Investigación – MOLAB-Mathematical Oncology Laboratoy

MOLAB-Mathematical Oncology Laboratoy


 

Integrantes del equipo

Líneas de investigación

En MOLAB hemos venido desarrollando durante ya más de una década numerosas líneas de investigación que han girado, principalmente, alrededor de la Oncología. Más recientemente, estas líneas se han extendido a otros campos importante en Medicina como son los de la Inmunología, la Epidemiología y la Diabetes. En el enlace a la web de MOLAB (http://matematicas.uclm.es/molab/)  actualizamos las diversas líneas que van alcanzando resultados relevantes. Destacamos, entre muchas de ellas, las siguientes:

  1. Biomarcadores de imagen en Glioblastoma: El glioblastoma es el tumor cerebral primario maligno más frecuente y agresivo, con una mediana de supervivencia del paciente de solo 14 meses desde el diagnóstico. La resonancia magnética de alta resolución es una rutina para el diagnóstico, la planificación del tratamiento, la evaluación de la respuesta y el seguimiento. En MOLAB reconstruimos los tumores en 3D y utilizamos modelos matemáticos para identificar características ocultas (por ejemplo, propiedades morfológicas o de textura) relacionadas con el pronóstico del paciente que permitan personalizar los tratamientos.
  2. Leyes de escala y dinámica evolutiva en cánceres humanos: Los cánceres se caracterizan por un crecimiento celular desregulado. Ese crecimiento se ve afectado en gran medida por un metabolismo alterado. Con objeto de cuantificar las consecuencias que ese metabolismo presenta en la dinámica evolutiva de los cánceres humanos, hemos reunido datos clínicos procedentes de cerca de mil pacientes oncológicos cuyo seguimiento se ha llevado a cabo en más de una docena de hospitales nacionales e internacionales. La tipología de tumores analizados es muy amplia e incluye cánceres de mama, pulmón, cabeza y cuello, rectales, gliomas y metástasis cerebrales. Utilizamos tanto resonancia magnética de alta resolución como imágenes de tomografía de emisión de positrones. Esta últimas se emplean rutinariamente para identificar aquellas regiones tumorales que presentan una mayor actividad proliferativa celular. Toda esa información la complementamos con modelos matemáticos basados en ecuaciones en derivadas parciales y simuladores estocásticos mesoscópicos con el objetivo de identificar leyes de escala (ver Figura 1). Las leyes de escala presentan una muy prometedora aplicación en el diagnóstico así como en la modalidad terapéutica a administrar a cada paciente.
  3. Inmunoterapia: Las inmunoterapias utilizan componentes del sistema inmunológico del paciente para dirigirse selectivamente a las células cancerosas. El uso de células T con receptor antigénico quimérico (CAR-T) para tratar neoplasias malignas de células B –leucemias y linfomas– es uno de los ejemplos más exitosos, y muchos pacientes experimentan respuestas completas de larga duración a esta modalidad de terapia. Este tratamiento funciona extrayendo las células T del paciente y transduciéndolas con el CAR, lo que les permite reconocer y destruir a las células portadoras del antígeno CD19+, que se expresa en estos cánceres hematológicos. En MOLAB desarrollamos modelos matemáticos que describan la respuesta temporal de las leucemias a la inyección de células T con CAR. Nuestros modelos tienen en cuenta los estadios de maduración de las células B, las células leucémicas, las células CAR-T y los efectos secundarios al incluir los principales procesos biológicos implicados. El objetivo de esta línea es explicar la dinámica del número de células CAR-T y controlar las posibles recaídas del cáncer CD19+ mediante la re-exposición temprana de las células leucémicas con las células CAR-T del paciente.
  4. Dinámica inmunológica: Los neutrófilos, que son las células más abundantes del sistema inmune, se especializan para cada órgano del cuerpo y muestran un espectro de funciones mucho más amplio de lo que se pensaba hasta ahora. Cuando los neutrófilos migran y se establecen en distintos tejidos adquieren características distintivas que contribuyen tanto a mantener funciones vitales de los órganos como a intervenir en, e incluso desencadenar, diversas patologías. En colaboración con importantes grupos de investigación nacionales e internacionales de Biología Celular, desde MOLAB contribuimos con el desarrollo de modelos matemáticos basados en ecuaciones diferenciales y de técnicas de big data clustering que permitan cuantificar la compleja dinámica funcional y de señalización molecular de los neutrófilos. Con ello perseguimos identificar nuevas vías terapéuticas para el tratamiento de múltiples enfermedades inflamatorias en las que están implicados los neutrófilos, así como en el cáncer, en donde también participan en el programa de respuesta inmune que se activa en el microentorno tumoral.

Listado de los proyectos más relevantes realizados por este grupo (no más de siete)

Desde que MOLAB se estableciera como centro de investigación, ha recibido financiación de numerosas entidades, internacionales, nacionales y regionales. Reseñamos los siguientes proyectos concedidos durante los últimos cinco años:

  1. Título del proyecto: Modelos Matemáticos en Oncología (PID2019-110895RB-I00).
    • Entidad financiadora: Ministerio de Ciencia e Innovación
  2. Título del proyecto: Modelos Matemáticos en Biología de Sistemas Complejos (SBPLY/19/180501/000211).
    • Entidad financiadora: Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha
  3. Título del proyecto: Therapy Optimization in Glioblastoma: An Integrative Human Data-Based Approach using Mathematical Models Stage 2 (220020560).
    • Entidad financiadora: James S. McDonnell Foundation
  4. Título del proyecto: Oncología Matemática: Modelado, Análisis, Simulación y Aplicaciones (MTM-2015-71200-R).
    • Entidad financiadora: Ministerio de Economía y Competitividad
  5. Título del proyecto: Therapy Optimization in Glioblastoma: An Integrative Human Data-Based Approach using Mathematical Models Stage 1 (220020450).
    • Entidad financiadora: James S. McDonnell Foundation