Em poucos anos, um matemático pode ser parte de cada equipe médica que trata de um paciente com câncer.
Criado na Escócia, Alexander “Sandy” Anderson descobriu cedo que tinha aptidão para os números. Ele não estava muito interessado em matemática abstrata, em vez disso, ele se concentrou “na ideia de usar a matemática para caracterizar o mundo real.”
Em sua formação acadêmica, ele explorou o uso de equações complexas para descrever os processos que parecem aleatórios, mas que têm padrões subjacentes – por exemplo, os movimentos de tempestades ou o voo dos pássaros. Encontre a fórmula que descreve o padrão, diz ele, e “você pode fazer previsões” – sobre o caminho de uma tempestade, por exemplo.
No início de 1990, Anderson foi usar a matemática para analisar como vermes microscópicos chamados nematoides encontrar alimentos, incluindo batatas sendo cultivadas pelos agricultores. Ele desenvolveu uma série de equações que descreviam como os nematoides rapidamente se aproximavam das batatas com base na quantidade de determinados produtos químicos que estão no solo.
Anderson acredita que os modelos que ele construiu tinham valor além da ajuda aos agricultores de batata. Tumores de câncer, como a pesquisa mostrou, também enviam determinados produtos químicos que atraem vasos sanguíneos, que então se formam ao redor do tumor e alimentam o crescimento do câncer. “A forma como um nematoide encontra uma batata é precisamente a forma como um vaso sanguíneo encontra um tumor”, diz Anderson.
Ao adaptar seus modelos para os mecânicos biológicos de câncer, Anderson esperava que poderia-se gerar novos insights sobre como interromper o processo pelo qual os tumores se espalham. Inicialmente, Anderson sentiu sua linha de investigação cair em ouvidos surdos entre os colegas da Universidade de Dundee. Anderson diz que um de seus colegas perguntou: “Por que eu preciso de um matemático? Por que preciso de um modelo?”
Anderson começou a colaborar com os pesquisadores da Universidade Vanderbilt e outras instituições médicas americanas na formulação de modelos matemáticos de comportamento do câncer – um esforço que agora evoluiu para uma disciplina chamada oncologia matemática.
Em 2008, Anderson recebeu um telefonema do Dr. Robert Gatenby, um radiologista americano e gênio matemático que tinha conhecido no circuito de conferências. O Moffitt Cancer Center, tinha acabado de contratar Gatenby para reforçar seu departamento de radiologia. Gatenby tinha aceitado a oferta de trabalho com uma condição – Moffitt teve que deixá-lo criar uma unidade independente de oncologistas matemáticos. Gatenby diz que Anderson foi a primeira pessoa que ele queria contratar para o que se tornou o departamento Integrado de Oncologia Matemática do Moffitt – a primeira, e até agora, o único departamento independente de oncologia matemática em um centro de câncer em os EUA.
Hoje, em um dia de trabalho típico, é possível encontrar Anderson, Gatenby e outros pesquisadores em uma sala que eles chamam de “colaboratório”. Não há tubos de ensaio e microscópios, o espaço é preenchido com sofás confortáveis, o cheiro de café e um quadro negro gigante no qual os pesquisadores rabiscam uma nevasca de números, linhas e diagramas que eles constantemente ajustam e reformulam.
O objetivo da equipe, de certa forma, é imitar na pesquisa do câncer o que os meteorologistas de furacão realizaram. Meteorologistas ligam uma série de variáveis ??- velocidade do vento, temperatura da água, temperatura do ar, pressão barométrica, por exemplo – em fórmulas que predizem como um furacão irá se comportar. Para a equipe matemática oncológica, as variáveis ??podem ser do tipo celular, a presença de um determinado gene, a taxa de um de crescimento de um tumor ou qualquer outro atributo de um cancro ou uma característica do órgão, onde o cancro está a aumentar. Sua missão é determinar quais variáveis, a fórmula certa que irá prever como um determinado câncer vai se comportar – e, finalmente, como tratá-la.
Uma área promissora de estudo para a equipe envolve gliomas, uma forma comum de câncer no cérebro, que é uniformemente fatal. Os gliomas não são criados todos iguais, no entanto. Alguns pacientes vivem com gliomas de baixo grau há décadas, enquanto outros se tornam glioblastomas gliomas de alto grau e podem matar o paciente dentro em meses.
Os métodos tradicionais para prever o quão rápido um glioma vai avançar – usando dados de exames e exame microscópico de crescimento dos vasos sanguíneos – não foram muito precisos. Em colaboração com pesquisadores da Universidade de Washington, em Seattle, Anderson e seus colegas no Moffitt desenvolveram modelos matemáticos que incorporaram mais variáveis, incluindo a aparência da célula, por exemplo.
Em última análise, eles desenvolveram fórmulas que, em simulações, combinavam os padrões de crescimento dos tumores dos pacientes reais. Anderson diz que o modelo pode fornecer uma “poderosa ferramenta clínica”, que irá ajudar os médicos a prever melhor o curso provável da doença de um indivíduo.
O grupo também está usando a modelagem matemática para melhor compreender e prever quão rápido o câncer de próstata, melanoma, sarcomas, leucemias e outras doenças malignas vão se espalhar. Em 2011, Anderson e um grupo de seus colegas conseguiu um subsídio de 3 milhões de dólares dos Institutos Nacionais de Saúde para criar modelos matemáticos para prever como uma forma agressiva de câncer de próstata vai prosseguir. “Eu acho que é um momento muito emocionante para o campo. Acho que estamos à beira de uma explosão deste tipo de pesquisa”, diz Anderson.
Com o tempo, Anderson espera ser capaz de criar modelos que podem servir como ferramentas de planeamento de tratamento para cada cancro. “Queremos tomar um paciente, obter uma biópsia a partir dele, obter a sua imagem, fazer seu trabalho de sangue, obter o máximo de informações a partir deles. Nós podemos.” E conectar as informações em um modelo que irá prever como o tumor irá responder a vários tratamentos.
Dentro de uma década, dizem Anderson e Gatenby, um matemático fará parte da equipe médica de cada paciente com câncer, participando na tomada de decisão clínica. “A linha inferior é, como podemos fazer um atendimento clínico melhor”, diz Gatenby. “E esse é o objetivo.”
Fonte: Florida Trend
