Cr\u00e9dito: Paul Newton <\/p>\n
Los modelos computacionales desarrollados por investigadores de la USC muestran que el control adaptativo de las poblaciones de c\u00e9lulas tumorales para mantenerlas en competencia puede tratar el c\u00e1ncer de manera m\u00e1s efectiva. <\/p>\n
La teor\u00eda de la evoluci\u00f3n est\u00e1 en el quid de la civilizaci\u00f3n, desde los \u00e1rboles 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.<\/p>\n
Las c\u00e9lulas cancerosas no son diferentes, dicen los investigadores de la USC. Un equipo, que incluye a Paul Newton, profesor del Departamento de Ingenier\u00eda Aeroespacial y Mec\u00e1nica, Matem\u00e1ticas y el Instituto Ellison de Medicina Transformativa de la USC Viterbi, est\u00e1 trabajando en el desarrollo de modelos computacionales que se centran en los principios de la evoluci\u00f3n darwiniana para controlar el crecimiento tumoral.<\/p>\n
Esta investigaci\u00f3n, publicada en Cancer Research, es una colaboraci\u00f3n 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 Oncolog\u00eda Matem\u00e1tica Integrativa del Moffitt Cancer Center. en Tampa, FL, donde el ex Ph.D. de Newton. West, estudiante de posdoctorado.<\/p>\n
\u00abLos tumores se componen de una colecci\u00f3n heterog\u00e9nea de tipos de c\u00e9lulas, todas compitiendo por los recursos, con diversos grados de quimiorresistencia\u00bb, dijo Newton. \u00abNuestros modelos utilizan la teor\u00eda de juegos evolutivos para dise\u00f1ar 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 c\u00e9lulas tumorales como sea posible lo m\u00e1s r\u00e1pido posible. La evoluci\u00f3n es importante\u00bb.<\/p>\n
Este tipo de tratamiento adaptativo contra el c\u00e1ncer, dijo Newton, es similar a cuando se us\u00f3 DDT, un insecticida, para matar una plaga dominante. El resultado: inadvertidamente \u00abselecciona\u00bb una plaga resistente. En cambio, se descubri\u00f3 que un tratamiento m\u00e1s efectivo era usar m\u00faltiples qu\u00edmicos en diferentes programas, manteniendo a las plagas en competencia.<\/p>\n
Lo mismo ocurre con las c\u00e9lulas cancerosas. Los que persisten despu\u00e9s del tratamiento tienden a ser resistentes al tratamiento del c\u00e1ncer. En cambio, dijo Newton, mantener todas las c\u00e9lulas tumorales en competencia entre s\u00ed podr\u00eda permitir resultados m\u00e1s sostenibles a largo plazo. \u00abPero lograr eso no es simple y requiere que conozcamos la composici\u00f3n del tumor a medida que cambia y luego ajustemos las toxinas en respuesta\u00bb, dijo. \u00abNuestro enfoque establece los principios generales para lograr esto y prueba el enfoque retrospectivamente\u00bb.<\/p>\n
\u00abDiferentes c\u00e9lulas tienen diferentes niveles de sensibilidad y resistencia a diferentes medicamentos contra el c\u00e1ncer. Con m\u00faltiples medicamentos, diferentes niveles de dosificaci\u00f3n y tiempos, estamos desarrollando herramientas para controlar las diversas especies de c\u00e9lulas cancerosas en un tumor y reducir la probabilidad de quimiorresistencia\u00bb, dijo Newton. El primer paso para medir c\u00f3mo podr\u00eda funcionar esto, dijo Newton, es modelar tales escenarios de terapia adaptativa utilizando modelos matem\u00e1ticos y simulaciones por computadora.<\/p>\n
Resistencia a los medicamentos y nuevos modelos de tratamiento<\/p>\n
Al principio el ciclo de tratamiento, los pacientes con c\u00e1ncer pueden demostrar una fuerte respuesta al uso continuo de una dosis m\u00e1xima de un f\u00e1rmaco. Sin embargo, con el tiempo, la investigaci\u00f3n ha demostrado que eventualmente muchos pacientes desarrollan resistencia a los medicamentos y sus tumores reaparecen. \u00abA veces, cuando un tumor desarrolla resistencia a un f\u00e1rmaco, las c\u00e9lulas se vuelven m\u00e1s susceptibles a otro f\u00e1rmaco\u00bb, dijo Newton. \u00abCiclar dos o m\u00e1s medicamentos de forma secuencial es una forma de combatir esto. Pero la forma de dise\u00f1ar los mejores programas y dosis usando combinaciones de m\u00faltiples medicamentos no est\u00e1 del todo clara, especialmente en el contexto de un tumor en evoluci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n
