RedacciónT21 
Investigadores de la Universidad Johns Hopkins en Maryland (USA) han desarrollado un mapa del funcionamiento de un tumor que imita la herramienta Google Maps sobre el tráfico de una ciudad.
El mapa es una representación en 3D de la red de vasos sanguíneos de cada tumor con un mapa codificado por colores de los movimientos de la sangre en forma de tráfico a través de los vasos que lo alimentan.
«Se parece mucho a Google Maps», señala Arvind Pathak, autor principal del estudio, en un comunicado. «Los segmentos de vasos sanguíneos son las calles y el flujo de sangre en cada segmento es análogo al tráfico a lo largo de cada calle».
Y como las aplicaciones geográficas, añade, el modelo muestra una descripción precisa de lo que ocurre dentro de un tumor en un momento dado.
El mapa calcula y visualiza con precisión los cambios estructurales y funcionales de los vasos sanguíneos necesarios para el crecimiento de un tumor.
Combina datos de imágenes en 3D de alta calidad de muestras de tumores de modelos animales con fórmulas matemáticas sofisticadas.
Modelo urbano replicado
El resultado es un modelo que representa con precisión el tráfico de sangre dentro de los tumores, incluido el complejo flujo de sangre, la oxigenación y los cambios estructurales que se producen. Los resultados se publican en Nature Scientific Reports.
Los investigadores advierten que el enfoque aún no es directamente aplicable a los tumores humanos.
Sin embargo, especifica Pathak, «a medida que mejore nuestra capacidad para obtener imágenes de alta resolución en la clínica, esperamos que esta herramienta se pueda adaptar para proporcionar una forma no invasiva de predecir el comportamiento del cáncer de un paciente individual y personalizar su terapia».
En la actualidad, el modelo debería ser útil para los bioingenieros y los biólogos del cáncer para estudiar más fácilmente los aspectos de la biología del tumor a través de una simulación informática, así como para realizar pruebas de posibles terapias.
Respuesta a una necesidad
Pathak, explica que el proyecto se desarrolló debido a la necesidad de abordar las complejidades de la biología del cáncer en el crecimiento y el desarrollo de tumores.
Se planteó la necesidad de desarrollar mejores modelos predictivos, ya que muchos modelos existentes emplean aproximaciones rudimentarias de la compleja geometría de los vasos sanguíneos de un tumor en el momento de su formación.
Para crear un modelo que reflejara con mayor precisión la estructura y el comportamiento de los tumores, su equipo de investigación implantó en ratones células tumorales de mama humanas y realizó una imagen de los tumores resultantes mediante microscopía de resonancia magnética 3D e imágenes de micro-cromografía computarizada (micro-CT).
Estas imágenes 3D de alta resolución proporcionaron información detallada sobre el volumen de un tumor y la estructura de sus redes de vasos sanguíneos (el tamaño de una ciudad y su red de calles).
Literatura científica
A continuación, los investigadores rastrearon la literatura científica para encontrar información sobre cómo estas estructuras probablemente se comportarían en un sistema vivo. Específicamente, buscaron estudios que incluyeran mediciones de la presión arterial, el flujo sanguíneo y el volumen en vasos, similares a los observados en sus tumores.
Utilizando esta información, el grupo desarrolló un conjunto de fórmulas matemáticas diseñadas para representar estos aspectos de los tumores. Lo hicieron combinando los datos de estudios publicados anteriormente con la información que recopilaron.
«El modelo basado en imágenes comprende miles de puntos de datos sobre el flujo sanguíneo previsto y la oxigenación intravascular en todos los tumores», dice Pathak.
Fácil de ver y entender
El siguiente desafío para el grupo era hacer que la información que recopilaron fuera fácil de ver y entender, imitando los mapas geográficos basados en la web que se pueden ver y superponer fácilmente con diferentes tipos de información útil, como el tiempo de viaje, la actividad del tráfico, los desvíos y la velocidad media.
«Tuvimos que crear una forma completamente nueva de representar la información que habíamos generado para que fuera significativa y no abrumadora para aquellos que necesitan entenderla y usarla», dice Pathak.
Para hacer eso, Pathak reclutó a Akanksha Bhargava, ingeniero mecánico y becario postdoctoral en el Laboratorio de Biología de Sistemas, para desarrollar los modelos matemáticos.
«Hicimos una reflexión sobre diferentes formas de superponer los resultados del modelado en la geometría subyacente de los vasos sanguíneos sin comprometer la complejidad y la riqueza de los datos», dice Bhargava, y el resultado fue prometedor.
Pathak dice que el equipo planea poner estas imágenes a disposición de la comunidad científica para fines de investigación. El modelo se puede hacer interactivo, de modo que los usuarios pueden alterar parámetros como el ancho de los vasos sanguíneos para observar el efecto en el flujo sanguíneo y la administración de fármacos u otros tratamientos en el tumor.
Referencia
Tumor Ensemble-Based Modeling and Visualization of Emergent Angiogenic Heterogeneity in Breast Cancer. Spyros K. Stamatelos et al. Scientific Reports, volume 9, Article number: 5276 (2019). DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-019-40888-w
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