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Un algoritmo matemático identifica los genes más resistentes a la quimio

Miércoles 21 Junio, 2017 en  Ciencia y Tecnología

En el modelo que proponen los especialistas se mejora la identificación de biomarcadores que indican la resistencia a la quimioterapia teniendo en cuenta que dentro de cada población celular existe una heterogeneidad en la manera en la que expresan su respuesta.

quimioterapia

(Redacción Médica) Un equipo científico de la Universidad de Málaga ha diseñado un algoritmo que identifica genes resistentes a fármacos contra el cáncer.

El estudio, publicado en Molecular Genetics and Genomics, ayudará a investigar nuevos enfoques terapéuticos más precisos, dirigidos a los subtipos celulares con mejor disposición a cada uno de los distintos tratamientos.

Los resultados de la investigación muestran cómo, dentro de una misma población de líneas celulares, algunas células cancerígenas rechazan la acción de la quimioterapia y otras presentan mayor sensibilidad a ella.

En el modelo que proponen los especialistas, usado frecuentemente en el estudio de terremotos o en óptica, se mejora la identificación de biomarcadores que indican la resistencia a la quimioterapia teniendo en cuenta que dentro de cada población celular existe una heterogeneidad en la manera en la que expresan su respuesta.

En palabras del autor del artículo, Juan Antonio García Ranea, “uno de los mayores problemas en la lucha contra tumores es la resistencia a fármacos, bien presente de una manera innata en el tumor o adquirida tras la exposición a la quimioterapia. La preocupación por desarrollar estrategias de tratamiento eficaces nos ha llevado a elaborar una fórmula que explique las causas genéticas de esta resistencia debidas a la composición en distintos tipos celulares de la población tumoral”.

En el estudio se llegaron a identificar casi 90 genes específicos de los distintos subtipos celulares, cuya expresión diferencial permanecía oculta dentro de los valores de expresión medios del tumor. Los científicos demostraron en el trabajo que dichos genes se comportan como biomarcadores capaces de distinguir entre líneas resistentes y sensibles a la medicación en una muestra dispar de tipos de cáncer.


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