MADRID, 4 Jul. (EUROPA PRESS) -
Las técnicas desarrolladas por los astrónomos podrían ayudar en la lucha contra el cáncer de mama y de piel, según una investigación que científicos de la Universidad de Exeter presentan este miércoles en el RAS National Astronomy Meeting (NAM 2019), en la Universidad de Lancaster.
Una gran parte de la astronomía depende de la detección y análisis de la luz. Por ejemplo, los científicos estudian la luz dispersada, absorbida y reemitida en nubes de gas y polvo, obteniendo información de su interior.
A pesar de las enormes diferencias de escala, los procesos que la luz experimenta al viajar a través del cuerpo humano son muy similares a los que se ven en el espacio. Y cuando el tejido se vuelve canceroso, ese cambio debería aparecer.
En el Reino Unido, casi 60.000 mujeres son diagnosticadas con cáncer de mama cada año, y 1.000 mueren. El diagnóstico temprano es clave, ya que el 90 por ciento de las mujeres diagnosticadas en la etapa más temprana sobreviven al menos durante cinco años, en comparación con el 15 por ciento de las diagnosticadas con la etapa más avanzada.
El cáncer crea diminutos depósitos de calcio en los senos, detectados a través de un cambio en la longitud de onda de la luz a medida que pasa a través del tejido. El equipo de Exeter se dio cuenta de que los códigos de computadora desarrollados para estudiar la formación de estrellas y planetas podrían aplicarse para encontrar estos depósitos.
"La luz es fundamental para una amplia gama de avances médicos, como medir la oxigenación de la sangre en bebés prematuros o tratar las manchas de nacimiento llamadas manchas de vino de Oporto con láseres. Por lo tanto, existe una conexión natural con la astronomía y estamos encantados de utilizar nuestro trabajo para combatir el cáncer", comenta Charlie Jeynes, autor del estudio junto a su equipo de la Universidad de Exeter.
Trabajando con el científico biomédico Nick Stone, también en Exeter, el equipo está ajustando los modelos de computadora para comprender mejor cómo la luz detectada se ve afectada por el tejido humano. Finalmente esperan desarrollar una prueba diagnóstica rápida que evite biopsias innecesarias, mejorando las posibilidades de supervivencia de miles de mujeres. El trabajo ya está en marcha con los médicos en el hospital RD&E de Exeter para poner a prueba la tecnología y allanar el camino para ensayos clínicos más grandes.
En un segundo proyecto, el equipo de Exeter está utilizando modelos informáticos para un nuevo tratamiento potencial para el cáncer de piel no melanoma, el tipo de cáncer más común, con más de 80.000 casos reportados en Reino Unido cada año.
En asociación con Alison Curnow de la Facultad de Medicina de la Universidad de Exeter, los científicos están usando su código para desarrollar un 'laboratorio virtual' simulado para estudiar el tratamiento del cáncer de piel. El ataque en dos frentes se centra en los fármacos activados por la luz (terapia fotodinámica) y las nanopartículas calentadas por la luz (terapia fototérmica).
La simulación analiza cómo las nanopartículas de oro en un tumor de mama virtual se calientan mediante la exposición a la luz del infrarrojo cercano. Después de 1 segundo de irradiación, el tumor se calienta 3 grados centígrados. Después de 10 minutos, el mismo tumor se calienta 20 grados, lo suficiente para destruir sus células.
Hasta ahora, la terapia fototérmica con nanopartículas ha sido efectiva en ratas, pero con el código del equipo para reducir las condiciones experimentales, están trabajando para traducir la tecnología para los humanos.
"Los avances en la ciencia fundamental nunca deben verse de forma aislada. La astronomía no es una excepción y, aunque es imposible de predecir desde el principio, sus descubrimientos y técnicas a menudo benefician a la sociedad. Nuestro trabajo es un gran ejemplo de eso, y yo estoy muy orgulloso de que estemos ayudando a nuestros colegas médicos en la guerra contra el cáncer", puntualiza Charlie.
Los siguientes pasos incluyen el uso de modelos renderizados en 3D tomados de imágenes de tumores reales y la simulación de cómo estos responderían a diferentes regímenes de tratamiento. Existen datos sobre la forma en que estos tumores respondieron al tratamiento, lo que proporciona excelentes datos de 'verdad fundamental' con los que comparar los modelos. De esta manera, el equipo podrá predecir si los diferentes tipos de tratamiento serían más efectivos para un tipo de tumor en particular y permitir que los médicos tengan más opciones cuando se trata de elegir un plan de tratamiento.
