Terapia evolutiva: una nueva estrategia de tratamiento del cáncer mediante modelos matemáticos

El cáncer presenta desafíos importantes debido al desarrollo de resistencia y la probabilidad de recaída. La resistencia puede ocurrir debido a cambios genéticos permanentes en las células cancerosas o cambios no genéticos en el comportamiento de las células cancerosas causados por el tratamiento. El tratamiento estándar contra el cáncer generalmente implica el uso de la dosis máxima tolerada de un medicamento para matar eficazmente las células sensibles a los medicamentos. Sin embargo, este enfoque a menudo falla a largo plazo porque las células cancerosas resistentes a los medicamentos pueden crecer más rápido cuando se destruyen todas las células sensibles a los medicamentos.

Un enfoque de tratamiento evolutivo llamado terapia adaptativa personaliza la dosis o los descansos del tratamiento según las respuestas individuales del paciente. El objetivo de la terapia adaptativa es mantener un número suficiente de células sensibles para controlar el crecimiento de células resistentes. Estudios y ensayos clínicos recientes han demostrado que la terapia adaptativa puede retrasar el desarrollo de resistencia de manera más efectiva que el tratamiento estándar.

Determinar la dosis y los intervalos de tratamiento para cada paciente es un desafío porque el cáncer es un sistema complejo y en evolución y cada paciente es único. Los modelos matemáticos pueden ayudar a desarrollar estrategias de tratamiento individualizadas. De hecho, se han desarrollado varios modelos matemáticos para estudiar el impacto de diferentes estrategias de tratamiento en los resultados de los pacientes. Sin embargo, los modelos matemáticos existentes a menudo ignoran la influencia de la resistencia adquirida y la plasticidad de las células cancerosas. La 'resistencia adquirida' abarca varios tipos de resistencia que surgen, a menudo debido a cambios genéticos. La "plasticidad celular" se refiere a la capacidad de las células cancerosas para cambiar sus fenotipos en respuesta a cambios en su microambiente, como fluctuaciones en la dosis del tratamiento o la interrupción del tratamiento.

Un equipo de investigación dirigido por el Dr. Yunjung Kim del Centro de Investigación de Informática de Productos Naturales del Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología (KIST, director Oh Sangrok) ha desarrollado un marco teórico para las estrategias de tratamiento del cáncer que tiene en cuenta la evolución del tumor. Desarrollaron un modelo matemático para predecir la evolución de los tumores, teniendo en cuenta la adquisición de resistencia por parte de las células cancerosas y su capacidad para cambiar el comportamiento fenotípico (plasticidad) durante el tratamiento. El análisis de su modelo reveló las condiciones para la existencia de una ventana de dosificación efectiva, un rango de dosis que puede mantener el volumen del tumor en un punto de equilibrio donde el volumen del tumor permanece constante y estable.

Para algunos tumores con plasticidad, las interrupciones en el tratamiento ayudan a que las células cancerosas vuelvan a responder al asociarse con otras células sensibles para suprimir el crecimiento de células resistentes. El equipo de investigación propuso una terapia de dosificación evolutiva, que implica el tratamiento en ciclos que constan de pausas en el tratamiento, dosis mínimas efectivas y dosis máximas toleradas. La interrupción del tratamiento permite que las células cancerosas plásticas recuperen la sensibilidad, tras lo cual se aplica la dosis mínima eficaz para controlar el volumen del tumor. Luego se administra la dosis máxima tolerada para reducir aún más el tamaño del tumor. Este ciclo de dosificación controla eficazmente el volumen del tumor a un nivel manejable. Las simulaciones numéricas de las estrategias propuestas aplicadas a un paciente con melanoma ilustran aún más estos hallazgos. Los resultados muestran que la dosificación evolutiva puede redirigir la dinámica del tumor, manteniendo el tamaño del tumor por debajo de niveles aceptables.

El modelo matemático desarrollado puede predecir el rango de dosis efectiva de los candidatos a tratamiento contra el cáncer antes de los ensayos clínicos. Puede ayudar a determinar los efectos anticancerígenos de nuevos tratamientos e identificar el rango de dosis eficaz para cada fármaco. Además, el modelo facilita el desarrollo de estrategias personalizadas de tratamiento del cáncer al tener en cuenta la dinámica evolutiva del tumor de cada paciente durante el tratamiento.

Cita: "En el estudio actual, destacamos el papel de la plasticidad fenotípica de las células cancerosas en la mejora de la controlabilidad de la carga tumoral a través de dosis cíclicas de tratamientos evolutivos", dijo el Dr. Kim Youngjung del Centro de Investigación de Informática de Productos Naturales en el Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología.

También mencionó los planes para utilizar el modelo matemático para diseñar estudios experimentales en animales y ensayos clínicos de posibles fármacos anticancerígenos derivados de productos naturales, con el objetivo de establecer regímenes de dosificación que controlen eficazmente la carga tumoral.

Los resultados del estudio se publicaron en ScienceDirect.