Simulación del cáncer de hueso mediante modelos de poblaciones celulares

Abstract

La remodelación ósea es un mecanismo de auto-renovación natural del esqueleto de los seres vivos que involucra a un grupo de células que trabajan de manera coordinada: osteoblastos, osteoclastos, osteocitos y células de borde. Puede ser aleatoria, porque cada parte del esqueleto se renueva periódicamente o dirigida, como consecuencia de algún daño que sea necesario reparar. Las actividades diarias aportan carga a los huesos. Si esas cargas se mantienen durante largos periodos de tiempo, pueden provocar daño por fatiga y la formación de micro-grietas. Gracias al mecanismo del que nos ha equipado la naturaleza, se previenen y se reparan las fracturas. Debido a la activación, se produce la resorción que precede a la formación, siendo el objetivo la homeostasis local ósea. En dicha remodelación influyen muchos factores, tanto mecánicos como no mecánicos, donde las hormonas juegan un papel esencial. Un concepto importante de este trabajo, es el mecanismo de comunicación celular, que puede ser autocrina o paracrina. El primero, es el que establece una célula consigo misma. El segundo, es el que se da entre células cercanas sin que exista una estructura especializada para ello, mediante mensajeros químicos. El objetivo fundamental de este trabajo, es entender cómo la enfermedad ósea del Mieloma Múltiple, también conocida como Cáncer de Hueso, a través de los mecanismos de comunicación celular, afecta a la remodelación ósea: cómo influye la presencia de las células tumorales en los osteoblastos y los osteoclastos, en cuanto a su diferenciación y apoptosis, a través de los factores bioquímicos estudiados. Una característica importante de esta enfermedad son las lesiones líticas, es decir, la destrucción de un área de hueso, como consecuencia del aumento de la porosidad. Para cumplir tal fin, estudiaremos modelos matemáticos de remodelación ósea tanto sana como con la presencia de las células de mieloma. Los sistemas de ecuaciones diferenciales resultantes nos permiten modelar dicho proceso y entender así todas las relaciones celulares. Mientras más investigación, menos cáncer. (apartado: OBJETIVOS)