Las células cancerosas no solo causan estragos en el cuerpo, sino que también compiten entre sí.
Los matemáticos de Cornell están utilizando la teoría de juegos para modelar cómo se podría aprovechar esta competencia, por lo que el tratamiento del cáncer, que también afecta al cuerpo del paciente, podría administrarse con mayor moderación, con un efecto maximizado.
Su artículo, "Optimización de la terapia de cáncer adaptativa: programación dinámica y teoría evolutiva de juegos", publicado el 22 de abril en Actas de la Royal Society B: Ciencias biológicas .
"Hay muchos enfoques teóricos de juegos para modelar cómo interactúan los humanos, cómo interactúan los sistemas biológicos, cómo interactúan las entidades económicas", dijo el autor principal del artículo, Alex Vladimirsky, profesor de matemáticas en la Facultad de Artes y Ciencias. "También podríamodelar interacciones entre diferentes tipos de células cancerosas, que compiten por proliferar dentro del tumor. Si sabe exactamente cómo están compitiendo, puede intentar aprovechar esto para combatir mejor el cáncer ".
Vladimirsky y el autor principal del artículo, el estudiante de doctorado Mark Gluzman, colaboraron con el oncólogo y coautor Jacob Scott, de la Clínica Cleveland. Utilizaron la teoría de juegos evolutivos para modelar las interacciones de tres subpoblaciones de células de cáncer de pulmón que se diferencian por su relaciónal oxígeno: células glicolíticas GLY, sobreproductores vasculares VOP y desertores DEF.
En este modelo, previamente desarrollado conjuntamente por Scott, las células GLY son anaeróbicas es decir, no requieren oxígeno; las células VOP y DEF usan oxígeno, pero solo las células VOP están dispuestas a gastar energía extra para producir una proteína quemejorará la vasculatura y traerá más oxígeno a las células.
Vladimirsky compara su competencia con un juego de piedra, papel o tijera en el que un millón de personas compiten entre sí. Si la mayoría de los participantes eligen jugar al rock, un mayor número de jugadores se verán tentados a cambiar al papel.aumenta el número de personas que cambian al papel, menos personas jugarán rock y muchas más cambiarán a tijeras. A medida que aumente la popularidad de las tijeras, el rock volverá a ser una opción atractiva, y así sucesivamente.
"Entonces, hay tres poblaciones, tres estrategias competitivas que sufren estas oscilaciones cíclicas", dijo Vladimirsky, quien dirige el Centro de Matemática Aplicada. "Sin una terapia farmacológica, los tres subtipos de células cancerosas pueden seguir trayectorias oscilantes similares. Administración de medicamentospuede verse como un cambio temporal de las reglas del juego.
"Una pregunta natural es cómo y cuándo cambiar las reglas para lograr nuestros objetivos a un costo mínimo, tanto en términos del tiempo de recuperación como de la cantidad total de medicamentos administrados al paciente", dijo. "Nuestro principalla contribución está en calcular cómo cronometrar estos períodos de tratamiento farmacológico de manera óptima. Básicamente, desarrollamos un mapa que muestra cuándo administrar medicamentos en función de la proporción actual de los diferentes subtipos de cáncer ".
En la práctica clínica actual, los pacientes con cáncer generalmente reciben quimioterapia en la dosis más alta que su cuerpo puede tolerar de manera segura, y los efectos secundarios pueden ser severos. Además, este régimen de tratamiento continuo a menudo lleva a las células cancerosas sobrevivientes a desarrollar resistencia a los medicamentos, lo que hace quela terapia adicional es mucho más difícil. El trabajo del equipo muestra que una aplicación "adaptativa" oportuna podría conducir a la recuperación del paciente con una cantidad muy reducida de medicamentos.
Pero Vladimirsky advierte que, como suele ser el caso en el modelado matemático, la realidad es mucho más desordenada que la teoría. Las interacciones biológicas son complicadas, a menudo aleatorias y pueden variar de un paciente a otro.
"Nuestro enfoque de optimización y experimentos computacionales se basaron en un modelo simplificado particular de evolución del cáncer", dijo. "En principio, las mismas ideas también deberían ser aplicables a modelos mucho más detallados e incluso específicos del paciente, perotodavía estamos muy lejos de allí. Vemos este documento como un paso inicial necesario en el camino hacia el uso práctico de la farmacoterapia adaptativa y personalizada. Nuestros resultados son un fuerte argumento para incorporar la optimización del tiempo en el protocolo de futuros ensayos clínicos."
La investigación fue apoyada por el Centro Integral de Cáncer de los Institutos Nacionales de Salud; Instituto Nacional del Cáncer; Fundación Simons; Fundación Nacional de Ciencias; y la Universidad China de Hong Kong, Shenzhen.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Cornell . Original escrito por David Nutt. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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