Un equipo de investigación del departamento de Matemáticas de la Universidad de Cádiz (UCA) y del Instituto de Investigación e Innovación Biomédica de Cádiz (INiBICA), junto con investigadores del Laboratorio de Oncología Matemática (Môlab) de la Universidad de Castilla La-Mancha, ha participado en el desarrollo de un sistema que aplica modelos matemáticos para simular el avance de las células cancerosas de pacientes afectados por un tipo grave de leucemia. Permite observar su respuesta a un tratamiento de inmunoterapia en el que células del sistema inmune del paciente tienen la función de atacar a células tumorales.

Los investigadores han definido un modelo matemático que funciona como un paciente virtual, recreando, con base en datos médicos de enfermos del Hospital Universitario Infantil Niño Jesús de Madrid, el desarrollo de uno de los tratamientos de inmunoterapia que se utilizan en casos de recaída de leucemia linfoblástica aguda tipo T.

Este tipo de cáncer comienza en la médula ósea y tiene su origen en las formas tempranas de los linfocitos T, un tipo de glóbulos blancos que dejan de cumplir su función protectora del cuerpo cuando empiezan a crecer de forma descontrolada.

Esta leucemia puede progresar rápidamente si no se trata a tiempo. Para atacarla, la inmunoterapia, es decir, el uso de células del propio paciente, es una opción médica, hasta el momento minoritaria, cuando otros tratamientos, como la quimio o la radioterapia, no han dado los resultados esperados.

La inmunoterapia permite el uso de las células propias para que puedan servir, una vez modificadas genéticamente en el laboratorio e inyectadas al paciente, como freno al desarrollo de la enfermedad, en este caso, la proliferación de tumores en la sangre o la médula.

"Aún sin aplicación clínica, el nuevo modelo matemático opera con los datos del enfermo para poder simular y anticipar su respuesta al tratamiento", según han expuesto estos científicos en el artículo titulado ‘CAR T cells for T-cell leukemias: Insights from mathematical models’ publicado en la revista Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation.

El modelo permitirá a los sanitarios, una vez lo validen, realizar distintas estrategias y simulaciones virtuales para reproducir y predecir la expansión de las células terapéuticas en un paciente y posibles recaídas, evitando realizar ensayos in vivo, es decir, con animales de experimentación.

Células del sistema inmune

El trabajo se centra en concreto en la inmunoterapia basada en las células CAR-T, siglas del inglés Chimeric Antigen Receptor T Cells, que, traducidas al español, significan receptores de antígenos quiméricos de linfocitos T. Los linfocitos T son células del sistema inmunitario que bien pueden destruir directamente a gérmenes bien reforzar el potencial inmune de otras. En estos tratamientos, se los extrae del paciente para ser manipulados genéticamente en el laboratorio, donde se les añade un anticuerpo con el que, convertidos ya en CAR-T e inyectados de nuevo al enfermo, pueden identificar a los linfocitos dañados.

Se está aplicando ya con buenos resultados en leucemia linfoblástica aguda tipo B, en la que los linfocitos dañados son los denominados B, glóbulos blancos que cumplen su función protectora mediante anticuerpos. Sin embargo, presentan problemas en las de tipo T, al atacar también a células sanas o a otras CAR-T.

El equipo investigador ha introducido en un programa informático los datos de linfocitos T, sanos y tumorales, y CAR-T del paciente. “Su diana es atacar a las células malas e intentamos, con los datos de los médicos, que están dando las terapias a los niños en Madrid, reproducir, y simular lo que ocurre a través de estas células dentro de la sangre y también en la médula”, ha explicado a la Fundación Descubre María Rosa, investigadora de la UCA y autora principal de estos trabajos.