Un estudio revela cómo las matemáticas ayudan a la lucha contra el cáncer infantil

Cada año se registran en España cerca de 1.500 casos de cáncer infantil. Según la Asociación Española Contra el Cáncer, durante las últimas décadas, los avances en las técnicas diagnósticas y en los tratamientos han aumentado, de forma notable, la supervivencia de estos niños, pasando del 15-20% hasta el 70-80%. Por eso es de vital importancia que se investigue y se avance en materias de detección precoz.

Estos días, la Universidad de Cádiz y la Asociación de la Prensa de Jerez de la Frontera, están celebrando la II Edición de Campus Media, unas jornadas que buscan divulgar la investigación universitaria y tender puentes entre la ciencia y la sociedad.

En este contexto ha tenido lugar el encuentro online “Matemáticas para ayudar en la lucha contra el Cáncer”, en el que se han desvelado unos algoritmos matemáticos que podrían ayudar a detectar de forma temprana los casos de leucemia infantil.

La investigadora María Rosa Durán, matemática de la Universidad de Cádiz, ha explicado cómo las herramientas matemáticas, especialmente la inteligencia artificial, están revolucionando la investigación oncológica. Comparando el uso de modelos matemáticos en la predicción del tiempo con su aplicación en medicina, la experta ha destacado la capacidad de estas herramientas para predecir y combatir enfermedades complejas.

“Así como el hombre del tiempo utiliza programas con métodos matemáticos para predecir el clima, podemos aplicar esta ciencia exacta al estudio de algo tan complejo como la medicina”, afirmó Durán. “En los últimos años, se está tratando de innovar utilizando herramientas matemáticas como la inteligencia artificial en la investigación contra el cáncer”.

Modelos matemáticos que ayudan a predecir la leucemia

La leucemia linfoblástica aguda (LLA) es el cáncer más común en niñas y niños. La supervivencia de estos pacientes se ha incrementado considerablemente pero todavía un pequeño grupo de pacientes, entre un 15-20%, sufren recaídas. Por ello, un grupo de científicos (médicos, matemáticos, biólogos, físicos,…) está trabajando para encontrar una forma de predecir qué niños tienen más riesgo de recaer. Para ello, hacen uso de las matemáticas creando modelos que simulan cómo se comporta la enfermedad, buscando patrones en los datos de los pacientes y reuniendo información de muchos hospitales para tener una visión completa.

“Hemos conseguido desarrollar modelos matemáticos que simulan el comportamiento de la enfermedad y de su tratamiento. También hemos desarrollado diferentes algoritmos usando herramientas de Inteligencia Artificial y Análisis Topológico de Datos para detectar la recidiva al diagnóstico logrando una precisión de hasta el 98%. Estas nuevas estrategias para identificar de manera temprana y precisa a los pacientes con mayor riesgo de recaída abren la puerta a tratamientos más personalizados y eficaces desde el momento del diagnóstico”, concluye.

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