Un modelo tecnológico, desarrollado a inicios de este año por investigadores costarricenses, permitiría analizar la velocidad de reproducción de las células cancerígenas en el cuerpo de un paciente luego de habérsele aplicado la quimioterapia, tras lo cual podría evaluarse la efectividad que dicho tratamiento tuvo en la persona.
En este proyecto participan el Colaboratorio Nacional de Computación Avanzada del Centro Nacional de Alta Tecnología (Cenat), el PRIS-LAB de la Escuela de Ingeniería Eléctrica y la Facultad de Microbiología de la Universidad de Costa Rica (UCR), y el grupo Pattern Recognition and Machine Learning Group (Parma) del Instituto Tecnológico de Costa Rica (TEC).
Según Saúl Calderón, coordinador del Grupo Parma, el proyecto consiste en elaborar un modelo matemático de algoritmos para entender cómo funciona el metabolismo de las células cancerígenas. Para ello, es necesario recopilar datos de cómo reaccionan los tejidos cancerígenos a las quimioterapias con el fin de detectar por qué algunas células reaccionan de manera más agresiva luego de haberse aplicado el tratamiento.
Matemática aplicada
Tanto el PRIS-LAB como Grupo Parma han desarrollado algoritmos para aplicarlos a las imágenes de microscopio de las células cancerígenas. Por un lado, el Grupo Parma se ha encargado específicamente de la etapa de segmentación; es decir, encontrar en la imagen las células y distinguirlas del fondo. Por otro lado, el PRIS LAB ha trabajado con la etapa de rastreo.
“Recabar datos de cómo se comporta un tejido específico en una quimioterapia es importante, y para eso la plataforma computacional que estamos desarrollando en conjunto el PRIS-LAB y Parma tiene por objetivo, a partir de imágenes de microscopio, segmentar (encontrar en la imagen) dónde está cada célula y rastrearla a lo largo del tiempo”, explicó Calderón.
De acuerdo con Francisco Siles, coordinador del PRIS-LAB, lo que a este grupo le corresponde es identificar cada una de las células en cada imagen y poder rastrearlas. En otras palabras, poder decirles a los microbiólogos dónde y cuándo las células se dividen, y darle un seguimiento a cada trayectoria.
“Contamos con el apoyo del Cenat; hay un grupo de personas que nos va a ayudar en la parte de paralelización. Nosotros les vamos a decir: ‘Ya encontramos el algoritmo que nos resuelve el problema; ahora, conviértanlo de un programa en secuencia a un programa en paralelo”, agregó Siles.
Los investigadores han trabajado hasta el momento con alrededor de 170 mil imágenes y dos tipos de cáncer: de mama y glioblastoma (específico del cerebro).
“Nosotros tenemos algoritmos que hemos desarrollado nosotros mismos. En el caso del TEC, ellos tienen su propio código y lo que utilizan es una herramienta que ya existe para generar cálculos. En algún momento lo que podemos intercambiar son los métodos”, afirmó Siles.
La labor de segmentación que ha realizado Parma ha sido en conjunto con los expertos de la Facultad de Microbiología de la UCR. El sistema computacional desarrollado por los investigadores del TEC detecta las células en la imagen y, luego, los microbiólogos confirman manualmente que la labor de identificación de células haya sido correcta.
A partir de esa corrección manual, el objetivo de los miembros de Parma es que el sistema aprenda por sí mismo a reconocer las células individualmente.
“Nosotros tomamos en cuenta el criterio de expertos que, tras todos los años de formación, pueden dar un criterio bastante acertado de las imágenes o la información que tenemos, y lo que nosotros tratamos de hacer es enseñarle a la red en sí cómo tratar de replicar este criterio y encontrar los patrones para poder nosotros crear eso en otras imágenes”, aseveró Luis Chavarría, estudiante de maestría del TEC.
Fenómeno biológico
“La Facultad de Microbiología está trabajando con el fenómeno biológico de qué ocurre con las células que proliferan en presencia de quimioterapia, qué es lo que está ocurriendo dentro de esas células cancerosas y qué podríamos nosotros tratar de modificar para que este fenómeno pase diferente”, dijo Steve Quirós, coordinador general del proyecto.
Los expertos de la Facultad de Microbiología han creado videos a partir de varias imágenes microscópicas de las células cancerosas. Para efectos de este proyecto, trabajan con líneas celulares; es decir, células que fueron extraídas hace varios años de un paciente con cáncer y que han crecido en un laboratorio bajo condiciones que permiten que se desarrollen hasta el punto de volverse inmortales.
“El proyecto que tenemos es de investigación básica en este momento. Lo que estamos estudiando es un fenómeno muy general que teóricamente aplica a cualquier tipo de cáncer. Una vez que podamos identificar que los algoritmos verdaderamente funcionan, podríamos empezar a variar si funciona con muestras de pacientes”, añadió Quirós.
Alcances del proyecto
“Al construir estos modelos nosotros podemos básicamente formular quimioterapias personalizadas. Aquí lo que estamos tratando de estudiar con este modelo es cuál va a ser la efectividad de una quimioterapia específica dadas ciertas características del cáncer. De esta forma, podríamos optimizar los recursos del sistema de salud pública”, mencionó Saúl Calderón.
El proyecto es financiado con fondos FEES y tiene un presupuesto de ₡40 millones que se reparte entre todos los organismos públicos involucrados; en este caso, la UCR, el TEC y el Cenat. Cada una de estas instituciones tiene su propio manejo interno del presupuesto.
Según Francisco Siles, con el presupuesto de PRIS-LAB han adquirido equipo de cómputo para hacer las simulaciones y accesorios para las pruebas. También, el dinero cubre la oportunidad de ir a defender los eventuales resultados científicos obtenidos en alguna conferencia internacional.
El Grupo Parma ha publicado cuatro artículos científicos referentes al proyecto. El más reciente lo enviaron a la Conferencia Iberoamericana de Reconocimiento de Patrones, la más respetable en esta área.
