Patología de sistemas

Maria Puy Arrastia Lana^[1], Javier Saez Castresana^[1]
(1) Unidad de Biologia de Tumores Cerebrales, Universidad de Navarra, Pamplona, ESPAÑA

Resumen

Los estudios histopatológicos han ido cambiando a lo largo de las últimas décadas. Hasta el advenimiento de los anticuerpos monoclonales en los años 80, las clásicas tinciones de hematoxilina y eosina bastaban para dar un diagnóstico. No obstante, era difícil realizar diagnósticos diferenciales de una lesión morfológica común a varias patologías con diferente evolución clínica, no previsible por consiguiente. Los tumores microcíticos de células redondas constituian un ejemplo claro. Los anticuerpos monoclonales ensayados mediante inmunohistoquímica supusieron un gran avance en este sentido, facilitando sobre todo el establecimiento de un diagnóstico específico de entre los varios diagnósticos posibles en una lesión determinada. La biología molecular supuso posteriormente una aproximación no sólo al diagnóstico, sino a la evaluación del pronóstico en algunos tipos de tumores, como los de mama o neuroblastoma. Actualmente se intenta dar un paso adelante en el sentido de explorar gran número de genes, todo el genoma incluso, en un solo ensayo. Se pretende ensayar el estado genómico, proteómico, metabolómico o incluso el estado de metilación a gran escala, en tumores humanos. Los resultados son complejos. Necesitamos herramientas matemáticas que puedan procesarlos. En el presente trabajo describimos algunas de las aproximaciones de la biología de sistemas, ya empleada en otros campos de la medicina, a la patología tumoral. También este campo de la medicina parece que va a hacer uso de los recursos matemáticos que nos permiten explorar gran número de resultados, con la finalidad de contribuir al diagnóstico, al pronóstico o a la personalización de los tratamientos antitumorales.

Introducción    

Las áreas de responsabilidad del patólogo han ido aumentando a lo largo de la historia. Comenzando en la tarea del diagnóstico, tomaron en el siglo XX la responsabilidad del pronóstico y en los últimos tiempos también proveen de la información que lleva a la selección de la terapia, para la que cada vez se demuestra más la importancia de que debe ser personalizada¹. Al aumento de las competencias se suma el incremento que cada día se produce en el descubrimiento de biomarcadores que caracterizan una determinada patología. Los patólogos se basan en sus conocimientos y experiencias para diagnosticar, pronosticar y aconsejar los mejores tratamientos por lo que cada día deben albergar más información. Por todo ello se hace tan necesaria la asistencia de la tecnología en todas sus áreas de trabajo aumentando a su vez la objetividad y homogeneidad en los resultados.

El área de patología de sistemas combina la información proveniente de la historia clínica, la histopatología convencional, las herramientas cuantitativas para medir la concentración y  localización de proteínas y la actividad transcripcional de ciertos genes. Todo esto es integrado mediante modelos matemáticos y herramientas estadísticas en algoritmos informáticos que dan como resultado una predicción detallada del estado de la enfermedad además del desarrollo que ésta va a tener, todo ello personalizado para cada paciente e informando del mejor tratamiento para cada caso². Por lo tanto permite describir el estado actual, valorar el pronóstico a corto y largo plazo y decidir la mejor forma de actuar.

Biomarcadores    

Un biomarcador es un proceso biológico susceptible de ser medido y cuya variación muestra el estado de una enfermedad. Pueden corresponder, en el caso de tumores cerebrales, por ejemplo, a hallazgos clínicos como la edad del paciente, el rendimiento neurológico, la localización del tumor, características radiológicas, índices de proliferación celular o alteraciones genéticas. Es importante el descubrimiento de nuevos marcadores que afinen el diagnóstico en los casos en los que el tratamiento seleccionado es crucial para la salud del paciente, ya que en ocasiones se ofrecen tratamientos que no logran una mejoría del estado del paciente y que tienen graves efectos secundarios. Por ejemplo se ha visto cómo la terapia de radiación cerebral puede causar daños cerebrales y complicaciones neurológicas con riesgo de demencia para supervivientes de metástasis cerebral a largo plazo³.

