Cienciaes.com : Mathématiques contre le cancer. Nous avons parlé avec Juan Belmonte Beitia.

Lorsque les mathématiques sont utilisées pour aider à comprendre le comportement et à résoudre des problèmes pratiques de la vie réelle, nous parlons de « mathématiques appliquées ». Des domaines aussi lointains et aussi divers que la physique, l’économie, la biologie, l’architecture ou les jeux ne sont que quelques exemples de la multitude de branches du savoir qui doivent aux mathématiques à la fois la résolution des problèmes les plus simples et leurs avancées les plus spectaculaires. Aujourd’hui, nous vous proposons un aperçu surprenant de l’un de ces nombreux domaines d’application : oncologie mathématique.

Il est difficile de comprendre quelle relation peut exister entre les mathématiques et le cancer. Une tumeur naît lorsqu’une cellule d’un organisme refuse de mourir et se divise de manière incontrôlable, donnant naissance à des générations de cellules filles qui prolifèrent au point de mettre en danger l’existence de l’organisme tout entier. Avec cette description, il est facile de comprendre que chaque type de cellule de notre corps, si pour une raison quelconque elle devient cancéreuse, peut générer une tumeur. Puisque nous avons plus d’une centaine de types de cellules différents dans notre corps, des centaines de types différents de tumeurs peuvent apparaître. Comprendre chacun d’eux, les détecter à temps, connaître leur évolution future, trouver leurs faiblesses pour appliquer des traitements adaptés, est un défi pour la médecine et pour la science en général.

Un ensemble de maladies aussi diverses et dangereuses ne peut être vaincu avec un remède simple. Les oncologues ont besoin de l’aide de biologistes, de physiciens, de chimistes, d’informaticiens, d’ingénieurs et de mathématiciens, comme nous l’explique aujourd’hui notre invité dans Talking with Scientists : Juan Belmonte Beitia est chercheur à l’Institut Groupe d’oncologie mathématique qui exerce son travail dans Institut de Mathématiques Appliquées aux Sciences et à l’Ingénierie de l’Université de Castille-La Manche.

Étudier tous les facteurs impliqués dans un système biologique est pratiquement impossible. Le nombre de variables impliquées, depuis celles qui contrôlent les réactions chimiques entre atomes et molécules jusqu’à celles qui interviennent dans l’interaction, la croissance et l’évolution d’organismes complets, est immense. Il existe de nombreux systèmes biologiques, une population de bactéries qui croît, la prolifération d’une maladie infectieuse, le battement d’un cœur comme produit de l’action coordonnée de milliards de cellules ou, comme dans le cas présent, la prolifération de cellules. cancéreux dans une tumeur, en sont quelques exemples. Le modèle mathématique ne prend pas en compte toutes les variables, il n’en inclut que quelques-unes dans un ensemble d’équations, mais avec elles il est possible d’extraire, théoriquement bien sûr, certains comportements du système complet et son évolution dans le temps. Ensuite, si le modèle est suffisamment bon, ses résultats seront proches du comportement réel et cela permettra d’obtenir des réponses sur le comportement futur du système.

Une tumeur est un système biologique formé par une masse de cellules qui croissent et se propagent dans tout l’organisme. Par conséquent, en utilisant certains paramètres de la tumeur comme variables, il est possible d’obtenir un modèle mathématique qui tente d’imiter son évolution future. Pour développer un modèle fiable, il faut partir de données réelles, fournies par les hôpitaux, les centres de recherche et les patients. À l’aide de données fournies par des images de résonance magnétique nucléaire et d’autres techniques d’imagerie et d’analyse prélevées sur des patients réels, les chercheurs du Mathematical Oncology Group calculent les facteurs de croissance tumorale et développent des modèles mathématiques qui simulent le comportement de divers types de cancer du cerveau. Une fois les modèles développés, grâce à l’utilisation d’ordinateurs puissants, des solutions numériques peuvent être obtenues qui permettent de calculer l’évolution future de la tumeur.

Logiquement, les solutions apportées par le modèle mathématique seul ne suffisent pas, comme nous l’avons dit, les systèmes biologiques sont très complexes, mais ces modèles permettent de simuler différentes situations lorsque les conditions changent et d’établir leur évolution théorique en fonction de la taille initiale de la tumeur. . , sa capacité de diffusion ou l’administration de thérapies spécifiques. Ces données, ainsi que celles obtenues par d’autres moyens, peuvent aider l’oncologue à choisir le traitement le plus approprié pour chaque patient.

Nous vous invitons à écouter Juan Belmonte Beitia.

PLUS LOIN INFORMATION:

Juan Belmonte Beitia

Groupe d’oncologie mathématique

Institut de Mathématiques Appliquées aux Sciences et à l’Ingénierie