Sistemas dinámicos no lineales para estudiar, prevenir y  tratar enfermedades epiteliales complejas

Resumen:

En México, una alta proporción de muertes son causadas por enfermedades de origen epitelial, como los carcinomas, el asma, la dermatitis atópica, y las infecciones de mucosas. Es por tanto indispensable mejorar las estrategias preventivas y los tratamientos de estas enfermedades. Sin embargo, éste es un reto difícil, pues se trata de enfermedades complejas, en las que (1) hay muchas posibles combinaciones de factores que las pueden desencadenar, (2) hay un empeoramiento gradual de los síntomas, y (3) muchos de los tratamientos presentan efectos secundarios no deseados, por lo que es importante minimizar la intensidad y duración de estos tratamientos. En nuestro grupo de investigación, utilizando diferentes formalismos que incluyen las ecuaciones diferenciales y las redes booleanas, hemos propuesto una serie de modelos matemáticos que han ayudado a (1) esclarecer los mecanismos patogénicos (2) encontrar estrategias de prevención temprana, para frenar la progresión de la enfermedad, y (3) diseñar tratamientos óptimos que permiten la regresión de los síntomas a la vez que se minimizan los efectos secundarios no deseados. Platicaré de cómo hemos aplicado nuestra metodología y análisis a una gama de enfermedades epiteliales complejas, incluyendo dermatitis atópica, psoriasis, cáncer de piel, neumonía, asma, cirrosis, candidiasis, y cáncer de hígado. Mostraré cómo nuestros modelos matemáticos nos han permitido integrar y analizar una gran gama de datos clínicos y experimentales, detectar de manera sistemática posibles causas de estas enfermedades, y proponer estrategias preventivas más eficientes.