La búsqueda de biomarcadores que puedan ser medidos de forma no invasiva evita las complicaciones que pueden aparecer en la realización de una biopsia. El aumento del número de biomarcadores hallados de una enfermedad nos ayuda a realizar una clasificación más fina de ésta para poder personalizar las terapias. Desde hace unos años se ha venido produciendo una auténtica revolución en la búsqueda de marcadores moleculares (genómica, proteómica y metabolómica). Estos métodos producen gran cantidad de datos, por lo que es difícil definir la importancia de sus hallazgos. Por otro lado, aunque ha habido muchos estudios con resultados prometedores, es difícil probar la reproducibilidad de los mismos y por lo tanto su aplicabilidad clínica. La normalización de los procesos y la mejor comprensión de las redes moleculares llevarán en un futuro al reconocimiento de muchos genes y proteínas como marcadores biológicos de gran cantidad de enfermedades.

Patología digital    

En los últimos años se está llevando a cabo la digitalización de parte del campo cubierto por los pàtólogos. Las ventajas de la migración del formato analógico al digital son muchas, ya que se mejora el orden y el espacio del entorno de trabajo y se permite el intercambio y consulta de datos e imágenes de forma remota para uso clínico, docente o de investigación. Uno de los avances más notables es el de la fotografía digital. Con ello ha aumentado la velocidad de adquisición de imágenes de microscopio mediante el escaneo robotizado de gran cantidad de diapositivas que, acompañado del procesado de imagen y herramientas analíticas, puede automatizar gran cantidad de tareas⁴. La telepatología permite que se pueda realizar el trabajo a distancia. En la bibliografía podemos encontrar varios artículos sobre telepatología. En ellos podemos encontrar herramientas a nuestro alcance para mejorar la conectividad⁵. Mediante las redes de comunicación, el patólogo puede acceder a los datos e imágenes tomados clínicamente y analizarlos sin necesidad de trasladarse. Por ello se mejora la velocidad en su trabajo con los beneficios que esto puede suponer para un paciente. También existen herramientas para la extracción y gestión de datos patológicos. Podemos extraer informes sobre características del tumor padecido por el paciente⁶ y también integrar datos radiológicos y patológicos mediante herramientas informáticas⁷.

Existen ya casos en los que el análisis computarizado de imágenes se ha convertido en una práctica rutinaria⁴. Este es el caso de la identificación de células atípicas y malignas en citologías mediante el Thin-Prep® Pap Test™ . En patología quirúrgica se realiza la detección y cuantificación automática de la expresión de HER2/neu en cáncer de mama. En el campo de la neuropatología se ha implementado un sistema de diagnóstico para calcular el grado de los astrocitomas a partir de imágenes digitales de cortes histológicos teñidos con hematoxilina y eosina con una precisión del 86,5% y una concordancia del 92,1% con los especialistas. La digitalización de imagen ha supuesto en el campo de la radiología una mejora de la calidad de las imágenes que tienen que ser examinadas por el especialista. Para ello se llevan a cabo diversos métodos como son restauración, eliminación de ruido, realzado de la visualización y segmentación. Además todo esto permite obtener métodos de visión artificial⁸. También se han desarrollado herramientas para el análisis y edición de imágenes extraídas del microscopio como ImageJ⁹.

Diagnóstico, pronóstico y personalización de tratamientos    

Una vez hayamos extraído todos los datos de los biomarcadores y las imágenes concernientes a la posible patología, estos pueden ser utilizados como entradas de un programa informático para que a la salida se obtenga un diagnóstico del tipo de patología o un pronóstico de lo que probablemente sucederá al paciente en un futuro. Las herramientas más utilizadas para este propósito son:

Redes neuronales

Las redes neuronales (Figura 1) consisten en un proceso de aprendizaje artificial basado en la forma en la que funciona el cerebro humano. La red está compuesta por nodos o unidades de procesamiento, que representan las neuronas. Estas neuronas están unidas entre sí transmitiendo información a las neuronas de la siguiente capa.

