19/05/2016 | SANTA FE - NANTES
El control predictivo aplicado al suministro de medicamentos
Es predictivo porque emula la forma anticipativa que tenemos los humanos de modificar nuestro entorno.
alej gonzalez
Foto: Alberto Perezlindo -CONICET Santa Fe

 

El Dr. Alejandro H. González (*) es investigador en el INTEC (CONICET-UNL) de Santa Fe, y su disciplina científica es el control avanzado de sistemas con aplicación a procesos industriales y biotecnológicos. El desarrollo de un páncreas artificial, uno de los temas de trabajo.

¿En qué consiste el control predictivo?

En el estudio de planes de acción -basados en herramientas matemáticas- para modificar en lo posible el comportamiento de sistemas dinámicos. Lo curioso, en este punto, es que se puede hacer una abstracción de aquello común y esencial a los sistemas bajo estudio y considerar en esa categoría casi cualquier cosa que se modifique con el tiempo. Y esto incluye procesos industriales complejos, pero también sistemas biológicos y sociales.

¿Por qué es “predictivo”?

Porque emula la forma anticipativa que tenemos los humanos de modificar nuestro entorno. Así, primero modela/representa aquello que desea modificar; luego predice, en base a ese modelo/representación, los posibles comportamientos futuros, y en base a esa predicción decide qué conviene hacer.

¿En qué campo se aplica?

En los últimos años, un nuevo campo de aplicación (fuera de los ámbitos industriales) ha sido el de la biomedicina, y más concretamente, el de la administración de insulina en pacientes diabéticos. En un cuerpo sano, el órgano que realiza el control del nivel de glucosa en sangre -mediante el suministro de insulina- es el páncreas, glándula que no funciona correctamente en los pacientes diabéticos. De allí que el “problema de control” en diabetes sea, justamente, el de reemplazar al páncreas mediante la inyección exógena de insulina (páncreas artificial).

¿Cuál es la ventaja de recurrir a esta técnica?

Los problemas referentes a la inyección de insulina son numerosos, dado que se debe tener cuidado de que tanto los niveles de glucemia como de insulinemia (insulina en sangre) no salgan de ciertas zonas seguras. Pero para ello se debe conocer la dinámica del sistema insulina-glucosa propia del cuerpo, cosa que el paciente no sabe (ni puede saber). Por ejemplo, un paciente puede inyectarse cantidades insuficientes de insulina por temor infundado a repetir episodios de hipoglucemia (deficiencia extrema de glucemia), o bien puede excederse, al no ver resultados rápidos en su cuerpo. La ventaja de utilizar “control predictivo” reside en que, mediante un modelo apropiado de la dinámica del cuerpo, éste puede tomar acciones de control (inyecciones de insulina) anticipadas.

¿Cuándo comenzó el trabajo con el grupo de Nantes?

La relación con el equipo francés es incipiente pero promisoria. El grupo del Prof. Claude Moog goza de la gran ventaja de tener un estrecho vínculo con médicos especialistas en diabetes, y de contar con datos de pacientes hospitalizados. Así, mientras Francia se dedica más a los modelos, nosotros nos dedicamos más a los pormenores matemáticos de las estrategias de control predictivas. Recientemente, hemos solicitado con el grupo de Nantes un proyecto conjunto Franco-Argentino para dar marco a esta colaboración.

¿Cuáles han sido los resultados?

Si bien es pronto para hablar de resultados visibles, ya se cuenta con un modelo aceptado por los médicos galos, y además, el grupo de científicos locales (Santiago Rivadeneira, Antonio Ferramosca y yo), ha tenido ya buenos resultados teóricos utilizando esquemas impulsivos que “controlan los niveles de glucemia” sólo mediante inyecciones esporádicas de insulina (impulsos).

(*) Santafesino, es docente en la UNL.

Entrevistó: Lic. Enrique A. Rabe (ÁCS/CONICET Santa Fe).

 

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