Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y facilitarle el uso de la web mediante el análisis de sus preferencias de navegación. También compartimos la información sobre el tráfico por nuestra web a los medios sociales y de publicidad con los que colaboramos. Si continúa navegando, consideramos que acepta nuestra Política de cookies .

Actualidad científica

Síguenos
  • Google+
  • RSS
  • Investigación y Ciencia
  • Abril 2017Nº 487

Medicina

Las ecuaciones del cáncer

Los avances en la modelización y simulación numérica del crecimiento tumoral han dado lugar al nacimiento de una nueva disciplina: la oncología matemática. Gracias a ella comienza a avistarse el tratamiento personalizado de esta devastadora enfermedad.

Menear

El cáncer constituye uno de los mayores enemigos de la salud humana de nuestra era. Los diversos tipos de tumores son una de las principales causas de muerte en todo el mundo y suponen el origen de un amplio grupo de patologías de gran incidencia. El aumento de la esperanza de vida y la creciente exposición a sustancias cancerígenas en nuestro entorno han llevado en gran medida a esta situación.

Investigadores y profesionales de todo el planeta se dedican a estudiar los mecanismos de crecimiento del cáncer y a idear nuevas formas de detectar y eliminar los tumores. Ante la gran variedad de circunstancias que pueden intervenir en el origen y la evolución de un tumor, la estadística se presenta como una herramienta cuantitativa de enorme utilidad para determinar qué factores intervienen de forma significativa.

Nuestro conocimiento del cáncer se basa en los resultados experimentales, en las regularidades estadísticas que se observan en esas investigaciones y en la experiencia acumulada por los facultativos que tratan estas patologías. Todo ese conocimiento se traslada después a la práctica médica mediante protocolos de asistencia clínica. Estos incluyen programas de prevención, métodos de cribado de la población más vulnerable a tipos concretos de cáncer, elaboración de cuadros de diagnóstico y recomendaciones de tratamiento y seguimiento. Atendiendo a una serie de variables clínicas, los pacientes suelen clasificarse en grupos de riesgo, con el fin de asignar a cada uno protocolos de tratamiento y seguimiento más específicos.

Hoy por hoy, sin embargo, buena parte de los datos de los que disponemos son fragmentarios. Aún carecemos de un modelo teórico que conecte todos los resultados de la investigación básica y clínica sobre cada tipo de cáncer y que nos permita interpretarlos de forma conjunta. Si lográsemos integrar toda esa información, podríamos entender los mecanismos clave de la enfermedad y derivar estrategias de atención clínica más precisas para cada paciente.

Las matemáticas pueden ayudarnos en este reto. Partiendo de lo que sabemos sobre un determinado tipo de tumor, resulta posible diseñar reglas y ecuaciones que describan los aspectos principales de su crecimiento, así como tener en cuenta el efecto de un tratamiento concreto. Ese conjunto de reglas y ecuaciones es lo que llamamos un modelo matemático del cáncer. Estos modelos, los cuales pueden entenderse como una representación aproximada del fenómeno real, integran el conocimiento clínico y experimental de la enfermedad y también el de sus tratamientos, lo que permite analizar los datos en conjunto. Además, las ecuaciones empleadas suelen ser comunes a otras disciplinas científicas y a campos de la ingeniería, por lo que disponemos de técnicas avanzadas para resolverlas.

Dadas las ecuaciones del modelo, su solución nos permite simular en un ordenador la evolución del tumor en el tiempo y en el espacio, lo que proporciona información clínica de gran utilidad para el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de la enfermedad. Es más, los actuales protocolos médicos solo permiten una individualización moderada de la asistencia clínica y de la terapia, lo que en ocasiones deriva en situaciones de sobretratamiento (fuertes efectos secundarios evitables) o infratratamiento (cuando un tumor no se erradica por completo y vuelve a crecer). En cambio, los modelos matemáticos pueden adecuarse a cada paciente, lo que posibilita diseñar terapias optimizadas para cada uno. La historia clínica del sujeto y las imágenes médicas, como resonancias magnéticas o tomografías computarizadas, nos proporcionan los valores de los parámetros que definen el modelo, así como la geometría del tumor y del órgano afectado. Ante nuevos datos clínicos o nuevas imágenes, tales parámetros pueden actualizarse para lograr una predicción más precisa del crecimiento tumoral.

El empleo de modelos matemáticos para predecir el avance de un tumor y diseñar tratamientos personalizados constituye la base de una nueva y prometedora disciplina: la oncología matemática. En los últimos años, este enfoque ha demostrado un enorme potencial para complementar los protocolos médicos ya existentes y para trazar estrategias clínicas que permitan combatir el cáncer de forma precisa, individualizada y eficiente.

Puede conseguir el artículo en:

Artículo individual

Artículos relacionados

Revistas relacionadas

BOLETÍN ACTUALIDAD¿Quieres estar al día de la actualidad científica? Recibe el nuevo boletín de actualidad con nuestros mejores contenidos semanales gratuitos (noticias y posts). Si lo deseas también puedes personalizar tu suscripción. BOLETÍN ACTUALIDAD¿Quieres estar al día de la actualidad científica? ¡Recibe el nuevo boletín de contenidos gratuitos! Ver más boletines.