Para la utilización de una red neuronal necesitamos tener una serie de casos clínicos de los que seleccionemos los biomarcadores. El conjunto de todos los biomarcadores representa el vector de entrada y serán los datos que se introducirán en la red. Para obtener una red que pueda diagnosticar o predecir  necesitamos entrenarla y esto se puede hacer de dos formas: supervisada o no supervisada. Cuando queremos mejorar la división en la clasificación de una patología porque creemos que estamos englobando distintas patologías bajo un mismo nombre usamos el entrenamiento no supervisado. Se trata de ir presentando a la red neuronal el vector de entrada de cada caso clínico. La red irá reconociendo ciertos patrones que se repiten en algunos casos e irá dividiéndolos en subclases. Una vez concluido el entrenamiento, la red habrá hecho una división de los mismos y además será capaz de clasificar los nuevos casos que se le presenten si pertenecen a una de estas categorías. Si por el contrario las categorías están bien definidas o tratamos de predecir un cierto acontecimiento, utilizaremos el entrenamiento supervisado. Para ello, además de medir los biomarcadores de cada caso clínico necesitaremos conocer a qué categoría pertenece o el desenlace que tuvo (supervivencia, metástasis, etc.). En el entrenamiento presentaremos el vector de entrada a la red neuronal y ésta nos hará una clasificación o predicción, la compararemos con la clasificación o desenlace reales y dependiendo del error, la red se autoconfigurará para hacerlo mejor la próxima vez. Estas redes neuronales, al igual que las biológicas aprenden con la experiencia de sus errores y aciertos.

Un reciente ejemplo de este tipo es el experimento de predicción de metástasis óseas en pacientes con cáncer de próstata para el que se consiguió un 87,5% de sensibilidad. Para ello se utilizaron como biomarcadores la edad y concentración de PSA en suero¹⁰. Del mismo modo se aplicaron redes neuronales para la predicción de la supervivencia post-tratamiento en pacientes de melanoma de coroides, utilizando diversos biomarcadores como edad, sexo, estadio clínico tumoral, citogenética del melanoma y grado histológico de malignidad¹¹. Por otra parte, se han utilizado las redes neuronales para tipificar los tumores cerebrales como primarios o metastásicos mediante información de MRI¹². Numerosos estudios han usado también las redes neuronales para la búsqueda de genes expresados de forma diferencial entre los pacientes sanos y enfermos.

Arboles de decisión

Un árbol de decisión es un método de aprendizaje automático. La representación es similar a la de un árbol con sus ramas y hojas. En cada nodo del árbol se realiza un test y cada posible diferente respuesta se representa como una bifurcación en una rama. Cada hoja final del árbol representa la decisión que se tomará si se llega a ésta. La Figura 2 representa un ejemplo sencillo de un posible árbol de decisión para determinar la clase a la que pertenece un determinado vertebrado.

El árbol se construye de forma automática por ordenador mediante un algoritmo que va probando las posibles soluciones hasta que da con una en la que todos los ejemplos que tiene son clasificados de forma satisfactoria. Así se pueden usar los árboles de decisión para predecir si pacientes con cáncer de pulmón sufrirían neumonía tras recibir tratamiento radiológico¹³. También para clasificar los tumores de mama como malignos o benignos partiendo de imágenes ultrasónicas¹⁴.

Fuzzy logic

Para asemejar el tipo de decisiones tomadas por el ordenador a las tomadas por humanos en las que las preguntas no siempre se pueden contestar como sí o no, los métodos descritos anteriormente se pueden combinar con el método de fuzzy logic o lógica difusa. Por ejemplo las personas se pueden dividir según su altura en bajas, medias o altas. Si ponemos unos umbrales que dividan las categorías podría darse el caso de clasificar una persona de 1,75 m como estatura media y una persona de 1,76 m como alto. En la lógica difusa podríamos decir que la primera persona pertenece en un 51% al grupo de los medios y en un 49% al grupo de los altos y que la segunda persona pertenece en un 49% al grupo de los medios y en un 51% al grupo de los altos. Se ha usado esta lógica para la realización de un modelo sencillo para ayudar a las enfermeras en su diagnóstico frente a las alteraciones de la eliminación urinaria¹⁵. También para predecir la respuesta eritropoyética de pacientes de hemodialisis¹⁶.

Figura 1 - Analogía entre una red neuronal biológica y una artificial

Figura 2 - Ejemplo de árbol de decisión para la clasificación de los animales vertebrados.

