BUSCANDO LA RESISTENCIA AL CÁNCER
"Por fortuna existen una serie de recetas, remedios; entre otros avances en la medicina que pueden contraponerse a la tendencia preponderante del cáncer. No obstante es algo delicado pues, en ocasiones entre la desesperación se opta por lo primero que se conoce o que se sabe, aun sin ser conscientes de sus implicaciones o posibles repercusiones. Por ello hoy me permito buen/a amigo/a compartir esta pequeña fuente de investigación para que sea también de tu conocimiento el hecho de que hay tratamientos que atacan indistintamente a células cancerígenas y otras que se encuentran en buen estado; situación de riesgo en la pérdida de las mismas. Por lo que debes sugerir o promover una actitud selectiva para con tus conocidos o conocidas, pues de modo muy posible aun no experimentas una situación de este tipo".
Las matemáticas son útiles para todo, y en una nueva investigación se han revelado como una herramienta fundamental para aumentar la eficiencia de un tipo de tratamientos contra el cáncer basados en el uso de ciertos virus.
Unos investigadores de la Universidad de Ottawa en Canadá, han encontrado estrategias idóneas de uso de modelos matemáticos avanzados para combatir al cáncer con la mayor eficiencia posible. Las matemáticas predicen cómo diferentes tratamientos y modificaciones genéticas podrían permitir a los virus oncolíticos (virus capaces de matar selectivamente a células cancerosas) superar las defensas naturales que las células cancerosas utilizan para protegerse de las infecciones virales.
Los virus oncolíticos son especiales por su citada capacidad de matar células cancerosas sin dañar a las sanas. Desafortunadamente, el cáncer es una enfermedad muy complicada y variada, por lo que algunos de esos virus funcionan bien en determinadas circunstancias pero no en otras. Como resultado, se han invertido muchos esfuerzos en tratar de modificar del mejor modo posible esos virus para hacerlos más seguros, de tal manera que nunca dañen tejidos sanos y al mismo tiempo sean aún más eficientes en la eliminación de células cancerosas.
El equipo de los doctores John C. Bell y Mads Kaern, ambos de la Facultad de Medicina en la Universidad de Ottawa, usó modelación matemática para desarrollar estrategias que hagan a las células cancerosas tan vulnerables a la infección de esos virus como sea posible, con ese resultado tan buscado de que esos virus exterminen con eficiencia a las células cancerosas pero sin afectar a las células sanas.
Mediante el uso de estos modelos matemáticos para predecir cómo cada modificación en esos virus repercutiría en las células normales y en las cancerosas, es factible, tal como estos investigadores han demostrado, encontrar "atajos" en diversas líneas de investigación, ayudando así a la comunidad científica a acelerar el proceso de investigación y descubrimientos.
Recreación artística de virus, a la derecha, atacando a células cancerosas, a la izquierda, con la ayuda de las matemáticas. (imagen: Amazings / NCYT / JMC)
Bell y Kaern establecieron un modelo matemático que describe un ciclo de infección, incluyendo la forma en que un virus se replica, se disemina y activa los mecanismos de defensa celular. A partir de ahí, estos científicos usaron su conocimiento acerca de las diferencias fisiológicas clave entre las células normales y las cancerosas para identificar cómo la modificación del genoma de los virus podría contrarrestar las defensas antivirales de las células cancerosas.
Las simulaciones del modelo fueron notablemente acertadas, mostrando la eficiencia de las modificaciones virales identificadas para erradicar el cáncer en un modelo de la enfermedad en ratones.
Esta prometedora línea de investigación ofrece muchas perspectivas nuevas. Apenas se han dado los primeros pasos por ella, al trabajar sobre un tipo específico de células cancerosas. Los científicos investigarán ahora otros tipos de células tumorales malignas bajo los mismos planteamientos básicos, a fin de acelerar los avances que permitan perfeccionar el ataque mediante virus contra las células cancerosas.
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