Del cerebro a la leucemia en cinco estudios

Hilario L. Muñoz
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Algunas de las investigaciones del Molab han iniciado o van a conllevar estudios clínicos y preclínicos en hospitales del mundo

Del cerebro a la leucemia en cinco estudios - Foto: Tomás Fernández de Moya

La investigación es un trabajo cuyos frutos tardan tiempo en recogerse. Basta con citar que el Molab ha empezado a obtener resultados específicos en los últimos dos o tres años con estudios que avanzan en varias líneas de investigación con los tumores. Para ello se realizan modelos predictivos por cada tipo de tumor para conocer la evolución que puede presentar un paciente y también se aplican los modelos matemáticos a los fármacos para conocer el mejor modo de administrarse.
Entre las investigaciones que están dando su fruto, uno de los más avanzados es el de imagen médica de los tumores cerebrales que ha permitido «afinar en el pronóstico de supervivencia de los pacientes». En este sentido, Víctor Manuel Pérez explica que se trata de no decir aproximadamente un año y sí dar fechas más exactas.
Otro campo en el que trabaja el Molab es con los tratamientos debido a que se suele elegir una pauta de medicación, cuánta dosis tomar, y se descartan todas las demás. En este sentido se ha analizado un tipo de tumor cerebral que afecta a gente joven y que crece despacio, «pero que acaba matando a todos los pacientes». La pauta de consumo del fármaco para este tumor es la misma que se ofrece al resto de pacientes, una pastilla diaria durante una semana al mes. El Molab, lo que ha hecho es coger los parámetros de esta administración para construir un modelo matemático donde se «reproduce cómo han crecido los tumores de los pacientes» y ver qué pasaría si en vez de esa pauta se siguiera otra, una pastilla cada semana, cada dos meses... Se trata de un proceso realizado por ordenador, sin necesidad de buscar pacientes ni esperar meses. De su análisis se descubre que hay pautas de administración que implican una «ganancia de supervivencia de cuatro años más», como una hipótesis que ahora será probada por laboratorios en Francia y en Belgrado. Si se confirma, implicará un ensayo clínico y un cambio en los tratamientos. «Hemos tenido buena acogida y toda la gente de neurocirugía, radiodiagnóstico y medicina nuclear o los patólogos están colaborando», recordó Pérez.
Otra línea de estudios del Molab se basa en la recidiva, la reaparición del tumor maligno tras un periodo más o menos largo de ausencia de enfermedad, y que en ocasiones es difícil separarla de la inflamación causada por los tratamientos. Un ejemplo de este tipo de investigaciones es la realizada para analizar la metástasis que puede provocar el cáncer de pulmón o de mama en el cerebro, donde tras una intervención con radioterapia, en ocasiones, el tumor aumenta de tamaño y «no saben si es porque es una reacción inflamatoria o crece de verdad». En este caso se está realizando un estudio piloto con personal de varios hospitales para diferenciar un tipo de crecimiento y otro. Igual pasa con el de próstata, donde tras una operación, el PSA, una proteína producida por la próstata y que es uno de los marcadores para detectar este cáncer, suele subir «sin saber si cuando empieza a subir es real o son fluctuaciones normales que a veces ocurren». En este caso, el Molab ha establecido un modelo que identifica el crecimiento y puede aportar «parámetros propios» para cada paciente y predecir qué pacientes tienen una recidiva. Se trata de una línea que va a entrar en investigación clínica.
Por último, una línea de investigación en la que trabaja el centro es el estudio de la leucemia linfoblástica aguda, que es el tipo de cáncer infantil más frecuente. En este caso es fácil obtener muestras del tumor en las que hay «mucha información biológica», tanta que solo se utiliza una parte pequeña para el diagnóstico. «Los niños se clasifican según parámetros en riesgo estándar, alto y se sigue una estrategia terapéutica con cada uno de ellos» pero existe un 15 por ciento de pacientes que no se curan bien por estar mal clasificados o por otras situaciones. Desde los modelos matemáticos se busca mejorar el modo en que se clasifican a los pacientes de entrada y «saber mejor cómo tratar a cada uno de ellos y ajustar los tratamientos».