Predicen el avance del cáncer de pulmón inspirándose en el PageRank de Google

El mismo tipo de modelo matemático utilizado para determinar la relevancia de las páginas web indexadas a Google se está mostrando como una promesa en la ayuda del mapa sobre cómo se disemina el cáncer de pulmón en el cuerpo humano, según un nuevo estudio publicado en la revista Cancer Research.

Un equipo de investigadores de la Universidad del Sur de California (USC), Clínica Scripps, el Instituto de Investigación Scripps de la Universidad de California, el Centro de Cáncer Moores y el Memorial Sloan-Kettering en Nueva York utilizaron un algoritmo similar al PageRank de Google y el de Viterbi para la comunicación digital a la hora de analizar los patrones de diseminación del cáncer de pulmón.

"Esta investigación demuestra la similitud de internet a un organismo vivo -dijo el profesor de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC Viterbi Paul Newton, autor principal del estudio-. Los mismos tipos de herramientas que nos ayudan a entender la difusión de información a través de la web pueden ayudarnos a comprender la propagación del cáncer a través del cuerpo humano".

Mediante el empleo de un sofisticado sistema de ecuaciones matemáticas conocidas como modelo de cadena de Markov, el equipo de investigación descubrió que el cáncer de pulmón metastásico no avanza en una sola dirección desde el sitio del tumor primario a lugares distantes, como se había creído hasta ahora. En cambio, encontraron que el movimiento de las células cancerosas en todo el cuerpo probablemente se produce en más de una dirección a la vez.

Los científicos también aprendieron que el primer sitio en la propagación de las células desempeña un papel clave en la progresión de la enfermedad. El estudio demostró que algunas partes del cuerpo sirven como 'esponjas', donde es relativamente improbable que las células de cáncer de pulmón generen mayor propagación a otras áreas del cuerpo, mientras que otras son como 'esparcidoras' de las células del cáncer de pulmón.

La investigación, en la que se aplicó el modelo de matemáticas avanzadas a los datos de los informes de la autopsia de 163 pacientes con cáncer de pulmón en el área de Nueva Inglaterra entre 1914 a 1943, reveló que, para dicha enfermedad, los esparcidores principales son la glándula suprarrenal y el riñón, mientras que las esponjas más importantes son los ganglios linfáticos regionales, el hígado y los huesos.

Los investigadores se centraron en ese período de tiempo porque es anterior a la utilización de la radiación y la quimioterapia, proporcionándoles una visión clara de cómo progresa el cáncer si no se trata. Entre los 163 pacientes estudiados, los científicos trazaron las pautas de avance de 619 metástasis diferentes a 27 sitios del cuerpo distintos.

Los hallazgos del estudio podrían afectar al cuidado clínico a la hora de elegir las opciones de tratamiento específicas destinadas a reducir la propagación del cáncer de pulmón. Por ejemplo, si se detecta que el cáncer se ha trasladado a un lugar conocido como esparcidor, las pruebas de imagen y las intervenciones pueden ser rápidamente consideradas para el tratamiento enfocado antes de que las células se dispersen más, aunque se necesita más investigación en esta área.

El estudio es parte de un movimiento relativamente nuevo de involucrar a las ciencias físicas en la investigación oncológica. Los modelos matemáticos de probabilidad que interpretan los datos de poblaciones específicas de pacientes ofrecen una nueva alternativa para el enfoque establecido de depender de tendencias clínicas más amplias para predecir dónde y cómo de rápido se extiende el cáncer.