Los modelos matemáticos son una herramienta básica y muy poderosa para estudiar diferentes fenómenos, en particular para comprender y manipular sistemas biológicos complejos. En este sentido, tal y como explica el investigador del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de la UVigo y vinculado al CITMAga, Alejandro Fernández Villaverde, “en las ciencias exactas solo se considera un fenómeno comprendido por completo cuando se puede construir un modelo matemático que lo describa. Así, los denominados modelos dinámicos son capaces de describir el comportamiento de un sistema a lo largo del tiempo, lo que les permite predecir su estado futuro”. Según indica, estos modelos tienen una gran utilidad, por ejemplo para conocer cómo funciona un medicamento en un paciente, proporcionando además una comprensión más profunda de la progresión de la enfermedad y de los efectos de los fármacos en el organismo, lo que conduce a tratamientos e intervenciones más eficaces.
No obstante, señala el investigador de la UVigo, existe la necesidad de desarrollar modelos que sean fiables en sus predicciones y que en campos como la biomedicina y la biotecnología es frecuente que los modelos matemáticos contengan parámetros que no pueden medirse directamente, por lo que deben ser estimados y, si las estimaciones son incorrectas, las simulaciones y predicciones del modelo pueden ser erróneas. “Este hecho, que llamamos falta de identificabilidad, representa un defecto importante que puede tener graves consecuencias: por ejemplo, aunque los modelos matemáticos son una herramienta con un gran potencial para el diseño y optimización de terapias, si el modelo no es identificable, la terapia resultante puede ser no solo subóptima, sino incluso contraproducente”, explica Fernández Villarverde.
Modelos útiles para controlar niveles de glucosa de las personas diabéticas
Alejandro Fernandez Villaverde es el coordinador de DYNAMO-bio, un proyecto dedicado al desarrollo de metodologías con importantes aplicaciones biológicas y biomédicas, financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y que cuenta, además de la participación de la UVigo, con la de la Misión Biológica de Galicia (CSIC). Un equipo de investigación que está integrado por ocho doctores de distintas disciplinas (ingeniería, química, física, matemáticas y biología), que cuentan con amplia experiencia en el modelado matemático de sistemas y procesos biológicos y biomédicos y que colabora con otros ocho investigadores externos de las universidades de Oxford (Reino Unido), Heidelberg, Kassel y Otto-von-Guericke (Alemania), Washington (EEUU) y del INRIA Grenoble (Francia).
El equipo estudió la aplicación de estos modelos matemáticos para ayudar a regular los niveles de glucosa en sangre de las personas diabéticas. “Están desarrollándose unos dispositivos portátiles, los denominados páncreas artificiales, que el paciente lleva consigo. Esta tecnología monitoriza en tiempo real la concentración de glucosa en plasma e inyecta la dosis de insulina precisa para mantener esa concentración en el rango deseado. El cálculo de la dosis adecuada se hace a partir de un modelo del organismo del paciente, que proporciona una estimación sobre su nivel de insulina. Esta información no puede obtenerse directamente, ya que no resulta práctico medir la concentración de insulina. Una falta de identificabilidad proporcionaría estimaciones erróneas, lo que llevaría a dosis inadecuadas de insulina si se usa en un páncreas artificial”, explica Alejandro Fernández. En contraste, con el modelo desarrollado por el equipo del CITMAga y el CSIC, se obtienen simulaciones muy precisas de la concentración de insulina sin necesidad de medirla directamente.
Aplicación en el estudio del crecimiento de los tumores
Los investigadores también están aplicando también estos modelos al estudio del crecimiento de los tumores en pacientes con cáncer con la finalidad de diseñar una terapia personalizada para cada enfermo (a través de inmunoterapia, quimioterapia, radioterapia…), reduciendo el tamaño del tumor. Se busca optimizar la terapia para maximizar la destrucción del tumor y que sea el menos dañino posible para el paciente. “Se trata, por un lado, de determinar si un modelo matemático es adecuado para predecir el crecimiento del tumor después de aplicar una determinada terapia. Y, por otro lado, desarrollar técnicas para el diseño de estrategias de control tumoral, es decir, buscamos definir el tratamiento óptimo, que sea efectivo”, destaca el investigador de la UVigo.
Estas técnicas en las que están trabajando los investigadores del CITMAga podrán implementarse en herramientas software que se pondrán a disposición de la comunidad científica de forma gratuita. Sus resultados tendrán aplicaciones en biomedicina (en particular herramientas, tecnologías y soluciones digitales para la salud y la atención, incluida la medicina personalizada) y biotecnología. El objetivo es poder desarrollar dispositivos y sistemas médicos precisos y confiables, mejorando el diagnóstico, los tratamientos y la gestión de pacientes. Su integración conduce a avances en la atención sanitaria, mejorando la calidad de vida y ampliando la esperanza de vida.
