Ingenieros de Tecnun, Universidad de Navarra, han creado un algoritmo que analiza el metabolismo del cáncer, identificando vulnerabilidades para frenar su crecimiento. Validado por el Cima, permite predecir terapias para el mieloma múltiple. La herramienta es accesible y aplicable a diversos tipos de cáncer, mejorando algoritmos previos.
Un grupo de ingenieros de Tecnun, la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra, ha desarrollado un innovador algoritmo matemático. Este avance facilita el análisis del metabolismo del cáncer y ayuda a identificar sus debilidades con el fin de detener su crecimiento. Esta información fue destacada en un artículo publicado en la revista Nature Communications.
Según el investigador principal de Tecnun, Francisco Planes, el proyecto ha dado lugar a una herramienta web que facilita la identificación de nuevas estrategias para detener el metabolismo de las células tumorales, lo que a su vez impide su crecimiento y avance. “Nos enfrentamos a un problema muy complejo, con miles de variables, debido a la flexibilidad del metabolismo celular y las múltiples vías que utilizan los tumores para alimentarse y continuar creciendo”, señala el profesor catedrático de Tecnun.
A pesar de esto, Planes agrega: “Nuestra herramienta evidencia que es posible identificar vulnerabilidades metabólicas en los tumores. El bloqueo de estas vulnerabilidades resulta mortal para el crecimiento del tumor, similar al efecto de interrumpir una vía principal en una red de carreteras”.
De acuerdo con el investigador de Tecnun, Francisco Planes, gran parte de los progresos se atribuyen a las recientes actualizaciones del mapa del metabolismo y a la implementación de tecnologías de secuenciación masiva en el ámbito de la investigación biomédica. “Nuestra herramienta integra estas fuentes de información y mejora la capacidad predictiva de los algoritmos existentes con nuevos elementos a nivel matemático y computacional”, ha afirmado.
Herramienta web predice terapias para mieloma múltiple
El Cima, Centro de Investigación Médica Aplicada de la Universidad de Navarra, ha validado la herramienta, que ha sido utilizada por sus científicos para investigar el metabolismo del mieloma múltiple. Según Felipe Prósper, codirector del Programa de Hemato-Oncología del Cima, esta enfermedad es “la tercera neoplasia maligna hematológica más común, con una media de supervivencia de pacientes de aproximadamente 24 meses”.
En el trabajo se detalla que, como explica Prósper, “la herramienta ha permitido predecir el potencial terapéutico de la inhibición de dos proteínas (CTPS1 y UAP1) en esta enfermedad”. Además, los experimentos in vitro realizados por nuestro equipo respaldan estos hallazgos.
El ingeniero Luis Vitores Valcárcel, quien es el primer autor de este estudio que forma parte de su tesis doctoral, señala que “es una herramienta sencilla y accesible para la comunidad científica, con la capacidad de aplicarse a cualquier tipo de cáncer y sin necesidad de la intervención de un experto en bioinformática”.
Es importante mencionar que el grupo de Investigación de Biología Computacional de Tecnun, en asociación con el grupo de Hemato-Oncología del Cima, ha estado investigando el metabolismo del cáncer desde 2012, gracias al apoyo financiero proporcionado por diversas instituciones tanto públicas como privadas. En el más reciente número de Nature Communications, se presenta un trabajo que incluye múltiples mejoras en comparación con el artículo publicado por este equipo de ingenieros en la misma revista en 2017.
La financiación pública para el trabajo llevado a cabo proviene del departamento de Educación e Industria del Gobierno Vasco, así como del Ministerio de Economía y Competitividad. También ha recibido apoyo de entidades privadas, entre las que se destacan la Asociación Española Contra el Cáncer y la Fundación Ramón Areces. Este proyecto se ha desarrollado en el contexto del Instituto de Investigación Sanitaria de Navarra (IdiSNA) y del Ciber de Cáncer (CIBERONC).