I risultati suggeriscono nuovi approcci nella terapia farmacologica per curare il cancro e altre malattie
Cosa possono insegnarci conchiglie, fulmini e la costa della Gran Bretagna sulle nuove cure per il cancro?
La risposta, secondo un team di ricercatori della USC Viterbi School of Engineering, potrebbe ruotare intorno a frattali, i modelli infinitamente complessi che si trovano in natura.
I frattali
Alberi, fiumi, coste, montagne, nuvole, fiocchi di neve e uragani stanno tutti mostrando o obbedendo alle regole frattali. Una descrizione frattale di molte cose è una storia su come crescono.
I frattali possono anche aiutare a descrivere come il controllo dell’insulina segnali la regolazione del glucosio nel sangue o come qualcosa di così complicato come il cancro si diffonda nel corpo e gli strumenti giusti per fermarlo.
La matematica convenzionale non è in grado di modellare adeguatamente l’interazione di più geni su più intervalli di tempo: una base necessaria per qualsiasi farmaco antitumorale.
Lo studio
Lo studio, pubblicato su Frontiers in Physiology di Mahboobeh Ghorbani, Edmond Jonckheere e Paul Bogdan del Dipartimento di Ingegneria Elettrica di Ming Hsieh, è il primo che spiega la memoria, la interdipendenza e la frattalità dell’espressione genica.
L’espressione genica è un processo finemente regolato che consente a una cellula di rispondere al suo ambiente mutevole. Permette alle informazioni immagazzinate nel nostro DNA di fluire all’interno di un sistema biologico complesso. Senza l’espressione genica, una cellula non esisterebbe. Sfortunatamente, secondo Ghorbani, i modelli esistenti sono basati su equazioni non lineari che possono dirci quale gene sia responsabile di una particolare malattia ma non come questi geni interagiscano. Il problema con i modelli esistenti è che vedono solo parte della rete.
Software speciale
Ghorbani ha sviluppato il software per esaminare e prevedere le interazioni gene-gene in due batteri viventi: E. coli e Saccharomyces cerevisiae, comunemente noto come lievito di birra.
La co-dipendenza può spiegare come due cellule tumorali a volte lavorino insieme altre si uccidano a vicenda. Oppure, come gli scienziati possono ingegnerizzare le cellule tumorali per uccidere i loro simili.
La memoria ci permette di guardare al DNA come a un programma, una serie di istruzioni che si controllano costantemente l’una con l’altra.
Nulla nella programmazione del DNA è casuale.
Ghorbani ha detto che indagare sulle dinamiche dell’espressione genica ci consente di comprendere i meccanismi e gli schemi che guidano gli organismi biologici. Questa conoscenza ci aiuta da entrambe le prospettive scientifiche e ingegneristiche perché possiamo sfruttarla per rilevare un’anomalia o una malattia, quindi possiamo ingegnerizzare le cellule per svolgere compiti specifici come la somministrazione di farmaci per il trattamento del cancro.
Quando gli scienziati progettano una terapia per una particolare malattia, non possono semplicemente tener conto di un particolare comportamento genico, ma di come interagisce con altri geni su più scale temporali. Altrimenti finiscono per trattare solo un difetto localizzato.