¿Sigue el Cáncer las reglas de las matemáticas?

Treinta y dos años de edad, nacida en Austria biomatemática Franziska Michor cree que las células de cáncer se pueden comportar de manera predecible que pueden entenderse con los avances en las matemáticas.

La bióloga evolucionista Franziska Michor, quien obtuvo su Ph.D. en la biología evolutiva en la Universidad de Harvard en 2005 a la edad de 22 años, conocía desde la infancia que quería ser matemática.

¿Qué significa decir "Evoluciona" en el cáncer?

El cáncer, explica la Dra. Michor, en realidad no evolucionar en el sentido de que los humanos evolucionaron de homínidos anteriores o criaturas terrestres evolucionaron de criaturas marinas. No es una progresión natural de las células normales a células cancerosas, como si la célula cancerosa eran, en el sentido de la mayoría de la gente lo entiende, "más evolucionado". En cambio, la evolución del cáncer recapitula lo que realmente sucede en la evolución de los organismos.
El cuerpo humano contiene miles de millones de células. La mayoría de ellas funcionan con normalidad. De los miles de millones de células, sin embargo, millones o incluso miles de millones llevan ADN mutado. Las células a veces pueden reparar el ADN mutado, y volver a la función normal. Las células a veces mueren por errores en su código genético, y se eliminan del sistema inmunológico con la inflamación. Algunas células con ADN mutado se vuelven cancerosas, y se multiplican para causar la enfermedad.

Si se permite que las células cancerosas se multiplican sin control que, en la mayoría de los casos forman tumores, invadir los tejidos vecinos, hacer crecer sus propios vasos sanguíneos, y entrar en el sto adjuntar a los nuevos órganos.

El resultado final del crecimiento del cáncer sin restricciones es la muerte. Los tratamientos para el cáncer, como es comprensible, se centran en la eliminación de células cancerosas. Sin embargo, los tratamientos imprecisos, como la quimioterapia matan tanto a las células cancerosas y las células sanas, rodar los dados que van a matar a más células cancerosas que las células sanas y el resultado en beneficio neto para el paciente. Los tratamientos más precisos como radioterapia modernas a destruir células cancerosas y, a veces sólo las células del cáncer, pero el cuerpo aún tiene que eliminar los restos con la inflamación. Incluso las inmunoterapias más modernas causar ampliacion temporal de tumores (que puede ejercer presión sobre los vasos sanguíneos y los órganos adyacentes), ya que golpean la enfermedad.

Innovación de al Dra. Michor

El trabajo de Franziska Michor se centra en el uso de métodos modernos para refinar los tratamientos de cáncer comúnmente disponibles. La quimioterapia, a pesar de sus muchos detractores, tiende a hacer más bien que mal, por lo menos las primeras veces que se utiliza, y es relativamente barata y ampliamente disponible. Michor utiliza las matemáticas para calcular las dosis menos nocivas de la quimioterapia utilizadas en el momento óptimo para interrumpir la multiplicación ordenada y previsible de las células cancerosas utilizando moderna matemáticas. Su enfoque ha encontrado algunos éxitos importantes, que serán discutidos a continuación..

Por sus innovaciones, Michor recibió el Premio Vilcek para Creative Promise en Ciencias Biomédicas, otorgado a los inmigrantes a los Estados Unidos que hacen contribuciones notables a "inmigrantes que han hecho contribuciones duraderas a la sociedad norteamericana a través de sus extraordinarios logros en la investigación biomédica y de las artes y las humanidades". El uso de las matemáticas para reducir al mínimo la quimioterapia sin duda entra en esta categoría.

