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La teoría de juegos, válida para predecir el crecimiento de tumores metastásicos

Investigadores de la UPM aplican la teoría de juegos a diferentes tipos de tumores para predecir su crecimiento y estudiar su beneficio potencial en terapias experimentales

Cualquier proceso tumoral lleva asociado un crecimiento descontrolado de células malignas en el que intervienen diversos factores. Conocerlos y predecir su comportamiento es clave para conocer cómo va a evolucionar el tumor y diseñar tratamientos que favorezcan una mayor tasa de supervivencia entre los pacientes. Con este objetivo, un grupo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha aplicado conceptos de la teoría de juegos al crecimiento y la evolución de diferentes tipos de cáncer para proponer un modelo generalista que permita adelantar su comportamiento.

“El efecto Warburg, la angiogénesis sostenida y la metástasis son buenos ejemplos de cómo los fenotipos tumorales alteran las condiciones de su entorno para obtener ventaja competitiva sobre las células sanas. Todo ello unido a la ausencia de apoptosis da lugar al crecimiento descontrolado de grupos celulares que conduce al organismo hacia su propio colapso”, explica José María Sanz Nogales, de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación y uno de los coautores de este trabajo. “El modelo matemático que hemos propuesto tiene en cuenta estos tres factores y los combina con la aplicación de terapias dirigidas, basadas en inhibidores experimentales de crecimiento tumoral, una vía alternativa a la quimioterapia y la radioterapia para luchar contra el cáncer.

El enfoque propuesto por los  investigadores de la UPM resulta novedoso y atractivo porque es el primero que combina los 3 factores anteriormente mencionados y establece un juego poblacional competitivo entre fenotipos (expresiones de genes) que liberan y absorben factores de difusión del cáncer en un órgano.

“El modelo que hemos desarrollado permite contemplar la migración de lactato  (tóxico para las células sanas y  factor de crecimiento vascular endotelial) y fenotipos entre órganos distantes vía los vasos sanguíneos”, explica Santiago Zazo, otro de los investigadores participantes en el trabajo.

Así, los investigadores logran  integrar en el modelo la acidificación y la vascularización de los tejidos, y también el acondicionamiento de nichos pre-metastásicos y las posibilidades de invasión de órganos distantes desde tumores primarios.

“Los resultados sugieren que la afinidad por los factores de difusión es una de las ventajas adaptativas más poderosas de los fenotipos malignos frente a las células sanas. Curiosamente, los resultados de las simulaciones también confirman muchas observaciones sobre la biología del cáncer”, añade el investigador de la ETSI de Telecomunicación.

La importancia de las terapias dirigidas

Además, los autores también incorporan al modelo el uso de  terapias dirigidas, basadas en el empleo de diferentes inhibidores de crecimiento tumoral, y proporcionan los primeros resultados que comparan la efectividad de estos medicamentos experimentales.

“Los resultados son muy esperanzadores en algunos casos, pero también son necesarios ensayos clínicos que respalden estos hallazgos. Con todo, queda pendiente el diseño de terapias óptimas, que tengan en cuenta factores como la duración del tratamiento, la toxicidad de los medicamentos y posibles contraindicaciones que los pacientes puedan presentar”, concluyen.

El trabajo desarrollado por los investigadores de la UPM cuenta con la colaboración del Ministerio de Ciencia e Innovación y se ha publicado recientemente en la revista internacional Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. Sirve de base para el desarrollo de terapias óptimas basadas en inhibidores experimentales cómo genisteína o  metilxantinas, que contribuyan a avanzar en la lucha contra el cáncer.


Referencia bibliográfica:

Nogales, Jose M. Sanz, and Santiago Zazo. "An evolutionary dynamics model for metastatic tumour growth based on public goods games." Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 99 (2021): 105783.

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