L’efectivitat de la majoria de les ter\u00e0pies utilitzades contra el c\u00e0ncer \u00e9s de curta durada. Els tumors sovint desenvolupen resist\u00e8ncies i la combinaci\u00f3 de diferents f\u00e0rmacs podria ser la soluci\u00f3. Per\u00f2 la varietat de medicament i les diferents combinacions possibles poden ser tantes que fer proves en laboratori i assajos cl\u00ednics sense tenir cap indici previ dels resultats acaba sent material i econ\u00f2micament inviable.<\/p>\n
Investigadors de la\u00a0Universitat\u00a0Rovira i Virgili (URV) han desenvolupat un m\u00e8tode per a predir, amb la m\u00e0xima fiabilitat possible, quina seria la interacci\u00f3 entre 69 f\u00e0rmacs davant 85 tipus diferents de c\u00e0ncer.<\/p>\n
En aquesta iniciativa, impulsada per la farmac\u00e8utica\u00a0AstraZeneca\u00a0en format de concurs, van participar 160 centres de recerca, institucions i investigadors de tot el m\u00f3n. L’equip de la URV es va situar entre els deu primers.<\/p>\n
Marta Sales, Roger Guimer\u00e0, Antonia Godoy i Marc Tarr\u00e9s, del grup de recerca SEES Lab del Departament d’Enginyeria Qu\u00edmica de la URV, van utilitzar un model matem\u00e0tic de xarxes multicapa que permet fer m\u00faltiples combinacions entre les interaccions que tenien els f\u00e0rmacs entre si amb els diferents tipus de c\u00e0ncer.<\/p>\n
Aquest algorisme agrupa, d’una banda, els c\u00e0ncers que s’assemblen i, per una altra, incorpora una altra capa que conformen els medicaments que es comporten de manera similar.<\/p>\n
Hi ha molt\u00edssimes combinacions entre capes i nodes, i aquest sistema permet predir de forma molt acurada com seran les interaccions entre medicaments en cadascun dels tipus de c\u00e0ncer, amb una taxa d’encerts del 75%, nom\u00e9s tenint en compte les interaccions conegudes, sense necessitat que intervinguin altres par\u00e0metres biol\u00f2gics.<\/p>\n
\u00abEs tracta d’un model molt senzill, que t\u00e9 el valor afegit que no est\u00e0 enfocat nom\u00e9s a tractaments contra el c\u00e0ncer, sin\u00f3 que es pot aplicar tamb\u00e9 a altres variables i \u00e9s molt f\u00e0cil d’entendre\u00bb, explica Roger Guimer\u00e0 sobre aquest model, que descriu totes les capes de manera simult\u00e0nia, la qual cosa permet aprofitar al m\u00e0xim la informaci\u00f3 continguda.<\/p>\n
En aquest sentit, aquest mateix model s’ha utilitzat, per exemple, per a predir si a un individu li agradar\u00e0 una pel\u00b7l\u00edcula o no, o si alguna persona decidir\u00e0 cooperar amb una altra o competir.<\/p>\n