Tercer Milenio
En colaboración con ITA
Investigación
La Universidad de Zaragoza desarrolla modelos por ordenador que predicen cómo evolucionará tu tumor
Es una herramienta preclínica para predecir la evolución de un cáncer agresivo o la respuesta de un tumor a un tratamiento.
Predecir la evolución de un cáncer agresivo o la respuesta de un tumor a un tratamiento de quimioterapia o radioterapia ya no es inimaginable. Nuestra investigación consiste en replicar los distintos procesos biológicos que tienen lugar a lo largo de la evolución de la enfermedad en modelos por ordenador, para así conocer el efecto del tratamiento elegido sobre el tumor o cómo evolucionaría si no se aplicara
El cáncer es una de las principales causas de muerte en España. En 2020, se diagnosticaron 285.530 casos nuevos. Durante los últimos años, los casos de cáncer diagnosticados han seguido un aumento progresivo.
Esta enfermedad se caracteriza por una multiplicación rápida de células anormales, que se extienden más allá de sus límites habituales y pueden invadir tejidos adyacentes o propagarse a otros órganos, en la denominada metástasis. De hecho, la metástasis es la principal causa de muerte de esta enfermedad.
El proyecto Primage, desarrollado en la Universidad de Zaragoza, se centra en el desarrollo de modelos por ordenador que permiten estudiar los procesos cancerígenos, dando un papel importante a la función mecánica del tejido. Para ello, se comienza formulando los modelos matemáticos en los cuales distintas ecuaciones representan los diferentes procesos que tienen lugar durante el progreso de la enfermedad: la división celular (proliferación) y la muerte de las células, el transporte de medicamento, etc.
Esto, combinado con el efecto de la mecánica, nos permite predecir cómo se va a comportar el tumor: si va a crecer, si va a mantener su forma o va a reducir su tamaño. También podemos predecir cómo va a evolucionar el tumor tras un determinado periodo de tiempo y seremos capaces de dar una aproximación de cómo va a reaccionar el tumor frente al tratamiento.
Este proyecto se enfoca como una herramienta preclínica, ya que permite explorar las respuestas del cáncer ante distintas líneas de actuación. El objetivo es poder ayudar al médico en la toma de decisiones y así mejorar la calidad de vida del paciente.
El proyecto
- Nombre Primage. Análisis predictivo a través de herramientas computacionales, potenciado por biomarcadores de imagen, para facilitar el diagnóstico y pronóstico personalizados del cáncer.
- Objetivos Desarrollar modelos computacionales partiendo de imágenes y datos clínicos adaptados a pacientes individuales capaces de predecir la evolución del tumor en cada individuo.
- Participantes Investigadores del grupo M2BE (perteneciente al Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón y a Unizar) colaboran con 15 socios de distintas partes de Europa, en un equipo altamente multidisciplinar formado por clínicos, biólogos, analistas de datos e ingenieros.
- Duración Cuatro años. Finaliza o en mayo de 2023.
¿Qué es la medicina ‘in silico’?
La medicina ‘in silico’ consiste en la simulación por ordenador de la evolución de procesos fisiológicos y/o patológicos, así como la evolución de una enfermedad y su tratamiento. Uno de sus objetivos principales es crear modelos específicos para cada paciente, en los que se tienen en cuenta las características propias de cada individuo, con el fin de optimizar el diagnóstico y el tratamiento de las distintas patologías.
El cáncer es un proceso altamente heterogéneo, donde cada paciente puede presentar una evolución diferente. Por eso, el uso de estas herramientas puede ser muy valiosas en el tratamiento de esta enfermedad, ya que pueden ayudar a personalizar el diagnóstico y tratamiento para cada paciente.
Nuestros modelos matemáticos parten de las imágenes de resonancia magnética realizadas a cada paciente y nos permiten obtener predicciones individuales.
¿Cómo influye la mecánica en los procesos biológicos?
La mecanobiología es el área que estudia cómo los sistemas biológicos son capaces de percibir señales mecánicas y responder a ellas. Se centra en entender cómo las células modifican sus propiedades dependiendo del ambiente mecánico que las rodea. Esto es clave en los procesos de desarrollo y curación de tejidos. Por ejemplo, el estímulo mecánico contribuye a una mejor consolidación de la fractura ósea.
Las alteraciones mecánicas, tanto en las células como en el tejido, son características de muchas patologías y pueden servir como biomarcadores de diagnóstico y pronóstico. Así, las células de malaria presentan alta rigidez y, sin embargo, las células tumorales son, en general, muy deformables. De hecho, esta característica es la que les permite migrar a través de espacios muy pequeños y entrar en la circulación sanguínea para hacer metástasis en otro órgano.
Asimismo, las propiedades mecánicas del entorno pueden desencadenar distintos procesos celulares como la diferenciación, la división celular o la muerte. Descifrar estos mecanismos no es tarea sencilla; sin embargo, los modelos por ordenador ayudan a entender mejor qué está sintiendo la célula a la hora de tomar algunas de estas decisiones.
¿Cómo se pueden integrar estos modelos en el día a día del hospital?
El paciente es diagnosticado a partir de imágenes de resonancia magnética. El análisis de estas imágenes por ordenador nos permite reconstruir la forma del tumor, así como su celularidad. La celularidad indica el nivel de células del tejido: pueden existir zonas donde estas se reproduzcan muy rápidamente y se observe una alta densidad de células o zonas donde se encuentren más espaciadas.
Además, si al paciente se le ha inyectado un agente de contraste durante la prueba, podemos obtener información de la red vascular del tumor. La red vascular muestra el conjunto de vasos existentes que se encargan de distribuir los nutrientes y el oxígeno en el tumor, así como el medicamento durante el tratamiento. Con estos datos iniciales se evalúa el modelo biomecánico y obtenemos unos resultados que predicen cómo evolucionará el tumor. El objetivo del proyecto es desarrollar una herramienta de ayuda al oncólogo, que sea automática y le proporcione un informe de los resultados que pueda consultar a la hora de elegir el mejor tratamiento para el paciente.
Silvia Hervás Raluy Modelado Multiescala en Ingeniería Mecánica y Biológica, Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón, Unizar
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