Algoritmos matemáticos para frenar el crecimiento del cáncer: así es la herramienta creada por el murciano Francisco Planes

El avance en el conocimiento de la biología de los tumores ha permitido abrir la puerta a la conocida como medicina de precisión, que busca dar a cada paciente el tratamiento que le resultará más efectivo. Ahora, un equipo de ingenieros de Tecnun, la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra, ha desarrollado un algoritmo matemático que puede convertirse en una herramienta de gran ayuda en esta búsqueda. Al frente del equipo investigador está el catedrático murciano Francisco Planes.

El algoritmo permite bucear entre miles de variables y datos moleculares hasta dar con el talón de Aquiles del tumor. Se trata de identificar aquellas «vulnerabilidades metabólicas» sobre las que se puede actuar para frenar su crecimiento. Algo así como «cortar una vía principal en una red de carreteras», ejemplifica Planes.

El objetivo, en definitiva, es «proponer nuevas dianas terapéuticas», explica. La herramienta desarrollada por el catedrático murciano y su equipo ha sido validada por el Centro de Investigación Médica Aplicada de la Universidad de Navarra (Cima), cuyos científicos la han utilizado para estudiar el metabolismo del mieloma múltiple. El uso del algoritmo «ha permitido predecir el potencial terapéutico de la inhibición de dos proteínas (CTPS1 y UAP1) en esta enfermedad. Los experimentos ‘in vitro’ llevados a cabo por nuestro equipo confirman estos hallazgos», subraya Felipe Prósper, codirector del Programa de Hemato-Oncología del Cima.

Este hallazgo «abre una posibilidad terapéutica para un segmento de pacientes que actualmente tiene muy mal pronóstico», abunda Francisco Planes. Eso sí, se trata del inicio de un camino que deberá continuar con la puesta en marcha de ensayos clínicos.

Las conclusiones del estudio liderado por el catedrático murciano han sido publicadas en la revista ‘Nature Communications’. Es un paso más en un ambicioso proyecto de Tecnun que ya en 2017 se materializó en un primer algoritmo ahora mejorado. «Desde entonces, las bases de datos del metabolismo humano han avanzado. Tenemos mucha más información, y también utilizamos tecnologías más punteras», detalla Planes.

El resultado es no solo una herramienta de inteligencia artificial que afina más en la búsqueda de los puntos débiles del tumor, sino que además lo hace más rápido y de manera menos compleja. «Si en 2017 queríamos aplicar esta herramienta a 300 pacientes, necesitábamos un conocimiento experto, un proceso mucho más elaborado y un tiempo de computación de cerca de dos semanas. Ahora, podemos procesar 300 pacientes en segundos».

Luis Vitores Valcárcel, primer autor del trabajo, lo resume así: «Es una herramienta sencilla y accesible para la comunidad científica, con la capacidad de aplicarse a cualquier tipo de cáncer y sin necesidad de la intervención de un experto en bioinformática».

Nutrición personalizada

El investigador de Tecnun Francisco Planes destaca el salto que se ha producido en investigación biomédica gracias a las tecnologías de secuenciación masiva y al avance en el conocimiento del metabolismo de los tumores. «Nuestra herramienta integra estas fuentes de información y mejora la capacidad predictiva de los algoritmos existentes con nuevos elementos a nivel matemático y computacional», detalla. Planes trabaja también en otro proyecto para la búsqueda de una nutrición personalizada en pacientes de cáncer de mama. Se trata de encontrar una dieta que tenga «un efecto positivo en la microbiota intestinal», de forma que ayude a proteger a la paciente de los efectos secundarios del tratamiento oncológico.

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