Modelado del cáncer    

Tras muchos años de investigación in vivo e in vitro de los comportamientos y estados del cáncer se han podido inferir varias reglas, por ejemplo Greenspan¹⁷ describió cómo la geometría de un tumor microscópico permanece esférica en todo momento, mientras que en su interior el tumor se vuelve necrótico. Todos estos comportamientos pueden describirse mediante ecuaciones matemáticas y al implementarlas con un ordenador conseguimos un modelo in silico del tumor. Los modelos informáticos tienen un reducido coste económico, pudiéndose utilizar indefinidamente. Podemos probar en ellos hipótesis complejas que no pueden probase en un modelo natural; y se pueden obtener resultados inmediatos de la evolución tumoral. Se pueden realizar modelos tanto a nivel celular, para comprobar el desarrollo morfológico que tendrá el tumor, como a nivel molecular, para comprobar las reacciones en cadena de ciertas rutas genéticas que intervienen en el proceso del cáncer.

Para implementar un modelo a nivel celular se pueden seguir los siguientes pasos:

1.- Establecimiento de la hipótesis que queremos modelar y probar.

2.- Modelado del entorno (tejido)
2a.- Elección de la geometría: podemos elegir un modelo en 2 ó 3 dimensiones. Ese espacio estará dividido en compartimentos del tamaño y forma que mejor convenga, que serán ocupados por las células. 
2b.- Descripción del entorno: describiremos en cada punto las variables del entorno que influyan en nuestra hipótesis, como el nivel de nutrientes de cada punto o la toxicidad del mismo dependiendo por ejemplo de la distancia a un vaso sanguíneo.
2c.- Descripción del comportamiento del entorno: el entorno va a ir cambiando tal como lo hace en la realidad. Para ello se utilizan diferentes modelos físicos de mecánica de fluidos, ciencia de materiales, etc...

3.- Modelado del comportamiento celular.
3a.- Selección del estado de las células que intervendrán en nuestro modelo: sanas o  tumorales, proliferativas o migratorias, inactivas, necróticas, etc.
3b.- Definición de las causas que hacen que las células pasen de un estado a otro según su interacción con los elementos del entorno y con otras células, o bien siguiendo un proceso estocástico, etc.

Para estos modelos se han utilizado una serie de herramientas matemáticas que ofrecen una cierta similitud, como por ejemplo agent based modelling, teoría de juegos y autómata celular.

Agent based modelling

Es un modelo computacional que trata de describir la interacción entre varios agentes como modo de descubrir el comportamiento del sistema completo. Cada agente interactúa con el entorno y con los demás agentes tomando decisiones de acuerdo a una serie de normas dadas. Existen muchos programas informáticos, algunos de ellos gratuitos, que permiten simular un entorno según este modelo de forma sencilla.

Teoría de juegos

Esta teoría estudia la decisión óptima para un jugador conociendo los beneficios que las diferentes interacciones le pueden reportar, así se puede optar por maximizar el beneficio del jugador o del conjunto. Un ejemplo muy conocido de esta teoría es el del dilema del prisionero: “La policía arresta a dos sospechosos. No hay pruebas suficientes para condenarlos y, tras haberlos separado, visita a cada uno y les ofrece el mismo trato. Si uno confiesa y su cómplice no, el cómplice será condenado a la pena total, diez años, y el primero será liberado. Si uno calla y el cómplice confiesa, el primero recibirá esa pena y será el cómplice quien salga libre. Si ambos confiesan, ambos serán condenados a seis años. Si ambos lo niegan, todo lo que podrán hacer será encerrarlos durante seis meses por un cargo menor”. Uno puede desechar la posibilidad de negarlo para evitar, si el compañero confiesa, obtener 10 años de condena. Si confiesa, sabe que el máximo tiempo en prisión son 6 años. Sin embargo la forma más inteligente de actuar de los dos en conjunto sería la de negarlo ya que es la que más beneficia a cada uno de ellos en particular.

Autómata celular

Este modelo está formado por una rejilla y cada punto de ésta se denomina célula. Cada célula puede tomar un valor dentro de los números enteros. Se define una función dependiente del valor de la célula y del de sus vecinos y se aplica esta función a cada célula para conocer el valor que tendrá en el siguiente instante.

