Los modelos matemáticos y las simulaciones por ordenador son cada vez más una poderosa herramienta para descubrir el funcionamiento de los sistemas vivos y las enfermedades. John Tyson, catedrático de Biología en Virginia Tech (Virginia Polytechnic Institute and State University, EE UU), ha explicado este domingo en un simposio en San Diego (EE UU) el uso de estos modelos para estudiar cómo las células procesan la información o toman decisiones erróneas que desencadenan el cáncer.
“Las células reciben información en forma de señales químicas, a través de las uniones físicas a otras células o por los daños que causa la radiación, por ejemplo”, ha explicado el biólogo John Tyson de Virginia Tech en el simposio de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia de San Diego (EE UU), “y en base a esta información las células deben dar la respuesta correcta, como crecer y dividirse, dejar de crecer, reparar el daño, o suicidarse”.
La pregunta que se hace un biólogo molecular es: ¿Cuáles son los mecanismos moleculares subyacentes que ponen en práctica estos sistemas de procesamiento de la información? “Del mismo modo que un ordenador es un sistema de procesamiento de la información, con microprocesadores de silicio, cables, placa madre y fuente de alimentación, una célula es un sistema de procesamiento de la información hecho de genes, ARN mensajero, proteínas y enzimas”, compara Tyson.
“De algún modo, estas moléculas interactúan unas con otras para detectar señales, tomar decisiones y poner en práctica la respuesta adecuada”, comenta el investigador. Lo que busca Tyson y otros biólogos es conocer cómo un revoltijo de moléculas puede averiguar la respuesta de una célula ante su entorno para poder sobrevivir, crecer y reproducirse. “Así que hacemos lo que haría cualquier buen ingeniero. Creamos un modelo matemático de los componentes y sus interacciones, y dejamos que el ordenador calcule los detalles”.
Matemáticas en todas las escalas
La presentación de Tyson se enmarca en una sesión sobre “Pasar de una escala a otra: las matemáticas en la investigación de las jerarquías biológicas” dentro del simposio, que incluye conferencias que van desde “Intervenciones sobre el VIH en África” hasta “Dinámicas neuronales de la toma de decisiones”.
Los ponentes han explicado cómo los modelos matemáticos se pueden aplicar en diferentes escalas de la biología y la medicina, desde las interacciones entre las personas sanas y enfermas hasta la propagación de las pandemias mundiales, lo que puede ayudar en la toma de decisiones sanitarias.
La investigación de Tyson se mueve en una escala más pequeña, del nivel molecular al celular, y se centra en el conocimiento de la célula como un sistema de procesamiento de la información (“Dinámicas de redes moleculares y fisiología celular”, se tituló su ponencia).
“Primero tenemos que comprender las bases moleculares del comportamiento celular normal, luego ya podremos averiguar cómo falla el sistema en las células enfermas”, señala Tyson, que se plantea: “¿Qué procesos de toma de decisión le dicen a una célula cuándo crecer y dividirse y cuándo pasar el rato sin más? Los errores en este proceso de toma de decisiones son los que causan el cáncer”.
Cáncer y matemáticas
“Los tumores son células que crecen cuando y donde no deberían. El cáncer es un conjunto de enfermedades provocadas por una mala toma de decisiones a escala celular. Las células dejan de obedecer las reglas, y sabemos que la causa se encuentra en las moléculas que se supone que deben obligar a cumplir esas reglas”.
El equipo de Tyson ha empleado simulaciones por ordenador para poner a prueba sus modelos matemáticos. “Si el modelo matemático se comporta en el ordenador del mismo modo que las células en el laboratorio, podemos confiar en que comprendemos las interacciones moleculares correctamente. Si no, podemos estar seguros de que nuestros modelos están pasando por alto algo importante”.
El investigador ha explicado el paralelismo en el control de la división celular en levaduras y en células de mamíferos: “Es fácil trabajar en el laboratorio con células de levadura, y sus sistemas de control molecular son muy parecidos a los de las células de mamíferos”. El equipo ha creado con éxito modelos de crecimiento y división celular en levaduras y ahora están ampliando su estudio a las células de mamíferos y el cáncer.
“Todavía no tenemos los conocimientos que tendría un ingeniero sobre la proliferación normal de las células de mamíferos y lo que funciona mal en las células cancerosas”, afirma Tyson, “y el tratamiento del cáncer sigue consistiendo en cortar, bombardear o envenenar las células cancerosas, junto a cualquier célula normal que se ponga en medio”.
“Podríamos ser más sutiles y quizás más eficaces tratando los cánceres si tuviésemos un conocimiento sistemático y profundo de las redes moleculares que controlan el crecimiento, la división y la muerte celular, así como la capacidad de manipular este sistema de control con nuevos fármacos y procedimientos”.
Donde no llega la experimentación
“Los modelos matemáticos y las simulaciones por ordenador se utilizan cada vez más, ya que permiten descifrar muchas claves que no se pueden determinar de forma experimental”, contextualiza a SINC Antonio Bru, profesor del Departamento de Matemática Aplicada de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).
“Primero se plantea una hipótesis, y a partir de ahí se obtiene el modelo matemático y la simulación para comprobar si lo que sale del ordenador es compatible con la realidad; y con esa información se infiere si las hipótesis son correctas o no”, añade el profesor.
Bru lleva años trabajando en simulaciones sobre el crecimiento de las células tumorales y su relación con el sistema inmunitario innato, y en breve publicará un trabajo sobre un nuevo modelo para simular el proceso de infección en la enfermedad de la tuberculosis.
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