El cáncer de pulmón se propaga como la información en Internet
Analizan el flujo de células tumorales con modelos matemáticos similares a los de Google
Un estudio de la Universidad de California del Sur ha analizado la propagación del cáncer de pulmón por el resto del cuerpo, utilizando modelos matemáticos similares a los que utiliza Google para decidir qué páginas son las más relevantes en una búsqueda. Los científicos han comprobado que el cáncer se propaga en varias direcciones a la vez, y no en una sola, como tradicionalmente se creía. La utilización de las matemáticas en la investigación oncológica está cada vez más generalizada. Por Carlos Gómez Abajo.
Modelo simplificado de cómo funciona Google PageRank. Fuente: Wikimedia Commons. |
El mismo tipo de modelo matemático utilizado para decidir qué sitios web
son más relevantes en una búsqueda de Google está siendo de ayuda para
predecir cómo se disemina el cáncer de pulmón por el cuerpo humano,
según un nuevo estudio publicado en la revista Cancer Research.
Un equipo de investigadores utilizaron un algoritmo similar al de Google PageRank (que ordena los resultados de las búsquedas de Google) y el algoritmo de Viterbi
para obtener información importante acerca de los patrones de
propagación del cáncer de pulmón. El equipo está integrado por expertos
de la Universidad del Sur de California (USC), la Clínica Scripps, el
Instituto de Investigación Scripps de la Universidad de California, el
Centro del Cáncer San Diego Moores y el Memorial Sloan-Kettering de
Nueva York.
"Esta investigación demuestra lo mucho que se parece Internet a un
organismo vivo", resalta el profesor Paul Newton, de la Escuela de
Ingeniería Viterbi de la USC, autor principal del estudio. "El mismo
tipo de herramientas que nos ayudan a entender la difusión de
información a través de la web puede ayudarnos a comprender la
propagación del cáncer a través del cuerpo humano", añade, en la nota de prensa del Instituto Scripps.
Empleando un sofisticado sistema de ecuaciones matemáticas conocidas como modelo de cadena de Markov,
el equipo de investigación -guiado por matemáticos aplicados de la USC-
descubrieron que el cáncer de pulmón metastásico no avanza en una sola
dirección desde el origen del tumor hasta lugares distantes, que ha sido
el punto de vista tradicional de la medicina. En cambio, encontraron
que el movimiento de las células cancerosas en todo el cuerpo
probablemente se produce en más de una dirección a la vez.
Cadena de Markov
En la teoría de la probabilidad, se conoce como cadena de Markov a
un tipo especial de proceso de tipo aleatorio en el que la probabilidad
de que ocurra un evento depende del evento inmediatamente anterior. Las
cadenas de este tipo tienen memoria: "Recuerdan" el último evento y
esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros. Esta
dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Márkov de las
series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un
dado.
El algoritmo de Viterbi permite encontrar las secuencias de
estados más probable en una cadena de Markov a partir de una
observación, es decir, obtiene la secuencia óptima que mejor explica la
secuencia de observaciones.
Los investigadores también descubrieron que el primer lugar al que se
propagan las células cancerosas desempeña un papel clave en la
progresión de la enfermedad.
El estudio demuestra que algunas partes del cuerpo sirven como
"esponjas" que son más reacias a permitir que las células del cáncer se
propaguen a otras áreas del cuerpo. En cambio, otras zonas pueden
considerarse "propagadoras" del tumor.
El estudio revela que para el cáncer de pulmón, los propagadores
principales son la glándula suprarrenal y el riñón, mientras que las
"esponjas" principales son los ganglios linfáticos regionales, el hígado
y los huesos.
El estudio aplicó los modelos matemáticos a los datos de autopsias
humanas de 163 pacientes con cáncer de pulmón del área de Nueva
Inglaterra (EE.UU.), entre 1914 y 1943. Este período de tiempo es
especialmente interesante porque es anterior a la utilización de la
radioterapia y la quimioterapia, proporcionando a los investigadores una
visión clara de cómo progresa el cáncer si no se trata.
Nueva línea de investigación
Esta investigación es parte de un movimiento relativamente nuevo
que involucra a las matemáticas en la investigación oncológica.
Otro estudio,
en este caso de investigadores de la Universidad de Miami (UM) y de la
Universidad de Heidelberg (Alemania), ha desarrollado un modelo
matemático para comprender y predecir la evolución de un tumor, a partir
de la distribución de "nutrientes" del tumor (las sustancias de las que
se alimentan las células cancerosas en particular).
Fuente: http://www.tendencias21.net
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