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KAIROS · MedTech · 2025

KAIROS

El gemelo digital para una dosificación más segura

KAIROS es un gemelo digital in-silico del paciente: integra perfil genómico, fisiología y fármaco para estimar exposición, toxicidad y eficacia antes de la administración. Cambias la dosis o una variante y ves desplazarse el riesgo y la eficacia en tiempo real, un soporte a la decisión sobre la dosificación oncológica. Herramienta de investigación (no un dispositivo médico).

Año

2025

Cliente

Consorcio de investigación clínica confidencial, norte de Italia

Rol

Arquitectura de sistema, desarrollo de plataforma, integración HPC

Duración

11 meses

Equipo

5 ingenieros, 1 investigador biomédico, 1 diseñador

Categoría

Bioingeniería / MedTech

// Resultados

92%

Concordancia (in-silico)

−78%

Reducción de tiempo CFD

0.91

Dice score de segmentación

340

Cohorte (simulada)

<4 h

Tiempo de simulación

2,400

Scans anotados

// El contexto

Cada año miles de pacientes oncológicos afrontan ciclos de quimioterapia calibrados por ensayo y error: las dosis erróneas provocan toxicidades graves o subtratamiento. Los datos genómicos de nueva generación y la resonancia de alta resolución ya existen, pero permanecen en silos separados, nunca integrados en un modelo predictivo unificado. Hacía falta una infraestructura capaz de conectar biología molecular, anatomía y farmacocinética en tiempo real.

// El desafío

El verdadero obstáculo no era la potencia de cálculo, sino la coherencia de los datos: hacer dialogar secuencias WGS de 150 GB, mallas vasculares 3D desde DICOM y modelos cinéticos sobre un mismo grafo computacional sin perder fidelidad científica. Los tiempos CFD por paciente superaban inicialmente las 18 horas, incompatibles con el uso clínico. Cada variante genómica rara requería un recorrido de validación separado.

// La solución

Zeklar diseñó una pipeline Nextflow de grafo dirigido que orquesta la ingestión genómica, la segmentación vascular vía PyTorch3D y el solver CFD CUDA en etapas paralelas, reduciendo el tiempo end-to-end a menos de 4 horas en un clúster A100. Para la malla vascular entrenamos un modelo de segmentación 3D sobre 2.400 scans anotados, alcanzando un Dice score de 0,91. El motor farmacocinético integra variantes SNP y CNV sobre el modelo de Starling-Onsager, calibrado paciente por paciente. NVIDIA Clara aportó la abstracción DICOM-to-tensor para la integración con los PACS existentes.

// Qué lo hizo especial
01

Gemelo digital paciente-específico

Cada simulación integra datos WGS, morfología vascular 3D y parámetros fisiológicos individuales en un único grafo coherente.

02

CFD vascular en tiempo clínico

La optimización CUDA multi-GPU redujo los tiempos de 18 horas a menos de 4, dentro de los ciclos de decisión del servicio.

03

Segmentación de alta fidelidad

El modelo PyTorch3D extrae mallas vasculares con Dice score 0,91, superando los benchmarks públicos en 7 puntos.

04

Concordancia in-silico 92%

Medida sobre una cohorte de validación SIMULADA de 340 casos. Aún no validado sobre resultados clínicos reales. Research Use Only.

// El proceso
01

Discovery y datos

Mapeo de los flujos clínicos, esquema genómico-fisiológico unificado y criterios de validación junto al equipo de investigación.

02

Pipeline de segmentación

Entrenamiento del modelo 3D sobre MRI, integración de NVIDIA Clara y producción automatizada de las mallas.

03

CFD y farmacocinética

Solver CUDA, integración del modelo de Starling-Onsager con las variantes genómicas y optimización multi-GPU.

04

Validación y deployment

Estudio retrospectivo sobre 340 pacientes y lanzamiento sobre infraestructura híbrida con interfaz PACS nativa.

Teníamos los datos y las hipótesis científicas. Nos faltaba alguien capaz de transformarlos en un sistema que funcionara de verdad en la clínica. Zeklar hizo exactamente eso, con un rigor que rara vez se encuentra fuera del ámbito académico.

Dr. M. Ferrante, Director de Investigación Traslacional, Consorcio Confidencial

// El impacto

Objetivo de KAIROS: reducir en un ~30% los eventos adversos por quimioterapia, a demostrar mediante una validación clínica en centros oncológicos partner. Hoy es un prototipo de investigación (in-silico), candidato a programas de financiación para la sanidad digital; no es un dispositivo médico.

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