Se han realizado gran cantidad de modelados de tumores cerebrales con diferentes técnicas matemáticas y computacionales, algunos más básicos^18,19 y otros más elaborados^18,20, incluyendo modelado de las acciones a nivel molecular. Para modelar el cáncer a nivel molecular podemos modelar las redes metabólicas, las redes transcripcionales o las redes de señalización. Por ejemplo, una red que modela la transcripción a nivel celular tiene como entrada las señales que son interceptadas por la célula: temperatura, presión osmótica, moléculas de señalización de otras células, nutrientes, niveles de metabolitos en la célula, etc. La respuesta de la célula es la regularización de la producción de proteínas mediante los diferentes genes. Si conocemos los procesos llevados a cabo en el interior de la célula como respuesta a las diferentes señales de entrada podremos modelar, por ejemplo, la reacción que habrá ante un nuevo tratamiento.

Conclusiones    

Es importante la inclusión de las herramientas matemáticas e informáticas que tenemos a nuestro alcance en el campo de la patología para agilizar procesos, compartir conocimientos y mejorar los métodos de diagnóstico, pronóstico y selección de tratamientos, ya que la información descubierta de cada tipo de patología aumenta cada día y también la capacidad y velocidad de nuestros equipos informáticos, que pueden detectar características que se escapan a la simple vista o pericia del patólogo.

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Comentarios

- Alfredo Puertas Cantería - ESPAÑA  (08/11/2009 19:29:08)

Aunque los conceptos que exponeis en vuestro trabajo puedan resultar un poco complejos para los no iniciados (como yo), éste me parece tremendamente interesante pues tras su lectura puede uno imaginar los que posiblemente serán los métodos y herramientas habituales del trabajo del futuro patólogo, tanto en el ámbito diagnóstico y asistencial como en el del aprendizaje e investigación. Suena a futurista pero puede realista a medio plazo. Repito, muy interesante. Gracias por vuestra aportación y enhorabuena.

- SUSANA ELENA PATINI - ARGENTINA  (13/11/2009 15:21:18)

Complejo y apasionante

- Addys Gonzalez Palomo - CUBA  (14/11/2009 17:31:52)

Felicidades por el interesante tema en patologia. Te comento que soy patologa experimental y mi grupo de trabajo esta insertado en el Dpto de Biologia de Sistemas, donde a partir de modelos matematicos se pueda defnir, diagnosticar y construir biomodelos para el estudio del cancer, ya sea con fines de predecir respuesta o determinar tratamientos, te puedes imaginar que al principio me encontraba como un electron desapareado pero poco a poco he ido comprediendo la importancia de las matematicas e informaticas como herramientas para nuestra especialidad, asi que puedes cuentar ya con el apoyo de nuestro centro (Centro de Inmunología Molecular, Cuba) en este novedoso campo.
gracias

- Javier S. Castresana - ESPAÑA (Autor) (16/11/2009 10:30:19)

- Muchas gracias Addys. Me gustaria saber si realizais vuestros estudios mediante algunas de las tecnicas que hemos descrito en nuestro articulo. Somos novatos en el tema y cualquier explicacion nos viene bien, asi como comentarios sobre lo que hace otra gente para llegar a aproximaciones al diagnostico, pronostico o tratamientos.
- Nosotros no nos dedicamos a las matematicas, sino que queremos introducirnos en ellas para completar nuestros estudios. Éste es un grupo dirigido por un medico -yo mismo-, y nos dedicamos a la genetica molecular de los tumores cerebrales. Puedes ver algunas de nuestras publicaciones (Castresana JS, en Pubmed).

- Mirta García Jardón - REPUBLICA SUDAFRICANA  (29/11/2009 17:01:45)

Felicidades, es un trabajo muy útil que dará mucho resultado si se logra aplicar y generalizar. El logaritmo que ponen de ejemplo es muy ilustrativo. Gracias por compartir vuestro estudio con nosotros.

- José Luis Arce Diego - ESPAÑA  (29/11/2009 20:57:23)

Hola María y Javier, la inclusión de modelos matemáticos, aunque requieren gran potencia computacional, en la biología y patología de sistemas, permitirá, como exponéis en vuestro genérico pero buen trabajo, explorar gran número de resultados, con la finalidad de contribuir al diagnóstico, al pronóstico o a la personalización de los tratamientos antitumorales.