DivulgaMAT
Inicio - DivulgaMAT Facebook - DivulgaMAT Twitter - DivulgaMAT

Matemáticas frente al cáncer
PDF Imprimir Correo electrónico

Diario de Navarra, 7 de Septiembre de 2017
Navarra

Investigadores del Centro de Ingeniería Biomédica de la UN han desarrollado un conjunto de algoritmos matemáticos que permiten localizar puntos vulnerables en el metabolismo de los tumores e impedir así que las células malignas se desarrollen.

La unión de médicos e ingenieros está permitiendo dar nuevos pasos frente al cáncer. Así, un grupo de investigadores del Centro de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Navarra ha conseguido desarrollar un conjunto del algoritmos matemáticos (operaciones ordenadas que permiten resolver un problema) que consiguen localizar puntos vulnerables en el metabolismo de los tumores. Como consecuencia, al ser atajados se impide que las células malignas continúen desarrollándose.

Y es que las células tumorales necesitan una serie de compuestos para crecer y sobrevivir. “Lo que hemos logrado con los algoritmos y métodos matemáticos es identificar qué genes son imprescindibles para que una célula tumoral produzca estos compuestos y, por lo tanto, sobreviva. Como en las redes de carreteras, puede haber tramos redundantes y otros de paso obligado, absolutamente imprescindibles. El reto es localizar estos últimos para eliminarlos y así imposibilitar a la célula la fabricación de los compuestos esenciales para su supervivencia”, explica Iñigo Apaolaza, primer autor e investigador de Tecnun. En el trabajo, que se desarrolla desde 2012, han participado ingenieros de Tecnun y CEIT-IK4, científicos del CIMA y de la CUN y la investigación se ha publicado en la revista Nature Communications.

La herramienta se puede aplicar a cualquier tumor, afirma Francisco J.Planes, profesor de la Escuela de Ingenieros Tecnun e investigador principal. “A partir de los resultados obtenidos se podrán desarrollar nuevos fármacos o reutilizar medicamentos ya existentes para atacar la enfermedad”.

Además de hallar vulnerabilidades metabólicas para el crecimiento del tumor se han identificado una lista de genes cuya actividad permite predecir qué pacientes podrían responder positivamente al tratamiento en el marco de una medicina personalizada, afirma.

Por su parte, Felipe Prósper, investigador principal del grupo del CIMA y codirector de hematología y del Área de Terapia Celular de la CUN, añade que el algoritmo se ha aplicado a un tipo específico de cáncer, el mieloma múltiple, que es incurable, como forma de validar que la estrategia funciona.

La validación ha consistido en una serie de pruebas in vitro, a cargo del grupo del CIMA, sobre una proteína, llamada RRM1, que el algoritmo señaló como esencial en el desarrollo de mieloma múltiple. “Utilizando muestras de mieloma se ha podido confirmar en el 100% de los casos la capacidad predictiva del algoritmo para identificar si RRM1 es esencial o no para el tumor”, añade Prósper.

Los siguientes pasos que dará este grupo de científicos se centrarán en la aplicación del algoritmo a otro tipo de tumores. Así, ya están desarrollando un proyecto con CIC bioGUNE en cáncer de próstata y mama resistente a terapia endocrina, entre otras metas. Para ello cuentan con la cofinanciación del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MINECO) y del Gobierno Vasco.

 

© Real Sociedad Matemática Española. Aviso legal. Desarrollo web