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La ley de la Gravedad ayuda a determinar la probabilidad de padecer cáncer

Investigadores desarrollan un modelo matemático basado en dicha ley para cuantificar la evolución del genoma de esta enfermedad


Basándose en la ley de la gravedad de Newton, un grupo de investigadores han desarrollado un modelo matemático (Modelo Gravitacional Génico) que permite cuantificar la evolución del genoma del cáncer. Este modelo permite detectar la probabilidad de que las mutaciones surgidas en 6 genes puedan afectar a los genes vecinos y en conjunto llegar a desarrollar un tumor. Por Anabel Paramá.




Fuente: CSIC.
Fuente: CSIC.
El conocimiento científico va evolucionando a pasos agigantados, gracias al esfuerzo realizado por científicos pertenecientes a diferentes disciplinas para encontrar respuestas a diversos enigmas que surgen en el cuerpo humano.
 
Cuando las matemáticas se emplean para ayudar a analizar o resolver problemas pertenecientes al área de las ciencias básicas, hablamos entonces de “matemática aplicada”. Y, concretamente, uno de los campos de aplicación de este tipo de matemáticas es la oncología matemática.
 
Este es, precisamente, el campo en el que se desarrolla la investigación llevada a cabo por un grupo de investigadores recientemente, y publicada en la revista PLOS Computacional Biology.
 
Estos científicos han desarrollado un modelo matemático denominado  Modelo Gravitacional Génico basado en la Ley de Gravedad de Newton (de ahí su nombre) que permite estudiar la evolución de los genomas del cáncer. Para ello, emplearon información sobre el proceso de transcripción (la conversión de la información genética en proteínas) y sobre los perfiles de mutaciones somáticas de, aproximadamente, 3.000 tumores producidos por 9 tipos de cáncer.

Con este modelo identificaron 6 genes (AHNAK, COL11A1, DDX3X, FAT4, STAG2 y SYNE1) clave en el desarrollo de diferentes tipos de cáncer. Detectaron que aquellos genomas que portan mutaciones en dichos genes, presentan una mayor densidad de mutación en el genoma completo.
 
Este estudio aporta luz sobre las consecuencias funcionales y sobre las características evolutivas de mutaciones somáticas durante la tumorigénesis (formación de tumores) promoviendo la evolución adaptativa del cáncer. Lo que supone nuevas perspectivas para la investigación del cáncer y su terapia.
 
¿Matemáticas y medicina?
 
Resulta un poco complejo poder imaginar la relación que existente entre una ciencia formal como son las matemáticas y un suceso biológico como puede ser una  enfermedad. Inmediatamente se nos viene a la mente una cuestión.

¿Cómo podemos aplicar los números, las ecuaciones diferenciales y demás técnicas de las matemáticas aplicadas a un conjunto de células, alteraciones génicas, cromosómicas y demás sistemas vivos que desembocan en el desarrollo de una enfermedad de tal calibre como es el cáncer?
 
Empecemos por partes. En campos como la física o la ingeniería, los científicos son capaces de plantear problemas en un lenguaje familiar para el matemático. Sin embargo, en el campo de la medicina, es el matemático el que tiene que entender el problema y formular modelos en colaboración con biólogos y/o clínicos para poder aportar soluciones.
 
A nivel clínico cuando cualquier célula de nuestro organismo, por alguna razón, se vuelve cancerígena  puede desencadenar la formación de un tumor. Y dado que tenemos una gran cantidad de células diferentes, se pueden originar diferentes tipos de tumores.

Entender y dar explicación a cada uno de ellos, como funcionan, como evolucionan, encontrar sus debilidades para un tratamiento adecuado, entre otros muchos aspectos, es uno de los grandes retos para la medicina. Pero, no sólo para esta disciplina sino para la ciencia en general.
 
Un tumor es un sistema biológico formado por una masa de células que crece sin control y puede llegar a extenderse por el organismo. En todo este proceso, existen una serie de factores internos y externos que pueden promover o inhibir el desarrollo del tumor. Así pues, utilizando como variables matemáticas ciertos parámetros tumorales, se puede obtener un modelo matemático que intente imitar la evolución futura.
 
Una vez desarrollado el modelo, mediante una aplicación informática, se pueden obtener una serie de previsiones numéricas que permiten calcular la probabilidad de evolución futura del tumor. De este modo es como se genera, por tanto, el modelo del que estamos hablando y la aplicabilidad directa de la matemática en Medicina.

