Un nuevo marco computacional ayudará a diseñar hidrogeles granulares para reparar tejidos enfermos

Investigadores del MIT y la Universidad de Harvard han creado una serie de modelos computacionales para orientar a estos compuestos

Hidrogel (Freepik)
Hidrogel (Freepik)
logo squared 200x200
4 marzo 2023 | 00:10 h
Archivado en:

Los hidrogeles con aplicaciones biomédicas son uno de los campos de investigación en los que más se está centrando la clínica últimamente. Estos materiales tienen un gran potencial para curar tejidos lesionados o, incluso, fabricar tejidos completamente nuevos. Ahora, investigadores del MIT y la Universidad de Harvard han creado una serie de modelos computacionales para predecir la estructura del material, las propiedades mecánicas y los resultados funcionales para orientar a esta clase de compuestos, que son fabricados a partir de bloques de construcción a microescala.

"Es realmente emocionante desde el punto de vista de los materiales y de las aplicaciones clínicas", afirma Ellen Roche, profesora asociada de ingeniería mecánica y miembro del Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas del MIT. "En términos más generales, es un buen ejemplo de cómo tomar datos de laboratorio y sintetizarlos en algo utilizable que pueda dar pautas predictivas que podrían aplicarse a cosas más allá de estos hidrogeles".

Roche y Jennifer Lewis, catedrática Hansjörg Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica en Harvard, son los autores principales del estudio, que se publica en la revista Matter. Connor Verheyen, estudiante de posgrado del Programa Harvard-MIT de Ciencias de la Salud y Tecnología, es el autor principal del artículo.

MODELADO DE MATERIALES

Cuando los bloques individuales de hidrogel se compactan densamente, forman un material gelatinoso conocido como matriz granular. Estos materiales pueden actuar como sólidos o líquidos, dependiendo de las condiciones, lo que los convierte en buenos candidatos para aplicaciones como la bioimpresión 3D de tejidos artificiales. Una vez inyectados o implantados en el cuerpo, podrían liberar fármacos o ayudar a regenerar tejidos lesionados.

"Estos materiales son muy flexibles y personalizables, por lo que su uso en aplicaciones biomédicas es muy interesante", afirma Verheyen.

Mientras trabajaba en el laboratorio de Lewis, Verheyen, que cuenta con el asesoramiento conjunto de Lewis y Roche, empezó a intentar averiguar cómo conseguir que estos materiales fueran inyectables de forma fiable. Esto resultó ser una tarea difícil que requirió mucha experimentación de ensayo y error, cambiando diferentes características de los geles con la esperanza de optimizar su estructura y comportamiento mecánico para la inyectabilidad.

Encontrar la manera de que fueran inyectables de manera fiable resultó ser una tarea difícil que requirió mucha experimentación de ensayo y error, cambiando diferentes características de los geles

"Esto nos llevó a tomar los datos empíricos, convertirlos en algo que una máquina pudiera leer y con lo que pudiera trabajar, y luego pedirle que construyera un mapa predictivo que pudiéramos consultar para que nos ayudara a entender lo que estaba pasando y cómo dar el siguiente paso", explica.

Para crear su marco de diseño, los investigadores dividieron el proceso de montaje en varias etapas. Modelaron cada una de estas etapas por separado, utilizando datos de sus propios experimentos, que se realizaron en una variedad de condiciones diferentes.

En la primera etapa, el modelo analizó cómo afectan a las propiedades de los biobloques el material de partida de los bloques y la forma en que se ensamblan. En la segunda etapa, los biobloques se empaquetan para formar estructuras llamadas "hidrogeles granulares". Mediante su modelización, los investigadores identificaron varios factores que influyen en la inyectabilidad del gel final, como el tamaño y la rigidez de los biobloques, la viscosidad del fluido intersticial entre los bloques y las dimensiones de la aguja y la jeringa utilizadas para inyectar el gel.

MEJOR INYECTABILIDAD 

Ahora que han modelizado el proceso de principio a fin, los investigadores pueden utilizar su modelo para predecir la mejor manera de crear un material con las características que necesitan para una aplicación concreta, en lugar de pasar por un largo proceso de ensayo y error para cada nuevo material.

"Nuestro objetivo a largo plazo era conseguir propiedades de inyección fiables y predecibles, porque era algo que nos costaba mucho en el laboratorio: conseguir que estos materiales fluyeran correctamente", explica Verheyen.

"Nuestro objetivo a largo plazo era conseguir propiedades de inyección fiables y predecibles"

Tanto él como otros miembros del laboratorio de Ellen Roche planean ahora utilizar este método de modelización para intentar desarrollar materiales que puedan utilizarse en aplicaciones médicas como la reparación de defectos cardíacos o la administración de fármacos en el tracto gastrointestinal. Los investigadores también han puesto sus modelos y los datos que utilizaron para generarlos a disposición de otros laboratorios en Internet.

"Todo es de código abierto, y esperamos que reduzca la frustración que puede suponer reproducir algo que ha ocurrido en otro laboratorio, o incluso dentro de un mismo laboratorio cuando se transfieren conocimientos de una persona a otra", afirma Roche. La investigación ha sido financiada por el Vannevar Bush Faculty Fellowship Program, la National Science Foundation y una subvención del MathWorks Seed Fund.

Los contenidos de ConSalud están elaborados por periodistas especializados en salud y avalados por un comité de expertos de primer nivel. No obstante, recomendamos al lector que cualquier duda relacionada con la salud sea consultada con un profesional del ámbito sanitario.
Lo más leído