15 de marzo de 2016
15.03.2016

Matemáticas aliadas con la leucemia

Investigadores de la Universidad de Oviedo logran con un modelo de algoritmos anticipar qué pacientes van a necesitar "quimio" o a desarrollar complicaciones

15.03.2016 | 02:17

Al combate contra la leucemia, y quien sabe si otras múltiples enfermedades, le ha salido un gran aliado: las Matemáticas. Un equipo de investigadores asturianos, con liderazgo del grupo de Problemas inversos del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo, ha podido desarrollar un modelo de algoritmos matemáticos que se ha demostrado capaz de anticipar con criterio científico el comportamiento de las leucemias linfocíticas crónicas, la leucemia más frecuente en adultos en Europa y Norteamérica, con una incidencia en Asturias de casi 9 casos por cada cien mil personas y año.

El trabajo, recién publicado en la revista Journal of Biomedical Informatics, ha salido adelante tras analizar una base de datos con diferentes variables clínicas de 265 pacientes gijoneses diagnosticados con leucemia linfocítica crónica entre 1997 y 2007. La aplicación del modelo de algoritmos permitió predecir con una exactitud del 90% el desarrollo de enfermedades autoinmunes y en un 80% la necesidad de utilizar quimioterapia. En este último caso los investigadores sostienen que si hay una ligera reducción en los niveles de predicción es debido a que hay muchas variables a la hora de pautar un tratamiento que son más subjetivas y que no se reducen totalmente a marcadores biológicos.

El estudio lleva la firma de Juan Luis Fernández Martínez, profesor del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo; de Enrique J. de Andrés-Galiana -el trabajo forma parte de su tesis doctoral-, del mismo departamento y del Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Oviedo; así como de Ana Pilar González Rodríguez, hematóloga del HUCA que antes estuvo en el Hospital de Cabueñes -de ahí la procedencia de los casos de leucemia analizados-, Oscar Luaces y Juan José del Coz, del Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad, y Leticia Huergo Zapico, Andrea Acebes Huerta y Segundo González, del IUOPA (Instituto Universitario Oncológico del Principado de Asturias).

Los orígenes del trabajo, según explica el profesor Juan Luis Fernández Martínez, hay que buscarlos en la propuesta que la doctora Ana Pilar González realizó a los expertos matemáticos. "Había recopilado datos completos de las analíticas de los pacientes de Cabueñes y nos propuso si podíamos crear un modelo matemático que fuera capaz de responder a ciertos problemas que siempre se plantean de cara al tratamiento de los enfermos por la gran variabilidad clínica que hay en la leucemia", recuerda. "Tenía la base de datos porque la leucemia linfocítica crónica fue mi tesis doctoral y creí que igual se podía obtener algún modelo matemático que ayudara a conocer el pronóstico de los pacientes", explica por su parte Ana Pilar González que incide en el hecho de que "esta leucemia de la que hablamos, la más frecuente en adultos y que suele afectar a pacientes de edad avanzada, es muy particular porque casi dos tercios de los enfermos diagnosticados no van a requerir nunca tratamiento; pero en otros la enfermedad sí es agresiva, de ahí que interese mucho estudiar los factores pronósticos para informar adecuadamente al paciente y su entorno y para de alguna manera estar más vigilantes con los que creemos que van a tener un peor comportamiento", explica la hematóloga, que concede singularidad a esta alianza "con las matemáticas, que no es algo habitual".

De esa colaboración surgió un desarrollo "de fácil aplicación -el método matemático se plasma en una sencilla hoja Excel, y los datos en los que se basan son accesibles para cualquier hospital y laboratorio- y con una exactitud nada desdeñable", indica el profesor Fernández Martínez, para quien "es un avance importante y nos pone en la pista de que hay una mina de conocimiento en las bases de datos de los hospitales".

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