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La recaída en la leucemia infantil supone la 5ª neoplasia más frecuente en la edad pediátrica y una de las más letales.
Gracias a tu participación hemos logrado iniciar e impulsar este proyecto que se concibió para mejorar el diagnóstico integrado y establecer nuevos patrones moleculares para la identificación temprana de la recaída (el 15% de los niños con leucemia linfoblástica recaen), explotando la información de los datos a través de técnicas y herramientas matemáticas.
Con los 85 890 € conseguidos a través de Precipita, desde el 9 de enero al 11 de abril de 2018, pudimos avanzar en la recogida de datos y análisis de los mismos. Se presentó el protocolo en distintos hospitales de España para obtener colaboración y que el reclutamiento de datos fuera mayor. Se compraron dos equipos informáticos para el desarrollo de los algoritmos.
Además, gracias a la gran solidaridad y a la difusión que se le dio al proyecto, se ha conseguido una colaboración con la Asociación Pablo Ugarte.
Desarrollamos dos herramientas informáticas: la primera consiste en encontrar marcadores dentro de las muestras de médula ósea de los pacientes que permitan, con una probabilidad, predecir si tendrá o no recaída; la segunda permitirá, dentro de estas muestras, dividir a las distintas poblaciones celulares de manera automática, para poder definir con más exactitud el grupo de riesgo del paciente.
Los primeros resultados se presentaron en los siguientes congresos:
También recibimos tres premios por el proyecto:
Ahora debemos de seguir trabajando para mejorar nuestros modelos, para ello debemos seguir reclutando más datos de los Hospitales que colaboran con nosotros. Estos datos nos servirán para optimizar y para validar nuestros resultados, comprobando la eficacia de los algoritmos.
Gracias, una vez más, por tu apoyo para hacerlo posible.
María Rosa Durán
Grupo MathMed (Mathematical Medicine), grupo Môlab-UCA
Universidad de Cádiz
¿Cuál es nuestro objetivo? Nuestro objetivo principal es intentar conseguir recaída 0, explotando con mayor profundidad la enorme cantidad de datos que se tienen de forma rutinaria en el diagnóstico y seguimiento de la enfermedad. Actualmente, el tratamiento que recibe el niño depende del grupo de riesgo al que pertenece. Éste se clasifica según la presencia o no de algunos factores biológicos encontrados tanto en el diagnóstico como en la respuesta a la terapia, esto es, los niveles de enfermedad mínima residual en momentos concretos del tratamiento. La enfermedad mínima residual consiste en la persistencia de células malignas, aún en niveles bajos, durante o tras finalizar el tratamiento. Puede ser estudiada mediante la citología, citogenética y citometría y tiene significado pronóstico ya que puede predecir la recaída de la enfermedad y por este motivo, conocer su presencia nos puede ayudar a plantear estrategias terapéuticas para prevenirla. Aun así el 15% de los niños recaen, esto nos indica que aún se desconocen factores pronósticos que nos permitan identificar correctamente el grupo de riesgo. Es por ello que se debe mejorar la clasificación de la leucemia linfoblástica encontrando nuevos biomarcadores moleculares que nos permitan dar en la diana terapéutica con las cuáles evitemos las recaídas y nos ayuden a conseguir la curación del 100%. Para conseguirlo nos centraremos en mejorar la clasificación de riesgo de pacientes de leucemias linfoblásticas agudas por medio de algoritmos matemáticos, para así anticipar las resistencias a los tratamientos y evitar las recaídas. Además, se van a diseñar estrategias terapéuticas óptimas que curen a más pacientes y/o reduzcan la toxicidad de los tratamientos.