Como estudio de caso retrospectivo, el equipo estudi\u00f3 las c\u00e9lulas madre del c\u00e1ncer de pr\u00f3stata. A diferencia de los modelos matem\u00e1ticos anteriores, el equipo cre\u00f3 un modelo que simula y predice la din\u00e1mica de tres factores diferentes durante la terapia farmacol\u00f3gica adaptativa intermitente: las c\u00e9lulas cancerosas de pr\u00f3stata, las c\u00e9lulas cancerosas diferenciadas y el biomarcador ant\u00edgeno prost\u00e1tico espec\u00edfico (PSA), que se utiliza para la detecci\u00f3n y el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de pr\u00f3stata.<\/p>\n
En su estudio, los investigadores demostraron que los pacientes que son quimiorresistentes tienen m\u00e1s probabilidades de tener c\u00e9lulas madre con tasas m\u00e1s altas de autorrenovaci\u00f3n, lo que conduce a niveles m\u00e1s altos de c\u00e9lulas madre del c\u00e1ncer de pr\u00f3stata y niveles cambiantes del biomarcador PSA durante cada ciclo de tratamiento. Los modelos computacionales desarrollados por los investigadores, combinados con datos espec\u00edficos de pacientes recopilados previamente, demostraron una alta precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n del desarrollo de quimiorresistencia. Luego, utilizando nuevos cronogramas desarrollados computacionalmente, muestran c\u00f3mo los cronogramas adaptables de m\u00faltiples f\u00e1rmacos propuestos funcionar\u00edan bastante en el futuro.<\/p>\n
Este enfoque adaptativo significa que el tratamiento de cada paciente ser\u00eda verdaderamente personalizado en funci\u00f3n del estado del tumor. y respuesta en lugar de un r\u00e9gimen de tratamiento fijo \u00fanico para todos. Dijo Newton: \u00abLos tratamientos pueden ayudar a controlar e incluso dirigir la din\u00e1mica evolutiva del tumor hacia donde se encuentre acorralado\u00bb.<\/p>\n
Sin embargo, los ensayos cl\u00ednicos apenas han comenzado, dijo Newton. \u00abSi bien son prometedores, junto con simulaciones computacionales y modelos que ayudan a dise\u00f1ar el programa de tratamiento correcto para cada paciente individual, se debe realizar mucha m\u00e1s investigaci\u00f3n para probar la eficacia de este enfoque a largo plazo\u00bb, dijo. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El modelo matem\u00e1tico predice los resultados de los pacientes con la terapia adaptativa M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Jeffrey West et al. Hacia la terapia adaptativa multidrogas, Cancer Research (2020). DOI: 10.1158\/0008-5472.CAN-19-2669 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Cancer Research <\/p>\n Proporcionado por la Universidad del Sur de California Cita<\/strong>: Terapia adaptativa basada en la teor\u00eda evolutiva de Darwin los principios podr\u00edan ayudar a combatir el c\u00e1ncer (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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Paul Newton Los modelos computacionales desarrollados por investigadores de la USC muestran que el control adaptativo de las poblaciones de c\u00e9lulas tumorales para mantenerlas en competencia puede tratar el c\u00e1ncer de manera m\u00e1s efectiva. La teor\u00eda de la evoluci\u00f3n est\u00e1 en el quid de la civilizaci\u00f3n, desde los \u00e1rboles que pueblan nuestros bosques hasta … Continuar leyendo \u00abLa terapia adaptativa basada en los principios evolutivos de Darwin podr\u00eda ayudar a combatir el c\u00e1ncer\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-29515","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29515","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29515"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29515\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29515"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29515"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29515"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}