Tecnologia Científica

Teoria dos jogos sugere terapia mais eficiente contra o ca¢ncer
As células cancera­genas não apenas devastam o corpo - elas também competem entre si.
Por Universidade de Cornell - 23/04/2020

Doma­nio paºblico

Os matema¡ticos de Cornell estãousando a teoria dos jogos para modelar como essa competição pode ser alavancada, para que o tratamento do câncer - que também afeta o corpo do paciente - possa ser administrado com mais moderação, com efeito maximizado.

Seu artigo, "Otimizando a terapia adaptativa do ca¢ncer: programação dina¢mica e teoria evolutiva dos jogos", publicado em 22 de abril na Proceedings da Royal Society B: Biological Sciences .

"Existem muitas abordagens da teoria dos jogos para modelar como os humanos interagem, como os sistemas biola³gicos interagem, como as entidades econa´micas interagem", disse o autor saªnior do artigo, Alex Vladimirsky, professor de matemática na Faculdade de Artes e Ciências. "Vocaª também pode modelar interações entre diferentes tipos de células cancera­genas , que estãocompetindo para proliferar dentro do tumor. Se vocêsabe exatamente como elas estãocompetindo, pode tentar aproveitar isso para combater melhor o ca¢ncer".

Vladimirsky e o principal autor do artigo, estudante de doutorado Mark Gluzman, colaboraram com o oncologista e co-autor Jacob Scott da Cleveland Clinic. Eles usaram a teoria dos jogos evoluciona¡rios para modelar as interações de três subpopulações de células de câncer de pulma£o que são diferenciadas por sua relação com o oxigaªnio: células glicoliticas (GLY), superprodutores vasculares (VOP) e desertores (DEF).

Nesse modelo, previamente co-desenvolvido por Scott, as células GLY são anaera³bicas (ou seja, não precisam de oxigaªnio); As células VOP e DEF usam oxigaªnio, mas apenas as células VOP estãodispostas a gastar energia extra para produzir uma protea­na que melhorara¡ a vasculatura e trara¡ mais oxigaªnio para as células.

Vladimirsky compara sua competição a um jogo de pedra, papel e tesoura, no qual um milha£o de pessoas disputam entre si. Se a maioria dos participantes optar por tocar rock, um número maior de jogadores serátentado a mudar para o papel. Amedida que o número de pessoas que mudam para o papel aumenta, menos pessoas jogam pedra e muitas outras passam a jogar tesoura. Amedida que a popularidade das tesouras cresce, o rock se tornara¡ uma opção atraente novamente, e assim por diante.
 
"Então, vocêtem três populações, três estratanãgias competitivas, passando por essas oscilações ca­clicas", disse Vladimirsky, que dirige o Centro de Matema¡tica Aplicada. "Sem uma terapia medicamentosa, os três subtipos de células cancera­genas podem seguir trajeta³rias oscilantes semelhantes. A administração de medicamentos pode ser vista como uma alteração tempora¡ria das regras do jogo."

"Uma questãonatural écomo e quando alterar as regras para alcana§ar nossos objetivos a um custo ma­nimo - tanto em termos de tempo de recuperação quanto na quantidade total de medicamentos administrados ao paciente", afirmou. "Nossa principal contribuição écalcular como otimizar o tempo ideal desses períodos de tratamento medicamentoso. Basicamente, desenvolvemos um mapa que mostra quando administrar medicamentos com base na taxa atual de diferentes subtipos de ca¢ncer".

Na prática cla­nica atual, os pacientes com câncer geralmente recebem quimioterapia na dose mais alta que seu corpo pode tolerar com segurança e os efeitos colaterais podem ser severos. Além disso, esse regime de tratamento conta­nuo geralmente leva as células cancera­genas sobreviventes a desenvolver resistência a medicamentos , dificultando ainda mais a terapia adicional. O artigo da equipe mostra que uma aplicação "adaptativa" oportuna pode levar a  recuperação de um paciente com uma quantidade bastante reduzida de medicamentos.

Mas Vladimirsky adverte que, como costuma ser o caso na modelagem matemática, a realidade émuito mais confusa do que a teoria. As interações biológicas são complicadas, geralmente aleata³rias, e podem variar de paciente para paciente.

"Nossa abordagem de otimização e experimentos computacionais foram todos baseados em um modelo simplificado especa­fico da evolução do câncer ", disse ele. "Em princa­pio, as mesmas ideias também devem ser aplica¡veis ​​a modelos muito mais detalhados e atéespecíficos para os pacientes, mas ainda estamos muito longe dali. Vemos este artigo como um passo inicial necessa¡rio no caminho para o uso prático de terapia medicamentosa adapta¡vel e personalizada . Nossos resultados são um forte argumento para incorporar a otimização do tempo no protocolo de futuros ensaios clínicos ".

 

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