Equipo Somos un equipo multidisciplinar formados por hematólogos, matemáticos y biólogo. María Rosa Durán, doctora en Matemáticas y profesora de la Universidad de Cádiz. Ha recibido Premio Extraordinario de Doctorado en Ciencias por su tesis titulada “Análisis de Modelos Matemáticos de Crecimiento Tumoral”. Posee una amplia experiencia en el campo de la Oncología Matemática, es investigadora colaboradora del Grupo de Investigación MôLAB (Mathematical Oncology Laboratory) de la Universidad de Castilla La- Mancha. Pertenece al grupo de investigación FQM-201 de la Universidad de Cádiz. Víctor Manuel Pérez García, Catedrático de Universidad. Lidera el Laboratorio de Oncología Matemática (Mathematical Oncology Laboratory o MôLAB) del Instituto de Matemática Aplicada a la Ciencia y la Ingeniería de la UCLM, donde une matemáticas y ciencia médica para investigar en problemas biomédicos. Tiene una amplia experiencia en la descripción de procesos biológicos, especialmente en las aplicaciones de las matemáticas en oncología. Dra. Cristina Blázquez Goñi, licenciada en medicina y cirugía (Especialidad de Hematología y Hemoterapia). Ha realizado un curso intensivo sobre Leucemias agudas en MD Anderson Cancer Center (Houston, Texas). Lleva más de 10 años a cargo de Hematología Pediátrica en el Hospital de Jerez. Es miembro de la Sociedad Española de Oncología y Hematología Pediátricas (SEHOP). Juan Francisco Rodríguez Gutiérrez, biólogo especialista en inmunología, ha realizado estudios sobre marcadores inmunológicos por citometría de flujo en pacientes sépticos y hematológicos. Cuenta con una dilatada experiencia en el manejo y procesamiento de muestras biológicas, así como en la identificación de las diferentes poblaciones de leucocitos por citometría de flujo. Forma parte de la comisión del SAS para codificación del GNC (grupo de nomenclatura y clasificación) de las pruebas de citometría de flujo. Victoria Verdugo Cabeza De Vaca, Diplomada en Enfermería y Licenciada en Medicina y Cirugía, (Especialidad de Hematología y Hemoterapia). Ha realizado una estancia en el Hospital Gregorio Marañón en el Departamento de Biología Molecular y Citogénetica, realizando estudios de Diagnósticos, Enfermedad Mínima Residual y participando en diversos proyectos de nuevos marcadores moleculares en Leucemias Agudas. María de los Santos Bruzón Gallego, Catedrática de Universidad en el área de conocimiento de Matemática Aplicada de la Universidad de Cádiz. Es investigadora responsable de un proyecto de investigación del Programa de Fomento e impulso de la Investigación y de la Trasferencia de la Universidad de Cádiz, titulado “La modelización matemática como herramienta para el tratamiento del cáncer”. Tiene una amplia experiencia en el estudio de algunos modelos de carácter biológico y pertenece al grupo de investigación FQM-201. María Luz Gandarias Núñez, Catedrática de Universidad en el área de conocimiento de Matemática Aplicada de la Universidad de Cádiz. Es investigadora colaboradora del proyecto titulado “La modelización matemática como herramienta para el tratamiento del cáncer”. Recientemente se ha centrado en el estudio de modelos matemáticos de evolución tumoral. Es la investigadora principal del grupo de investigación FQM-201. Araceli Salamanca, Licenciada en Medicina y Cirugía (Especialidad de Hematología y Hemoterapia). Ha realizado un Máster en oncología molecular y otro en Experto en Bases del Diagnóstico en Hematología. Ha recibido un premio de investigación por la Asociación Andaluza de Hematología y Hemoterapia por el trabajo “Leucemia mieloide aguda en pacientes mayores: ¿Cómo los tratamos?”. Rafael de la Rosa Silva, profesor de la Universidad de Cádiz en el departamento de matemáticas, actualmente terminando el doctorado en el estudio de modelos matemáticos descritos por ecuaciones en derivadas parciales. Ha sido Premio Extraordinario Fin de Carrera y Fin de Máster. Ha participado en un curso de formación titulado “Mathematical Oncology” impartido por la Universidad de Castilla La-Mancha. Pertenece al grupo de investigación FQM-201. Elena Recio Rodríguez, profesora de la Universidad de Cádiz en el departamento de matemáticas y Doctora en Matemáticas. Tiene una amplia investigación en el área de matemática aplicada y en la obtención de soluciones de modelos matemáticos. Pertenece al grupo de investigación FQM-201.
Dónde estamos
Facultad de Ciencias, Universidad de Cádiz