Desde sus inicios Cebral fue un chico inquieto. Le apasionaba la astronomía y llegó a publicar trabajos científicos en el área mientras estaba cursando la carrera de física en la Universidad de Buenos Aires. Realizó una de los primeros programas de simulación de choques de galaxias. Es que además de cursar en la facultad participó de un grupo cuyo mentor Jaime García conjugaba matemáticas, astronomía y fisica para que quienes se iniciaban en la ciencia tomen contacto temprano con la investigación. De ese mismo grupo también salió Román Scoccimarro uno de los cosmólogos argentinos más reconocidos quien trabaja en la Universidad de New York y Martín Zimmerman que mostró cómo el comportamiento gregario altera los mercados financieros.
Tras realizar su tesis de licenciatura en problemas de cosmología Cebral sabía que debía especializarse fuera del país. Y así eligió la Universidad de George Mason en el estado de Virginia y cercana a Washington DC donde realizó su PhD y se dedicó a desarrollar técnicas para aplicar la mecánica de fluidos en diversos problemas. Ya lejos de las estrellas ahora estaba buscando crear tecnologías de impacto.
Durante mis primeros años estuve trabajando con fluidos como el aire para ver cómo se podían crear mejores modelos contra la resistencia del mismo, por ejemplo, el caso de las alas de los aviones o las formas que puede tener un barco. Pero pronto sentí una curiosidad por lograr una interacción entre la física y la medicina. Y el cerebro fue el desafío donde pensé que podíamos lograr una contribución cuya transferencia tecnológica se convierta en algo aplicable, comenta Cebral. La mecánica de fluidos permite ver cómo la sangre se mueve por el cerebro y -de acuerdo a la disposición de las arterias- intentar descubrir si hay zonas donde la presión de la sangre provoca la aparición de aneurismas, o sea de deformaciones tipo bolsas que van debilitando las paredes de la arteria hasta que estallan. Pero esto a su vez no es siempre así depende de muchos factores entre ellos los biológicos. Por ejemplo, en un perro los aneurismas no estallan, revela Cebral.
No siempre un paciente con aneurisma debe ser operado porque también la operación tiene su riesgo y además no necesariamente el aneurisma se va a romper. A partir de los estudios que se le hacen al paciente logramos emular la circulación de su cerebro. Esto fue toda una innovación, no es que tomamos un cerebro en general sino que replicamos todo el entramado de las arterias de su cerebro que es único, cada persona tiene su propio entramado de arterias como si fuese la huella digital. Y gracias a nuestra tecnología ahora se lo puede estudiar en 3d mediante el modelo computacional que generamos, se entusiasma Cebral. Pero esto no fue todo, lo más complejo es lograr entender cómo se mueve la sangre por ese entramado arterial.
De acuerdo a como se presentan la forma de ese entretejido, por ejemplo, la geometría de ciertas curvas, y al tipo de presión arterial y a otros parámetros Cebral intenta predecir si las paredes de la arteria se irán debilitando hasta producir la ruptura de un aneurisma. El modelo de Cebral puede recomendarle al médico acciones a tomar para que éste decida si conviene la intervención o simplemente no hay que hacer nada salvo las medidas que tienen que ver con mejorar la calidad de vida o tomar algún medicamente específico. Podemos simplificar todo para ver casos donde el alerta es muy grande, otros que son de cuidado y los demás que son de bajo impacto, comenta Cebral
La industria médica estándar por su parte hace su propio camino. Hace algunos años un médico de Buenos Aires que padece esta enfermedad comentó que su primer temor cuando lo diagnosticaron fue que lo operaran simplemente porque hay que entrenar a las nuevas generaciones. O sea, donde la indicación médica no termina de estar clara o justificada dado que las estadísticas no miden todos los parámetros. Fue así que contactó a Raul Cebral que lo tranquilizó: en nuestro modelo no es una arteria que esté comprometida, pero claro no todos utilizan nuestra información. Pasaron los años y su recomendación probó ser la correcta.
Para desarrollar esta tecnología se requiere contar con datos reales de muchos pacientes y de su evolución y es así como su equipo trabaja junto al doctor David Kallmes de la famosa Clinica Mayo en Estados Unidos. Sepi Hanjani de Cleveland le recolectó muestras de aneurismas de operaciones. La bioingeniera Anne Robertson realizó análisis e imágenes de muestras. El neurocirujano Faby Charbel de la UIC, también le dio muestras e imágenes tomadas durante las cirugías. Naoky Kaneko de la Universidad de California (UCLA) realizó experimentos invitro con cultivos de células endoteliales para ver cómo responden al flujo. Carlos Jimenes de la Universidad de Antioquía en Medellín, Colombia esta realizando análiis estadísticos e investigando sobre nuevos dispositivos. Y Mariano Vazquez un argentino que trabaja en el Centro de Supercomputación de Barcelona ayuda con los modelos de gran escala que se deben crear.