Hacer Gleevec más eficaz contra la leucemia

Obra premiada del Dr. Michor centró en la dosis y el momento Gleevec, el principal tratamiento para la leucemia mieloide crónica. Como van las quimioterapias, Gleevec es probablemente lo mejor que la medicina moderna tiene. Debido a que está enchavetado a la compensación de un solo defecto en un solo gen, en lugar de una compleja serie de mutaciones, que aporta la mayoría de los casos de leucemia mieloide crónica van en remisión. El problema es que, en cuanto el tratamiento se detiene, el cáncer regresa, a veces incluso con mayor severidad que antes del tratamiento.
Michor se dio cuenta de que el problema probablemente fue que la dosis correcta de Gleevec no estaba siendo entregado en el momento adecuado. Para la delicadeza de regímenes de dosificación, ella echó un vistazo a una enorme cantidad de datos de análisis de sangre proporcionada por un colega en Australia.

Lo que la científica educada en Harvard descubrió fue que:

• Gleevec mata a las células de leucemia, pero no tiene efecto sobre las células madre a partir de la cual se originan.
• Gleevec es excelentemente adecuado para el tratamiento de esta forma de leucemia, pero nunca puede lograr una cura.
• A pesar de que Gleevec es un medicamento "inteligente" para este tipo de cáncer, el cáncer es más inteligente.

Esto llevó Michor a una pregunta que casi todos los especialistas del cáncer considera para cada paciente, lo que es mejor dosis continuas bajas de propagación de la quimioterapia en el tiempo, o altas dosis de quimioterapia intercalados con "vacaciones de quimioterapia" para minimizar los efectos secundarios tóxicos. La respuesta, Michor ha calculado, es que altas dosis de Gleevec interrumpido por pausas para dar al cuerpo la oportunidad de recuperarse de los efectos secundarios realmente funciona mejor en mantener el cáncer.

Michor, sin embargo, es la primera persona que ha llegado a esta conclusión a partir de datos reales, fríos y duros, en lugar de la experiencia clínica.

Resulta que muchos médicos no les gusta la idea de un algoritmo de hacer su trabajo. En lugar de ser aclamado por su trabajo innovador en las matemáticas de cáncer, Michor fue atacado. La mayoría de los investigadores se negaron a compartir datos con ella para su análisis. Sin embargo, a Michor se le ofreció un puesto en el centro del cáncer de Sloan-Kettering de Nueva York, donde ahora tiene acceso a grandes cantidades de datos sobre varios tipos de cáncer y cómo responden a los tratamientos convencionales.
Desde que Michor dejó Harvard (y más tarde regresó a la Universidad de Harvard), su investigación se ha centrado en algunas preguntas muy básicas, centradas en el paciente:

• ¿Cuando se debe dar el tratamiento de pacientes para el glioblastoma, una forma particularmente agresiva de cáncer de cerebro?, ¿es necesario rueda ellos en radiación en el medio de la noche, a fin de no perder ni parte de un único día antes de iniciar el tratamiento?. Michor y sus colegas encontraron que pegar a un niño de 8 am a horario de 17:00 trabajó tan bien (y sin duda dio los pacientes y sus familias más oportunidades para el resto).
• ¿Es un tipo de quimioterapia suficiente, o deberían ser los cánceres atacados con múltiples fármacos de quimioterapia? Michor y sus colegas han desarrollado un concepto de "efecto túnel estocástico", en la que los cánceres causados ​​por una mutación pueden desarrollar una segunda mutación antes de la primera mutación se puede abordar mediante tratamiento. La implicación es que un tipo de quimioterapia por lo general no traerá un cáncer en remisión.
• ¿La tasa de supervivencia a cinco años no dice nada acerca de lo bien que los pacientes se sientan en los años después de ser diagnosticados con cáncer? Michor y sus colegas determinaron que los datos indican que la supervivencia es un indicador de lo bien que se sienten los pacientes, no sólo de lo tarde en morir.

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Michor ha colaborado en más de 100 estudios de las matemáticas de cáncer. Sus herramientas conceptuales no invasivas pueden conducir a mejores tratamientos con menos efectos secundarios para millones de personas que tienen cáncer.