês digitais para compreender melhor a saúde das crianças nos primeiros 180 dias de vida.
A equipe criou 360 modelos computacionais avançados que simulam os processos metabólicos únicos de cada bebê.
Os bebês digitais são os primeiros modelos computacionais de corpo inteiro específicos para cada sexo, representando o metabolismo de recém-nascidos e bebês com 26 órgãos, seis tipos de células e mais de 80.000 reações metabólicas.
Dados reais de 10.000 recém-nascidos, incluindo sexo, peso ao nascer e concentrações de metabólitos, permitiram a criação e validação dos modelos, que podem ser personalizados – permitindo aos cientistas investigar o metabolismo de uma criança individual para aplicações de medicina de precisão.
O trabalho foi conduzido por uma equipe de cientistas do Digital Metabolic Twin Center da Universidade de Galway e da Universidade de Heidelberg, liderada pela investigadora principal da APC Microbiome Ireland, Professora Ines Thiele.
A pesquisa da equipe visa avançar na medicina de precisão usando modelagem computacional. Eles descrevem a modelagem computacional de bebês como seminal, pois melhora a compreensão do metabolismo infantil e cria oportunidades para melhorar o diagnóstico e tratamento de condições médicas durante os primeiros dias de vida de um bebê, como doenças metabólicas hereditárias.
A autora principal, Elaine Zaunseder, da Universidade de Heidelberg, disse:”Os bebês não são apenas adultos pequenos – eles têm características metabólicas únicas que lhes permitem desenvolver-se e crescer saudáveis. Por exemplo, os bebês precisam de mais energia para regular a temperatura corporal devido, por exemplo, , a sua elevada relação entre área de superfície e massa, mas não podem tremer nos primeiros seis meses de vida, pelo que os processos metabólicos devem garantir que o bebé se mantém aquecido.
“Portanto, uma parte essencial deste trabalho de pesquisa foi identificar esses processos metabólicos e traduzi-los em conceitos matemáticos que pudessem ser aplicados no modelo computacional. Capturamos o metabolismo de uma maneira específica do órgão, o que oferece a oportunidade única de modelar órgãos- demandas energéticas específicas que são muito diferentes em bebês em comparação com adultos.
“Como a nutrição é o combustível do metabolismo, podemos usar dados do leite materno de recém-nascidos reais em nossos modelos para simular o metabolismo associado em todo o corpo do bebê, incluindo vários órgãos. Com base na nutrição, simulamos o desenvolvimento de bebês digitais com mais de seis anos de idade. meses e mostraram que crescerão na mesma proporção que as crianças do mundo real.”
A professora Ines Thiele, líder do estudo do projeto, disse: “Os programas de rastreio neonatal são cruciais para detectar doenças metabólicas precocemente, melhorando as taxas de sobrevivência infantil e os resultados de saúde. No entanto, a variabilidade observada na forma como estas doenças se manifestam nos bebés sublinha a urgência necessidade de abordagens personalizadas para o manejo de doenças.
“Nossos modelos permitem que os pesquisadores investiguem o metabolismo de bebês saudáveis, bem como de bebês que sofrem de doenças metabólicas hereditárias, incluindo aquelas investigadas na triagem neonatal. Ao simular o metabolismo de bebês com uma doença, os modelos mostraram que podemos prever biomarcadores conhecidos para essas doenças. Além disso, os modelos previram com precisão as respostas metabólicas a várias estratégias de tratamento, demonstrando seu potencial em ambientes clínicos”.
Elaine Zaunseder acrescentou: “Este trabalho é um primeiro passo para estabelecer gêmeos metabólicos digitais para bebês, fornecendo uma visão detalhada de seus processos metabólicos. Esses gêmeos digitais têm o potencial de revolucionar os cuidados de saúde pediátricos, permitindo o gerenciamento personalizado de doenças para as necessidades metabólicas exclusivas de cada bebê. “
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