Levante-EMV

Levante-EMV

Contenido exclusivo para suscriptores digitales

Innovación

"Con matemáticas clonamos pacientes en el ordenador para simular terapias"

El catedrático Víctor Pérez, que dirige el laboratorio de Oncología Matemática de la UCLM, colabora con 30 hospitales, entre ellos el IVO

El director del MoLab de la UCLM, Víctor Pérez García, ante un algoritmo que determina el crecimiento de un tipo de tumor cerebral. f. bustamante

«Los modelos matemáticos pueden describir las complejas interacciones presentes en el crecimiento del tumor y otros problemas médicos y proporcionar información y herramientas para diseñar terapias novedosas y optimizar las actuales».

Así se presenta el Laboratorio de Matemática Oncológica (MoLab) de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), un grupo de investigación pionero en Europa que dirige el catedrático de Matemática Aplicada Víctor Pérez García y que en los últimos años ha empezado a colaborar con una treintena de hospitales, entre ellos el Instituto Valenciano de Oncología (IVO).

Pérez García ha sido una de las estrellas del noveno Congreso Internacional de Matemática Industrial y Aplicada (Iciam) que ha reunido esta semana en València a 4.000 matemáticos y matemáticas de más de 100 países. El jueves dio una charla en el Palau de les Arts abierta al público donde explicó cómo las matemáticas ayudan a mejorar la investigación y los tratamientos medicos.

«Las matemáticas tienen un potencial brutal en medicina, pues a partir de los datos cuantitativos que tenemos de los pacientes podemos crear mediante algoritmos modelos matemáticos que pueden hacer predicciones que responden a las preguntas reales que se plantean los médicos a la hora de elegir la mejor terapia para cada paciente», explica Pérez García.

Con los modelos matemáticos, detalla el investigador, «podemos simular los diferentes escenarios de crecimiento de un tumor cancerígeno según las diferentes estrategias de actuación que se tomen».

Por ejemplo, una de los proyectos en los que trabaja el MoLab según avanza su director es en la creación de pacientes virtuales: «Los modelos matemáticos nos permiten crear en el ordenador un gemelo del paciente, un clon, en el que poder simular los tratamientos y determinar cuál es que le iría mejor». «La biología es complicadísima, pero también lo es el clima y circulación global y cada vez los modelos matemáticos permiten hacer predicciones más ajustadas», apunta.

«Nuestro objetivo -prosigue el matemático- es dar herramientas a los médicos para ayudarles a aplicar sus conocimientos, pues deben tomar decisiones tremendas de forma muy rápida y a veces con muy poca información».

Tumores cerebrales y de próstata

Una de las líneas de investigación con más potencial en la que trabajan es en la elaboración de modelos matemáticos para determinar los patrones de crecimiento de determinados tumores cerebrales una vez sometidos a radioterapia. Lo hacen en colaboración con cinco hospitales, uno de ellos el IVO, y a partir de resonancias magnéticas de centenares de pacientes.

Estas simulaciones ayudan a determinar de forma rápida si el aumento del tamaño del tumor tras el tratamiento, detalla el catedrático, «es una inflamación propia de la muerte de las células tumorales, una radionecrosis, y por tanto no hay que hacer nada porque el tamaño del tumor va a disminuir, o se trata de una recidiva tumoral, un crecimiento del tumor sobre el que hay que actuar rápidamente».

Otro de los proyectos más prometedores del MoLab está centrado en el cáncer de próstata. A partir de las bases de datos de los análisis del Antígeno Prostático Específico (PSA) han creado modelos matemáticos de crecimiento de tumores que, tras una cirugía prostática o una radioterapia radical, «ayudan a determinar si las variaciones en la PSA se deben a fluctuaciones naturales o responden a la reactivación del tumor», cuenta Pérez García. Estos patrones de reactivación de tumores los han construido junto a los hospitales de Santiago de Compostela y de Salamanca, y ahora los van a validar en un ensayo a gran escala con datos de hospitales de Canarias, Barcelona y Bilbao.

Compartir el artículo

stats