Investigadors de la Universitat Pompeu Fabra (UPF) han fet un gran salt endavant per predir el risc de fractura de maluc entre les persones amb osteoporosi i avaluar l’eficàcia de fàrmacs específics per prevenir-la. La Unitat de Recerca BCN Med Tech del Departament d’Enginyeria de la UPF, juntament amb l’empresa 3D-Shaper Medical, han desenvolupat dos estudis capdavanters en què exposen un nou sistema computacional per predir i prevenir el risc de fractura de maluc amb molta més precisió que els mètodes clínics més comuns en l’actualitat.

Amb aquesta línia de recerca, els investigadors volen contribuir a la prevenció i tractament d’una malaltia com l’osteoporosi amb una elevada incidència social i greus riscos per a la salut. La disminució de la densitat mineral òssia que caracteritza l'osteoporosi afecta la capacitat de l'os per resistir moviments o càrregues. La gent gran d’ambdós sexes, però especialment les dones, són el col·lectiu més afectat per la malaltia; i, més enllà de l’edat, també es poden produir casos d’osteoporosi secundària per problemes mèdics o la ingesta de certs medicaments. 

Estudis per abordar dos reptes clau: predir el risc de fractura de maluc i l’eficàcia de fàrmacs específics per prevenir-la 

Les fractures de maluc osteoporòtiques generen una alta càrrega social i econòmica i provoquen un increment del risc de mortalitat d’entre el 20 i el 30%, per la qual cosa la seva prevenció és de màxima importància. Això no obstant, els mètodes diagnòstics més comuns en l’actualitat -basats en l’absorciometria de raigs X de doble energia (DXA)-no permeten discernir entre els pacients osteoporòtics que patiran fractura dels qui no. Avui dia, també continua sent un repte avaluar l’eficàcia dels fàrmacs per restaurar els ossos malmesos a causa de la malaltia.

Precisament, aquests són els dos reptes que aborden els estudis de la Unitat de Recerca BCN MedTech (UPF) i de 3D-Shaper Medical. El primer, dedicat a millorar la precisió en la predicció del risc de fractura de maluc, s’ha publicat a la revista Frontiers in Bioengineering and Biotechnology; i el segon, que avalua l’eficàcia dels fàrmacs per prevenir-la, al Journal of Clinical Densitometry. En ambdós casos, els investigadors principals dels estudis han estat Jérôme Noailly (Unitat de Recerca BCN MedTech de la UPF) i Ludovic Humbert (3D-Shaper Medical).

Ambdós estudis parteixen d’un nou sistema computacional per simular el funcionament del teixit ossi del maluc, basat en la reconstrucció d’imatges 3D d’aquesta articulació -a partir de dades facilitades per CETIR Grup Mèdic- i el denominat model dels elements finits (FE).  Es tracta d’un sistema molt comú en enginyeria per mesurar l’impacte d’un moviment o càrrega mecànica sobre les diferents parts d’una estructura, en aquest cas el teixit ossi del maluc. 

Els avantatges: diagnòstics i tractaments més precisos i menys costos clínics

Globalment, els dos estudis confirmen que el nou model computacional és una alternativa robusta als mètodes clínics actuals per diagnosticar i tractar l’osteoporosi de maluc. Els investigadors han demostrat que la medicina computacional pot contribuir a les finalitats següents:

• Refinar l'estratificació del risc de fractura de maluc per osteoporosi: per identificar les persones amb risc més alt de fractura entre aquelles amb condicions més vulnerables. 

• Optimitzar la teràpia i el tractament farmacològic: per avançar cap a prescripcions més precises i ajustades a les necessitats de cada pacient.

• Reduir els costos clínics en la prevenció i el tractament: en oferir un mètode no invasiu i eficient per fer un seguiment de la salut òssia del maluc dels pacients. 

El primer estudi simula proves d’estrès sobre l’articulació del maluc, per predir el risc de fractura de cada pacient

El primer estudi aborda la dificultat de predir fractures de maluc entre pacients amb osteoporosi. "El nostre enfocament va més enllà de la densitat òssia, que és el que mesuren fonamentalment els sistemes clínics actuals. Generem un model computacional 3D del fèmur del pacient -os que forma part de l’articulació del maluc- a partir d'una imatge 2D estàndard i el sotmetem a una prova d'estrès fins al punt de trencament", explica la primera autora, Elham Alizadeh, investigadora de BCN MedTech.

Aquest estudi demostra com mètriques específiques -per mesurar la deformació de l’os i la seva resistència al dolor davant de càrregues específiques- contribueixen significament a diferenciar quin grup de pacients pot patir fractura de maluc i quin no. El nou sistema computacional, basat en aquestes mètriques (o descriptors mecànics inelàstics) permet obtenir millors resultats que els sistemes de diagnosi estàndards en l’actualitat. S’ha testat amb èxit en un grup de 128 dones, la meitat de les quals havia patit una fractura de maluc. 

El segon estudi crea un bessó digital del maluc per avaluar l’eficàcia personalitzada de fàrmacs específics

El segon estudi aplica la tecnologia del denominat bessó digital per a avaluar els tractaments per a l'osteoporosi. Els investigadors han simulat els efectes dels tractaments farmacològics més comuns entre 155 pacients amb osteoporosi sobre l’os del fèmur -a la part corresponent a l’articulació del maluc- al llarg del temps.  En aquest cas, els pacients eren dones i homes d’edats al voltant dels 40 anys que no s’havien fet tractaments previs per osteoporosi o que poguessin haver alterat el seu metabolisme ossi. Els models computacionals han permès examinar amb profunditat els canvis mecànics induïts per aquests fàrmacs, fet que ha proporcionat dades precises sobre els seus efectes en cada pacient. 

"Hem demostrat que els models d'elements finits basats en 3D-DXA són prou sensibles per quantificar els beneficis mecànics de tractaments farmacològics específics", conclou Carlos Ruiz Wills (UPF), primer autor d’aquest segon estudi, també investigador de BCN MedTech. Això obre la porta a grans avenços en la línia de la medicina personalitzada, ja que aquest model permetria provar virtualment quin fàrmac ofereix el millor resultat per a un pacient concret abans de la seva prescripció.

Articles de referència:

Alizadeh Elham, Ruiz Wills Carlos, del Rio Luis , Di Gregorio Silvana, Humbert Ludovic, Noailly Jérôme. Inelastic mechanical descriptors for osteoporotic hip fracture discrimination with 3D-DXA-based nonlinear finite element models. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, Vol. 13 (2025).  https://www.doi.org/10.3389/fbioe.2025.1673339

Carlos Ruiz Wills, Muhammad Qasim, Renaud Winzenrieth, Silvana Di Gregorio, Luis Del Río, Ludovic Humbert, Jérôme Noailly. Analyzing the effect of osteoporosis drug treatments on femoral strength using 3D-DXA finite elements modelling. Journal of Clinical Densitometry, Vol.29, Issue 1 (2026). https://doi.org/10.1016/j.jocd.2025.101663.