Un algoritmo matemático de imágenes tumorales ayuda a entender las causas de agresividad del cáncer. En la investigación que así lo asegura, publicada en Journal of Cancer, han participado los grupos Luis M. Escudero y Rosa Noguera. Tras ellos se encuentran: la Universidad de Sevilla, CIBERNED, la Universitat de València-INCLIVA y CIBERONC.
El neuroblastoma es tumor sólido más habitual en la primera infancia y surge durante el desarrollo del sistema nervioso. Por lo general, afecta a menores de 18 meses y, aunque la tasa de curación ha mejorado, no es satisfactoria, según el CIBER. El entorno del neuroblastoma, es decir, la matriz extracelular, tiene un papel protagonista en la progresión tumoral. Este entorno está compuesto, según la agencia EFE, por una red de fibrillas y fibrillas de cuya conexión dependerá la rigidez del microambiente tumoral.
Conocer el modo en que las células tumorales se relacionan con la matriz y cómo se organizan fibras y fibrillas es muy importante. El equipo de investigación combinó un análisis de biopsias de pacientes con neuroblastoma con la Teoría de Grafos, un algoritmo matemático. Así, se ha podido cuantificar cómo se organizan las fibrillas de vitronectina (proteína presente en el suero, la matriz extracelular y el hueso).
Organización de la vitronectina
La conclusión de la investigación asegura que el grado de organización de la vitronectina, se asocia con la agresividad del tumor. Esto podría usarse para clasificar a los pacientes antes de iniciar el tratamiento. Además, sugiere que la vitronectina puede modificar la rigidez del entorno en las células tumorales y guiar los neuroblastos cancerosos para que generen metástasis.
Los cambios provocados por una organización de la vitronectina facilitarían la formación de «vías» que colaborarían a la migración tumoral, con los graves perjuicios que esto ocasiona. Este estudio basado en un algoritmo matemático posibilita un nuevo modo de luchar contra el neuroblastoma basada en la modificación y organización de la vitronectina.