Newton y la genética
 
El modelo gravitacional génico propuesto por estos investigadores, se basa en la ley de la gravedad de Newton. Una ley de la física clásica. Pero ¿No es un poco extraño que la física clásica y las matemáticas puedan ayudar a conocer el mecanismo evolutivo de los genomas que dan lugar al cáncer?
 
Hagamos memoria. La ley de la gravedad describe la interacción gravitatoria entre dos cuerpos con una masa determinada y además, establece una relación cuantitativa de la fuerza con que ambos cuerpos se atraen.
 
Pues bien, si Newton hablaba de la interacción gravitatoria entre distintos cuerpos y la fuerza con la que se atraen, este equipo de científicos comparativamente, hablan de la gravedad entre genes y la capacidad de alteración entre ambos cuando uno de ellos sufre algún tipo de alteración o mutación.
 
A partir de esta premisa, partieron de conocimientos previos de los tumores, los perfiles transcripcionales y los perfiles de mutación, información proporcionada por el Atlas del Genoma del Cáncer. Y aplicando el modelo gravitacional propuesto, los autores detectaron que las mutaciones somáticas de genes conductores del cáncer pueden llegar a dirigir la evolución del genoma del cáncer. Y, ¿cómo lo hacen? induciendo mutaciones en otros genes. Analizando este proceso evolutivo, identificaron seis genes putativos de los tumores (AHNAK, COL11A1, DDX3X, FAT4, STAG2 y SYNE).
 
No obstante, hay que tener en cuenta que, evidentemente,  ninguna ciencia es exacta (ni siquiera la matemática) y el entorno que nos rodea, es decir, la epigenética, puede llegar a alterar la secuenciación predeterminada por el genoma del cáncer. Pero, es un primer paso para estar alerta.
 
Genes conductores del cáncer
 
Las mutaciones génicas que heredamos de nuestros antepasados, son alteraciones que afectan a la línea germinal, y constituyen un factor más que favorece el desarrollo de cáncer. Pero, gracias al avance de la ciencia se han podido catalogar las mutaciones somáticas, es decir, aquellas mutaciones no heredadas que afectan al organismo adulto y que activan el desarrollo de distintos tipos de cánceres.
 
Pues bien, este tipo de mutaciones confieren a los genes que las portan (genes “conductores” de cáncer) una ventaja selectiva sobre los genes vecinos y es que los hace más competitivos y, por tanto, dirigen o conducen el desarrollo del cáncer.
 
Este término de genes “conductores”, sirve para diferenciarlos de la mayoría de los genes que aparecen mutados en cualquier tumor (pasajeros). Estos genes “pasajeros” simplemente sufren alteraciones oportunistas que se van amplificando en el cuerpo, por el mero hecho de compartir el mismo genoma que las mutaciones producidas en los genes “conductores”.
 
Tomando como base estos genes “conductores”, la utilidad del modelo matemático propuesto por Cheng y colaboradores, radica, precisamente, en proporcionar a los profesionales una forma de entender como las mutaciones genéticas pueden llegar a perturbar la arquitectura de la red molecular y manifestar los efectos durante la tumorigénesis.
 
Futuro interdisciplinar
 
Evidentemente, cuando hablamos de modelos matemáticos, hablamos desde una perspectiva abstracta. Pero, constituyen una herramienta muy útil que nos permite extraer, aunque sea preliminarmente, ciertos comportamientos génicos futuros que permitirán adelantarse al desarrollo de una enfermedad.
 
Por qué se produce u origina el cáncer es todavía hoy una incógnita. Tenemos una idea general pero todavía necesitamos mayor información. Se inicien como se inicien, enfermedades como el cáncer, lo que hasta ahora sabemos es que son generadas por una sucesión de reacciones en cadena con un nivel de complejidad tan elevado que son muy difíciles de vencer con un remedio sencillo.
 
Por ello, el objetivo final en la colaboración entre diversas disciplinas, oncología, biología, física, química, informática, ingenieros y matemáticos, entre otras, es emplear el conocimiento general como herramienta que permita mejorar los tratamientos actuales de pacientes con cáncer.
 
De hecho, matemáticos y físicos, interesados en las aplicaciones biológicas, están ya estudiando la producción de tumores cancerosos o tumorigénesis desde principios del siglo XX.



Lunes, 21 de Septiembre 2015
Anabel Paramá
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