En el marco del Día Internacional de la Física Médica, que se celebra este domingo, la doctora en Física Beatriz M. Pabón ha puesto de relieve la importancia de la física computacional en el ámbito de la medicina, pese a que ‘a priori’ solo se conozcan los avances conseguidos gracias a la física nuclear, como la radiografía, el TAC, el PET, la gammagrafía y la resonancia magnética.
En concreto, la física computacional utiliza la potencia de los ordenadores para simular, mediante cálculos, el comportamiento de sistemas físicos, lo que permite estudiarlos sin necesidad de realizar experimentos reales, muy costosos y complicados, y a veces, imposibles de realizar en la práctica.
Por ejemplo, una de las contribuciones más recientes y destacadas de la física computacional es la modelización y el desarrollo de las vacunas frente a la Covid-19. A través de la modelización se genera un modelo de propagación de virus biológicos donde se estudian los datos, se extraen parámetros para hacer un modelo físico, y computacionalmente se simulan.
Posteriormente, mediante el uso de modelos físicos en 3D y el análisis de la estructura física del virus, se han diseñado las moléculas que intervienen en la solución a inocular. La vacuna de Oxford-AstraZeneca se ha desarrollado a partir de la generación de ciertas moléculas usando un sincrotrón, es decir, un acelerador de partículas.
Otro de los logros ha sido la creación de gemelos digitales. Con la ayuda de estos gemelos digitales (versiones virtuales de objetos, procesos o personas), los médicos son capaces de conocer el estado de salud en cada momento, predecir enfermedades, incluso antes de que se manifiesten, y por tanto, evitarlas. Además, también sirven de entrenamiento a los cirujanos, ya que les ayuda a realizar determinadas operaciones, sin la necesidad de tener que utilizar un cadáver.
Asimismo, la física computacional también ha permitido el diseño de nuevos fármacos. Los métodos computacionales ayudan de forma significativa al desarrollo de medicamentos que se encuentran actualmente en uso clínico, ya que permiten codificar con precisión modelos teóricos y son capaces de procesar grandes cantidades de información. Estas simulaciones contribuyen a entender los mecanismos de acción de los principios activos de los medicamentos, así como a mejorar las propiedades de los mismos.