Los químicos sesgan las probabilidades para prevenir el cáncer

El camino hacia la prevención del cáncer es largo y arduo para legiones de investigadores, pero un nuevo trabajo de científicos de la Universidad de Rice muestra que puede haber atajos.

El químico de Rice Anatoly Kolomeisky, el autor principal e investigador postdoctoral Hamid Teimouri y el asistente de investigación Cade Spaulding están desarrollando un marco teórico para explicar cómo los cánceres causados ​​por más de una mutación genética pueden identificarse más fácilmente y tal vez detenerse.

Esencialmente, lo hace al identificar e ignorar las vías de transición que no contribuyen mucho a la fijación de mutaciones en una célula que luego establece un tumor.

Un estudio en el Revista biofísica describe su análisis de los paisajes energéticos efectivos de las vías de transformación celular implicadas en una variedad de cánceres. La capacidad de limitar la cantidad de vías a las pocas que tienen más probabilidades de desencadenar el cáncer podría ayudar a encontrar formas de detener el proceso antes de que realmente comience.

«En cierto sentido, el cáncer es una historia de mala suerte», dijo Kolomeisky, profesor de química e ingeniería química y biomolecular. «Creemos que podemos disminuir la probabilidad de esta mala suerte al buscar colecciones de mutaciones de baja probabilidad que generalmente conducen al cáncer. Dependiendo del tipo de cáncer, esto puede oscilar entre dos mutaciones y 10».

Calcular las energías efectivas que dictan las interacciones en los sistemas biomoleculares puede predecir cómo se comportan. La teoría se usa comúnmente para predecir cómo se plegará una proteína, según la secuencia de sus átomos constituyentes y cómo interactúan.

El equipo de Rice está aplicando el mismo principio a las vías de iniciación del cáncer que operan en las células, pero que a veces llevan mutaciones que las salvaguardas del cuerpo pasan por alto. Cuando dos o más de estas mutaciones se fijan en una célula, se transmiten a medida que las células se dividen y los tumores crecen.

Según sus cálculos, las probabilidades favorecen a las vías más dominantes, aquellas que llevan adelante las mutaciones mientras gastan la menor cantidad de energía, dijo Kolomeisky.

«En lugar de observar todas las reacciones químicas posibles, identificamos las pocas que podríamos necesitar observar», explicó. «Nos parece que la mayoría de los tejidos involucrados en el inicio del cáncer están tratando de ser lo más homogéneos posible. La regla es que una vía que disminuya la heterogeneidad siempre será la más rápida en el camino hacia la formación de tumores».

La gran cantidad de caminos posibles parece hacer que reducirlos sea un problema insoluble. «Pero resultó que usar nuestra intuición química y construir un paisaje efectivo de energía libre ayudó al permitirnos calcular en qué parte del proceso es probable que una mutación se fije en una célula», dijo Kolomeisky.

El equipo simplificó los cálculos centrándose inicialmente en las vías que involucran solo dos mutaciones que, cuando se fijan, inician un tumor. Kolomeisky dijo que los mecanismos que involucran más mutaciones complicarán los cálculos, pero el procedimiento sigue siendo el mismo.

Gran parte del mérito es de Spaulding, quien bajo la dirección de Teimouri creó los algoritmos que simplifican enormemente los cálculos. El asistente de investigación visitante tenía 12 años cuando conoció a Kolomeisky para pedirle orientación. Habiéndose graduado de una escuela secundaria de Houston dos años antes, se unió al laboratorio de Rice el año pasado a los 16 años y asistirá a la Universidad Trinity en San Antonio este otoño.

«Cade tiene una habilidad sobresaliente en la programación de computadoras y en la implementación de algoritmos sofisticados a pesar de su corta edad», dijo Kolomeisky. «Ideó con las simulaciones de Monte Carlo más eficientes para probar nuestra teoría, donde el tamaño del sistema puede involucrar hasta mil millones de células».

Spaulding dijo que el proyecto reunió la química, la física y la biología de una manera que encaja con sus intereses, junto con sus habilidades de programación informática. “Fue una buena manera de combinar todas las ramas de la ciencia y también la programación, que es lo que me parece más interesante”, dijo.

El estudio sigue un papel 2019 en el que el laboratorio de Rice modeló procesos estocásticos (aleatorios) para saber por qué algunas células cancerosas superan las defensas del cuerpo y desencadenan la propagación de la enfermedad.

Pero entender cómo esas células se vuelven cancerosas en primer lugar podría ayudar a evitar que pasen, dijo Kolomeisky. «Esto tiene implicaciones para la medicina personalizada», dijo. «Si una prueba de tejido puede encontrar mutaciones, nuestro marco podría decirle si es probable que desarrolle un tumor y si necesita controles más frecuentes. Creo que este poderoso marco puede ser una herramienta para la prevención».