Los investigadores utilizaron ratones para desarrollar un modelo matemático de un infarto de miocardio, conocido popularmente como ataque al corazón.
El nuevo modelo predice varias combinaciones útiles de medicamentos nuevos que algún día podrían ayudar a tratar los ataques cardíacos, según investigadores de la Universidad Estatal de Ohio.
Típicamente causados por obstrucciones en las arterias coronarias, o los vasos que suministran sangre al corazón, estos eventos cardiovasculares los experimentan más de 800 000 estadounidenses cada año, y alrededor del 30 % termina muriendo. Pero incluso para aquellos que sobreviven, el daño que estos ataques infligen en los músculos del corazón es permanente y puede provocar una inflamación peligrosa en las áreas afectadas del corazón.
El tratamiento para restaurar el flujo sanguíneo a estos pasajes bloqueados del corazón a menudo incluye cirugía y medicamentos, o lo que se conoce como terapia de reperfusión. Nicolae Moise, autor principal del estudio e investigador postdoctoral en ingeniería biomédica en el estado de Ohio, dijo que el estudio utiliza algoritmos matemáticos para evaluar la eficacia de los medicamentos utilizados para combatir la inflamación potencialmente letal que experimentan muchos pacientes después de un ataque.
«La biología y la medicina están empezando a volverse más matemáticas», dijo Moise. «Hay tantos datos que necesitas comenzar a integrarlos en algún tipo de marco». Si bien Moise ha trabajado en otros modelos matemáticos de corazones de animales, dijo que el marco detallado en el documento actual es el esquema más detallado de infartos de miocardio en ratones jamás realizado.
La investigación se publica en el Revista de Biología Teórica.
Representado por una serie de ecuaciones diferenciales, el modelo que creó el equipo de Moise se hizo usando datos de estudios previos en animales. En medicina, las ecuaciones diferenciales se utilizan a menudo para controlar el crecimiento de enfermedades en forma de gráfico.
Pero este estudio optó por modelar cómo ciertas células inmunitarias como los miocitos, los neutrófilos y los macrófagos, células imprescindibles para combatir las infecciones y combatir la necrosis (daño tóxico al corazón), reaccionan a cuatro fármacos inmunomoduladores diferentes durante un período de un mes. Estos medicamentos están diseñados para suprimir el sistema inmunitario para que no cause una inflamación tan dañina en las partes del corazón que resultaron dañadas.
Esta investigación se centró en la eficacia de los medicamentos una hora después de que los ratones fueran tratados.
Sus hallazgos mostraron que ciertas combinaciones de estos inhibidores de fármacos eran más eficaces que otras para reducir la inflamación. «En medicina, las matemáticas y las ecuaciones se pueden usar para describir estos sistemas», dijo Moise. «Solo necesitas observar, y encontrarás reglas y una historia coherente entre ellas.
«Con las terapias que estamos investigando en nuestro modelo, podemos mejorar el resultado del paciente, incluso con la mejor atención médica disponible», dijo.
Dependiendo de su salud de antemano, una persona puede tardar entre seis y ocho meses en recuperarse de un ataque al corazón. La calidad de la atención que reciben los pacientes en esas primeras semanas podría marcar la pauta de cuánto durará su camino hacia la recuperación.
Debido a que la simulación de Moise es puramente teórica, no conducirá a terapias mejoradas en el corto plazo. Se necesitan datos de ratón más precisos antes de que su trabajo pueda convertirse en un activo para otros científicos, pero Moise dijo que visualiza el modelo como una herramienta potencial en la lucha contra los estragos de las enfermedades del corazón.
«Pasarán algunos años antes de que podamos integrar este tipo de enfoque en el trabajo clínico real», dijo Moise. «Pero lo que estamos haciendo es el primer paso hacia eso».
El coautor del estudio fue Avner Friedman, profesor de matemáticas en el estado de Ohio. Esta investigación fue apoyada por el Instituto de Biociencias Matemáticas del Estado de Ohio y la Fundación Nacional de Ciencias.
Fuente de la historia:
Materiales proporcionado por Universidad del Estado de Ohio. Original escrito por Tatyana Woodall. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
