Desarrollan algoritmos matemáticos para atacar el metabolismo del cáncer

Un grupo de investigadores del Centro de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Navarra -compuesto por ingenieros de Tecnun y CEIT-IK4 y por científicos del CIMA y Clínica Universidad...
Equipo de investigadores del Centro de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Navarra. Foto: Manuel Castells (CIMA)
Equipo de investigadores del Centro de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Navarra. Foto: Manuel Castells (CIMA)

Un grupo de investigadores del Centro de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Navarra -compuesto por ingenieros de Tecnun y CEIT-IK4 y por científicos del CIMA y Clínica Universidad de Navarra- ha desarrollado un conjunto de algoritmos matemáticos que permiten localizar vulnerabilidades del metabolismo de los tumores que, al ser atajadas, impedirían que las células malignas siguieran desarrollándose. Así lo ha recogido un artículo publicado este miércoles en la revista Nature Communications.

Tal y como explica Iñigo Apaolaza, primer autor e investigador de Tecnun, “las células tumorales necesitan una serie de compuestos para crecer y sobrevivir”. “Para fabricarlos, sus genes forman redes metabólicas, muy similares a las redes de carreteras que utilizamos cada día. Lo que hemos logrado con nuestros algoritmos y métodos matemáticos es identificar qué genes son imprescindibles para que una célula tumoral produzca estos compuestos y, por lo tanto, sobreviva. Como en las redes de carreteras, puede haber tramos redundantes y otros de obligado paso, absolutamente imprescindibles. El reto es localizar estos últimos para eliminarlos y así imposibilitar a la célula la fabricación de los compuestos esenciales para su supervivencia”, apunta.

“Este algoritmo”, continúa el doctor Felipe Prósper, investigador principal del grupo de CIMA y codirector de Hematología y del Área de Terapia Celular de la Clínica Universidad de Navarra, “se ha aplicado a un tipo específico de cáncer, que es el mieloma múltiple -incurable actualmente- como forma de validar que la estrategia funciona”.

La validación ha consistido en una serie de pruebas in vitro, a cargo del grupo del CIMA, sobre una proteína, RRM1, que el algoritmo señaló como esencial en el desarrollo de mieloma múltiple. “Utilizando muestras de mieloma se ha podido confirmar en el 100% de los casos la capacidad predictiva del algoritmo para identificar si RRM1 es esencial o no para el tumor”, añade Felipe Prósper, investigador de IdiSNA y del Centro de Investigación Biomédica en Red en Cáncer (CIBERONC).

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