La investigación también cuenta con su lado argentino gracias al aporte del Dr Pedro Lylyk director general de ENERI (Equipo de Neurocirugía Endovascular y Radiología Intervencionista) y de la Clínica La Sagrada Familia quien realizó aportes reconocidos mundialmente como la primera embolización de un aneurisma cerebral con coins y la introducción del stent en la terapia cerebro-vascular. Trabajar con ellos me permitió entender lo que puede ser útil o no para los médicos, y por supuesto a todo el lenguaje de esta disciplina que no está en la que conocemos nosotros desde la física computacional, aclara Cebral.
La recreación del cerebro del paciente y de su circulación no es una tarea sencilla desde el punto de vista físico. Primero la mecánica de fluidos -la rama teórica que se utiliza para tratar este problema- es muy compleja de por sí. Va más allá de lo que se considera normalmente. O sea, si para una partícula en movimiento uno la describe con cuatro números, tres para su posición espacial (ya que vivimos en un mundo tridimensional) y una para el tiempo; pero para el caso de una partícula de un fluido a esos números se les agregan otros factores como su densidad, viscosidad, presión, y otras fuerzas que intervienen, lo cual hace que la cantidad de dimensiones numéricas intervinientes y los cálculos matemáticos que se deben realizar sean complejísimos.
Las ecuaciones que gobiernan estos fenómenos (sea la fluidez de la sangre, como la del agua o del aire) son las de Navier-Stokes. El gran problema es que no se puede resolver estas ecuaciones en forma analítica. No es simplemente que analizando estas ecuaciones se pueda encontrar la respuesta, como si fuese despejar la X, no se puede hallar la solución general, entonces se debe recurrir a simulaciones numéricas que se hacen con computadoras que nos van a aproximar a la solución. Pero al ser tan complejas se debe utilizar supercomputadoras y aún así se requiere de avanzar mucho en las técnicas tanto a nivel de programación como de la matemática utilizada para que encontremos una solución en un tiempo razonable, revela Cebral.
Por otro lado Cebral es reacio al uso de Inteligencia Artificial como las técnicas de Machine Learning para resolver este problema. Resulta que nosotros sí conocemos la ecuación, es compleja de resolver pero entendemos la física. Con Machine Learning se simula a partir del entrenamiento de datos, y va a dar una buena respuesta para un set de datos. Por ejemplo si tengo un plano inclinado y voy tirando bolas de diferente peso y entro el modelo me va a poder decir muy bien cuándo la bola llegará al piso. Pero si un día hay viento la Inteligencia Artificial nos dirá cualquier cosa. Habrá que reentrenarla. Cuando conocemos la solución analítica, no importa que nos cambien las condiciones. Y estamos viendo que hay gente utilizando esto y es muy peligroso, o sea si estalla la arteria el paciente se muere, enfatiza Cebral.
Todo este desarrollo tecnológico corre por detrás cuando reciben la imagen de un paciente. Primero se realiza el modelado en 3D y luego se analiza si los fluidos provocarán o no problemas. Algunas cosas las podemos decir con gran certidumbre pero hay otras donde este tipo de análisis encuentra su límite. El desafío actual es entender la biología de las paredes de las arterias, asegura Cebral. Es que si bien un fluido puede romper una arteria de una forma mas o menos obvia desde el punto de vista físico-matemático hay muchos casos grises donde no es así, y es donde la biología hace su trabajo dándole cierta elasticidad para que aguante la presión.
No siempre entonces conviene operar o tratar el aneurisma. Pero definir esto en todos los casos es un desafío que no está resuelto. En muchos casos los aneurismas se van rellenando de colesterol, en las imágenes se los ve directamente blancos. Esto a su vez cambia la elasticidad de esa pared. Ciertas investigaciones actuales van mas allá de lo que se pensaba. Los datos que analiza Cebral muestran que si una persona padece de infecciones bucales y tiene un implante cuenta con un riesgo mucho mayor de tener un aneurisma. La hipótesis es que esas bacterias liberan miRNAs (micro ARNs) que son capaces de producir inflamación arterial, y esta inflamación a su vez es aumentada por la mecánica del fluido sanguíneo estudiada por Cebral puede terminar por producir un aneurisma.
Del pizarrón lleno de ecuaciones, a la computadora simulando un cerebro. Y desde ese lugar originado en la ciencia pura poder asistir a una sala de operaciones para ver una cirugía en tiempo real. A Juan Raúl Cebral las galaxias se le acercaron, y a sus pacientes la magia del conocimiento de ese chico inquieto también.