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El dolor de columna lumbar es el problema musculo esquelético más extendido en la población, con un gran impacto económico y social.
Según datos de 2017, los años vividos con discapacidad causada por el dolor lumbar han aumentado en más del 50 % desde 1990, especialmente en los países de ingresos bajos y medios (PIBM).
Es además la principal causa de absentismo laboral y la dificultad de establecer un diagnóstico claro limita las opciones de tratamiento, el cual se suele centrar en el tratamiento del dolor, sin poder proponer opciones de cura.
Como consecuencia, la gente afectada por lumbalgia con dolor crónico se encuentra muchas veces en una situación de gran incomprensión frente a este problema de salud. La dificultad para los profesionales de la salud es que las causas de lumbalgia son múltiples y difícilmente identificables. La degeneración de los discos intervertebrales lumbares suele causar más de un tercio de las lumbalgias.
Si bien entender mejor esta degeneración puede aportar grandes beneficios para el tratamiento y la gestión de la lumbalgia, la degeneración de los discos intervertebrales lumbares es extremadamente multifactorial y sus mecanismos muy pocos comprendidos, a pesar de los progresos en investigación experimental y clínica.
Investigadores del área de Biomecánica y Mecanobiología (BMMB) de la unidad de investigación en ingeniería biomédica, BCN MedTech, de la UPF, dirigida por el investigador Jerome Noailly llevan más de 10 años trabajando en el desarrollo de modelos por ordenador que puedan reflejar los mecanismos asociados a la degeneración de los discos intervertebrales. Estos modelos acoplan mecánica y biología. Permiten generar información no directamente medible, para descubrir palancas que puedan frenar o desactivar los procesos degenerativos que ocurren, además de los efectos del envejecimiento natural en ciertas personas. En los últimos años, se han inspirado en el modelado utilizado en biología de sistemas para crear un modelo por ordenador para entender las complejas interacciones celulares que ocurren en el interior de los discos intervertebrales. Los resultados han sido publicados en la revista Frontiers in Bioengineering and Biotechnology y forman parte de la tesis doctoral de la investigadora Laura Baumgartner.
“El estudio integrado de todos los estímulos a nivel experimental es muy complicado y lleva un coste económico muy alto, pero la combinación con la investigación computacional nos permite aproximar la respuesta celular en un entorno complejo.”
Los discos intervertebrales son grandes sacos gelatinosos compuestos en un gran porcentaje por agua, hasta el 80 % del volumen en su zona central. Como unas esponjas, si pierden agua se aplastan por la presión ejercida por el cuerpo. La deshidratación de los discos es común en caso de degeneración y por el momento no hay un tratamiento para volver a hidratar los tejidos afectados. Lo que están haciendo investigadores como Laura Baumgartner es tratar de comprender las razones y dinámicas de esta deshidratación y degeneración.
“El objetivo de los modelos que realizamos es ver qué actividad hay en las células en diferentes regiones del tejido central del disco intervertebral, el Núcleo Pulposo, donde se asume que comienzan los procesos degenerativos”, explica Baumgartner. “Lo que pretendemos es integrar el efecto combinado de varios estímulos en la actividad celular y ver qué efectos tenían”.
Las células de los discos intervertebrales responden a una gran cantidad de estímulos. Estos estímulos están regulados en gran medida por la carga mecánica causada por la actividad física de una persona. Por un lado, la célula siente esta carga en su superficie, y por el otro, dichas cargas afectan también las concentraciones de estímulos bioquímicos en el contorno celular, como el entorno inflamatorio, el nutricional, etc.
“El estudio integrado de todos los estímulos a nivel experimental es muy complicado y lleva un coste económico muy alto”, continúa Baumgartner, “pero la combinación con la investigación computacional nos permite aproximar la respuesta celular en un entorno complejo.”
Los investigadores han llevado a cabo una metodología verdaderamente interdisciplinaria, que esperan ver replicada cada vez más, que consiste en el manejo integrado del trabajo experimental con muestras in vitro, y el trabajo de modelado con métodos matemáticos y computacionales (in silico).
Para realizar los experimentos in vitro, Baumgartner realizó una estancia de 4 meses en el Laboratorio de Tecnología Ortopédica de la Universidad ETH Zurich. En ellos examinó el comportamiento celular ante diferentes variables, por ejemplo ante diversos niveles de concentración de glucosa, y midió la producción de factores de inflamación, la expresión génica de las proteínas estructurales que conforman los tejidos, el disco intervertebral, la de enzimas que se encargan de degradar esas proteínas estructurales y, finalmente, la viabilidad celular (el número de células vivas que hay).
La integración de los datos de estos experimentos in vitro fue crucial para afinar el modelo computacional. “Al combinar de una manera óptima dos disciplinas de investigación, logramos tener una metodología eficiente para entender regulaciones muy complejas en un tejido, lo cual finalmente aumenta nuestro entendimiento de procesos degenerativos”, declara Baumgartner.
El siguiente paso de la investigadora es añadir más tipos diferentes de estímulos, incluidos el impacto de los estímulos mecánicos. En el laboratorio de Noailly llevan años desarrollando modelos computacionales de diferentes tejidos del cuerpo humano. Con relación al modelo en cuestión, el objetivo es integrar la respuesta celular a cargas mecánicas experimentadas en nuestro día a día, como dormir, caminar, conducir un auto o caminar con una mochila pesada en la espalda. “El resultado de la investigación de Laura es un excelente ejemplo de una prueba de concepto de la metodología nueva que hemos desarrollado que nos permite trasladar la información experimental en parámetros adecuados para modelos computacionales. Poder pasar del laboratorio a la clínica es clave, pero es un gran reto también. En un futuro, los datos de contorno que daremos al modelo se podrán afinar mucho más utilizando información específica de cada paciente y así, quizás, lograr un modelo personalizado para cada uno de ellos”, concluye el profesor Noailly investigador principal de este laboratorio de investigación y coautor de la publicación.
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