La terapia adaptativa basada en los principios evolutivos de Darwin podría ayudar a combatir el cáncer
Crédito: Paul Newton
Los modelos computacionales desarrollados por investigadores de la USC muestran que el control adaptativo de las poblaciones de células tumorales para mantenerlas en competencia puede tratar el cáncer de manera más efectiva.
La teoría de la evolución está en el quid de la civilización, desde los árboles que pueblan nuestros bosques hasta los animales en nuestros patios traseros. Poco a poco, con el tiempo, vemos que las especies que se adaptan al entorno sobreviven, mientras que otras, que no logran encontrar formas de prosperar, tienden a disminuir.
Las células cancerosas no son diferentes, dicen los investigadores de la USC. Un equipo, que incluye a Paul Newton, profesor del Departamento de Ingeniería Aeroespacial y Mecánica, Matemáticas y el Instituto Ellison de Medicina Transformativa de la USC Viterbi, está trabajando en el desarrollo de modelos computacionales que se centran en los principios de la evolución darwiniana para controlar el crecimiento tumoral.
Esta investigación, publicada en Cancer Research, es una colaboración entre Newton y un equipo que incluye a Jeffrey West, Jingsong Zhang, Robert A. Gatenby, Joel S. Brown y Alexander RA Anderson en el Departamento de Oncología Matemática Integrativa del Moffitt Cancer Center. en Tampa, FL, donde el ex Ph.D. de Newton. West, estudiante de posdoctorado.
«Los tumores se componen de una colección heterogénea de tipos de células, todas compitiendo por los recursos, con diversos grados de quimiorresistencia», dijo Newton. «Nuestros modelos utilizan la teoría de juegos evolutivos para diseñar programas de tratamiento que controlan la competencia de forma adaptativa sin permitir que una especie resistente se haga cargo, lo que suele ocurrir con la estrategia de matar tantas células tumorales como sea posible lo más rápido posible. La evolución es importante».
Este tipo de tratamiento adaptativo contra el cáncer, dijo Newton, es similar a cuando se usó DDT, un insecticida, para matar una plaga dominante. El resultado: inadvertidamente «selecciona» una plaga resistente. En cambio, se descubrió que un tratamiento más efectivo era usar múltiples químicos en diferentes programas, manteniendo a las plagas en competencia.
Lo mismo ocurre con las células cancerosas. Los que persisten después del tratamiento tienden a ser resistentes al tratamiento del cáncer. En cambio, dijo Newton, mantener todas las células tumorales en competencia entre sí podría permitir resultados más sostenibles a largo plazo. «Pero lograr eso no es simple y requiere que conozcamos la composición del tumor a medida que cambia y luego ajustemos las toxinas en respuesta», dijo. «Nuestro enfoque establece los principios generales para lograr esto y prueba el enfoque retrospectivamente».
«Diferentes células tienen diferentes niveles de sensibilidad y resistencia a diferentes medicamentos contra el cáncer. Con múltiples medicamentos, diferentes niveles de dosificación y tiempos, estamos desarrollando herramientas para controlar las diversas especies de células cancerosas en un tumor y reducir la probabilidad de quimiorresistencia», dijo Newton. El primer paso para medir cómo podría funcionar esto, dijo Newton, es modelar tales escenarios de terapia adaptativa utilizando modelos matemáticos y simulaciones por computadora.
Resistencia a los medicamentos y nuevos modelos de tratamiento
Al principio el ciclo de tratamiento, los pacientes con cáncer pueden demostrar una fuerte respuesta al uso continuo de una dosis máxima de un fármaco. Sin embargo, con el tiempo, la investigación ha demostrado que eventualmente muchos pacientes desarrollan resistencia a los medicamentos y sus tumores reaparecen. «A veces, cuando un tumor desarrolla resistencia a un fármaco, las células se vuelven más susceptibles a otro fármaco», dijo Newton. «Ciclar dos o más medicamentos de forma secuencial es una forma de combatir esto. Pero la forma de diseñar los mejores programas y dosis usando combinaciones de múltiples medicamentos no está del todo clara, especialmente en el contexto de un tumor en evolución».
Como estudio de caso retrospectivo, el equipo estudió las células madre del cáncer de próstata. A diferencia de los modelos matemáticos anteriores, el equipo creó un modelo que simula y predice la dinámica de tres factores diferentes durante la terapia farmacológica adaptativa intermitente: las células cancerosas de próstata, las células cancerosas diferenciadas y el biomarcador antígeno prostático específico (PSA), que se utiliza para la detección y el diagnóstico del cáncer de próstata.
En su estudio, los investigadores demostraron que los pacientes que son quimiorresistentes tienen más probabilidades de tener células madre con tasas más altas de autorrenovación, lo que conduce a niveles más altos de células madre del cáncer de próstata y niveles cambiantes del biomarcador PSA durante cada ciclo de tratamiento. Los modelos computacionales desarrollados por los investigadores, combinados con datos específicos de pacientes recopilados previamente, demostraron una alta precisión en la predicción del desarrollo de quimiorresistencia. Luego, utilizando nuevos cronogramas desarrollados computacionalmente, muestran cómo los cronogramas adaptables de múltiples fármacos propuestos funcionarían bastante en el futuro.
Este enfoque adaptativo significa que el tratamiento de cada paciente sería verdaderamente personalizado en función del estado del tumor. y respuesta en lugar de un régimen de tratamiento fijo único para todos. Dijo Newton: «Los tratamientos pueden ayudar a controlar e incluso dirigir la dinámica evolutiva del tumor hacia donde se encuentre acorralado».
Sin embargo, los ensayos clínicos apenas han comenzado, dijo Newton. «Si bien son prometedores, junto con simulaciones computacionales y modelos que ayudan a diseñar el programa de tratamiento correcto para cada paciente individual, se debe realizar mucha más investigación para probar la eficacia de este enfoque a largo plazo», dijo.
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El modelo matemático predice los resultados de los pacientes con la terapia adaptativa Más información: Jeffrey West et al. Hacia la terapia adaptativa multidrogas, Cancer Research (2020). DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-19-2669 Información de la revista: Cancer Research
Proporcionado por la Universidad del Sur de California Cita: Terapia adaptativa basada en la teoría evolutiva de Darwin los principios podrían ayudar a combatir el cáncer (15 de junio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-06-therapy-based-darwin-evolutionary-principles.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.