Bebeluși digitali creați pentru a îmbunătăți îngrijirea sănătății copiilor

Cercetătorii de la Universitatea din Galway, în colaborare cu Universitatea din Heidelberg și APC Microbiome Ireland au dezvoltat modele computerizate avansate, numite „bebeluși digitali”, pentru a înțelege mai bine metabolismul infantil în primele 180 de zile de viață. Acești bebeluși digitali, creați pe baza datelor reale de la 10.000 de nou-născuți, includ specificații detaliate precum sexul, greutatea la naștere și concentrațiile de metaboliți. Modelele reprezintă primul sistem computațional sex-specific care cuprinde metabolismul nou-născuților și sugarilor, cu 26 de organe, șase tipuri de celule și peste 80.000 de reacții metabolice.

Prin simularea proceselor metabolice specifice fiecărui organ, cercetătorii pot evalua cerințele energetice unice ale sugarilor, diferite considerabil de cele ale adulților. Utilizând date despre nutriția provenită din laptele matern, aceste modele permit simularea creșterii bebelușilor digitali, arătând că aceștia se dezvoltă la rate comparabile cu sugarii reali.

Această cercetare nu doar că avansează înțelegerea metabolismului infantil, dar are și implicații semnificative în medicina personalizată, permițând diagnosticarea și tratamentul precis al bolilor metabolice moștenite încă din primele zile de viață. Potențialul acestor modele de a prezice biomarkeri și răspunsuri metabolice la diferite strategii de tratament subliniază valoarea lor în context clinic, deschizând calea spre gestionarea personalizată a sănătății pediatrică. Aceste descoperiri reprezintă un pas important către dezvoltarea de gemeni metabolici digitali pentru nou-născuți, care ar putea revoluționa îngrijirea sănătății copiilor prin managementul adaptat al bolilor.

sursa: Science Daily
foto: Elaine Zaunseder, Ulrike Mütze, Jürgen G. Okun, Georg F. Hoffmann, Stefan Kölker, Vincent Heuveline, Ines Thiele. Personalized metabolic whole-body models for newborns and infants predict growth and biomarkers of inherited metabolic diseases. Cell Metabolism, 2024; DOI: 10.1016/j.cmet.2024.05.006