La investigación, publicada en Nature Communication y formada por científicos de la Universidad de Navarra e ingenieros de Tecnun y CEIT-IK4, ha sido validada con una serie de pruebas in vitro en la proteína que el algoritmo matemático marcó como más importante en el desarrollo del mieloma múltiple, la RRM1.

El autor principal del estudio, Íñigo Apaolaza explicó a la agencia EFE que las células tumorales necesitaban un conjunto de compuestos para sobrevivir y desarrollarse. Además, comentó que los genes forman redes metabólicas parecidas a las carreteras convencionales, y que con este algoritmo matemático se podía investigar qué genes eran imprescindibles para que una célula sobreviviera.

Felipe Prósper, investigador del CIMA y codirector de Hematología y del Área de Terapia Celular de la Clínica Universidad de Navarra comunicó que este algoritmo matemático se había aplicado al mieloma múltiple, un cáncer hoy en día incurable, y se ha comprobado su efectividad. Esto no significa, matizó Francisco Planes, otro de los investigadores, que no sea aplicable al resto de tumores.

"Utilizando muestras de mieloma se ha podido confirmar en el 100% de los casos la capacidad predictiva del algoritmo para identificar si RRM1 es esencial o no para el tumor", declaró Prósper.

Creación de nuevos fármacos

Con los resultados logrados, se podrán desarrollar fármacos nuevos o, incluso, reutilizar los ya existentes para tratar de combatir la enfermedad, tal y como informa el equipo de investigación. Uno de los aspectos más destacados ha sido que se ha localizado una lista de genes que permiten predecir qué pacientes responden bien al tratamiento.

Ahora, se centrarán en aplicar el algoritmo matemático a otros tumores, en concreto, al cáncer de próstata y al cáncer de mama resistente a la terapia endocrina “en la mejora de la propia herramienta y en la ampliación de la validación experimental preclínica de RRM1”. El proyecto está financiado por el Gobierno Vasco y el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad.