Los investigadores de Johns Hopkins Medicine han desarrollado algo parecido a un enfoque de “Google Maps” para calcular y visualizar con mayor precisión los cambios estructurales y funcionales de los vasos sanguíneos necesarios para el crecimiento del tumor.
Al combinar datos de imágenes en 3D de alta calidad de muestras de tumores de modelos animales con fórmulas matemáticas sofisticadas, los investigadores dicen que ahora tienen un modelo que representa con precisión el tráfico de sangre dentro de los tumores, incluido el complejo flujo de sangre, la oxigenación y los cambios estructurales que se producen.
Arvind Pathak, Ph.D. El líder del estudio dice que el proyecto se desarrolló debido a la necesidad de abordar las complejidades de la biología del cáncer en el crecimiento y el desarrollo de tumores. Vio la necesidad de mejores modelos predictivos, ya que muchos modelos existentes emplean aproximaciones rudimentarias de la compleja geometría de los vasos sanguíneos de un tumor.
“Las representaciones deficientes del ‘microentorno’ del tumor hacen que los modelos y la investigación basada en ellos sean menos precisos. Así que pensé, ¿cómo puedo usar mi experiencia en imágenes para mejorar la información disponible para los modeladores?” Dice Pathak, profesor asociado de radiología e ingeniería biomédica en la Facultad de Medicina de la Johns Hopkins University y miembro del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center.
Para crear un modelo que reflejara con mayor precisión la estructura y el comportamiento de los tumores, su equipo de investigación implantó ratones con células tumorales de mama humanas y realizó una imagen de los tumores resultantes mediante microscopía de resonancia magnética 3D e imágenes de micro-CT. Estas imágenes 3D de alta resolución proporcionaron información detallada sobre el volumen de un tumor y la estructura de sus redes de vasos sanguíneos.
Con la estructura del vaso sanguíneo subyacente mapeada, Pathak y su equipo de investigación rastrearon la literatura científica para encontrar información sobre cómo estas estructuras probablemente se comportarían en un sistema vivo. Específicamente, buscaron estudios que incluyeran mediciones de la presión arterial, el flujo sanguíneo y el volumen en vasos similares a los observados en sus tumores.
Utilizando esta información, el grupo colaboró con el Laboratorio de Biología de Sistemas de Aleksander Popel en el Departamento de Ingeniería Biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins para desarrollar un conjunto de fórmulas matemáticas diseñadas para representar estos aspectos de los tumores. Lo hicieron combinando los datos de estudios publicados anteriormente con la información que recopilaron.
“El modelo basado en imágenes comprende miles de puntos de datos sobre el flujo sanguíneo previsto y la oxigenación intravascular en todos los tumores”, dice Pathak.
El siguiente desafío para el grupo era hacer que la información que recopilaran fuera fácil de ver y entender, de manera tal que los mapas geográficos basados en la web se pueden ver y superponer fácilmente con diferentes tipos de información útil, como el tiempo de viaje, la actividad del tráfico, los desvíos. y la velocidad media.
“Tuvimos que crear una forma completamente nueva de representar la información que habíamos generado para que sea significativa y no abrumadora para aquellos que necesitan entenderla y usarla”, dice Pathak.
Para hacer eso, Pathak reclutó a Akanksha Bhargava, Ph.D., ingeniero mecánico y becario postdoctoral en el Laboratorio de Biología de Sistemas, para construir sobre los modelos matemáticos establecidos por Spyros Stamatelos, Ph.D. “Hicimos una lluvia de ideas sobre diferentes formas de superponer los resultados del modelado en la geometría subyacente de los vasos sanguíneos sin comprometer la complejidad y la riqueza de los datos”, dice Bhargava.
El resultado, dice, fue una representación en 3D de la red de vasos sanguíneos de cada tumor con un mapa codificado por colores de los movimientos de la sangre en forma de tráfico a través de los vasos que lo alimentan. “Se parecía mucho a Google Maps”, dice Pathak, “Los segmentos de vasos sanguíneos son las calles y el flujo de sangre en cada segmento es análogo al tráfico a lo largo de cada calle”. Y como las aplicaciones de mapeo, dice, el modelo da Los investigadores muestran una descripción más precisa de lo que ocurre dentro de un tumor en un momento dado, agrega Pathak. Estas visualizaciones convincentes ya han atraído la atención de la comunidad científica y fueron presentadas como la ” imagen biomédica del día ” por el Instituto de Ciencias Médicas de Londres del MRC.
Pathak dice que el equipo planea poner estas imágenes a disposición de la comunidad científica para fines de investigación. El modelo se puede hacer interactivo, de modo que los usuarios pueden alterar parámetros como el ancho de los vasos sanguíneos para observar el efecto en el flujo sanguíneo y la administración de fármacos u otros tratamientos en el tumor.
Los investigadores advierten que el enfoque aún no es directamente aplicable a los tumores humanos. Pero, dice Pathak, “a medida que mejora nuestra capacidad para obtener imágenes de alta resolución en la clínica, esperamos que esta herramienta se pueda adaptar para proporcionar una forma no invasiva de predecir el comportamiento del cáncer de un paciente individual y personalizar su terapia”.
En la actualidad, el modelo debería ser útil para los bioingenieros y los biólogos del cáncer para estudiar más fácilmente los aspectos de la biología del tumor “in silico”, así como para realizar pruebas de posibles terapias.
Referencia: Nature Scientific Reports.