IJCLab y el GHU Paris Sainte-Anne han dado un paso significativo hacia un mejor tratamiento de los gliomas de bajo grado. Estos tumores cerebrales cancerosos, caracterizados por su desarrollo lento y su tenacidad, generalmente se eliminan quirúrgicamente. Sin embargo, esto no siempre es suficiente, ya que a menudo las células tumorales aisladas ya se han infiltrado en el cerebro del paciente.
Es entonces necesario recurrir a tratamientos clásicos complementarios como la quimioterapia o la radioterapia. Tras estos tratamientos secundarios, el radio tumoral disminuye efectivamente durante un período muy variable según los pacientes, el cual puede extenderse durante varios meses o incluso varios años. Pero al final, el desarrollo tumoral retoma invariablemente y se requiere una nueva intervención.
El desafío para los médicos es poder adaptar el seguimiento post-tratamiento de los pacientes para no perder el momento en que la tumeur recidivará. Para resolver este problema, Stéphane Plaszczynski, Basile Grammaticos, Jean-Eric Campagne y Mathilde Badoual (IJCLab) junto con Johan Pallud (GHU Paris Sainte-Anne) han desarrollado su modelo.
Para predecir el momento en que el tumor comienza a crecer nuevamente después de la radioterapia, las investigadoras e investigadores utilizaron un modelo preexistente que involucra la migración y proliferación de las células tumorales.
Así, a partir de los datos recopilados y compartidos por el Hôpital Paris Sainte-Anne y cruzando cinco parámetros clave (edad del tumor al momento de la radioterapia, coeficientes de difusión y proliferación y dos parámetros relacionados con la muerte celular por irradiación), han logrado reproducir los datos de crecimiento y el efecto de la radioterapia en 43 pacientes.
Luego, a partir de solo tres medidas del radio del tumor (antes, durante y después del tratamiento), el modelo proporciona una estimación correcta del tiempo de reducción del tumor en el 75% de los casos, lo que abre el camino a tratamientos de radioterapia más adecuados y, por lo tanto, más eficaces.
Para Mathilde Badoual, quien participó en este esfuerzo en IJCLab, el camino hacia una comprensión detallada de la evolución de los gliomas de bajo grado aún es largo: "Durante los próximos años, trabajaremos para mejorar nuestra predicción utilizando una correlación fenomenológica observada entre los parámetros. También nos gustaría aplicar nuestras predicciones a pacientes fuera de nuestra base de datos. Por último, cabe señalar que nuestro modelo solo se aplica a los tumores tratados exclusivamente con radioterapia, mientras que un número creciente de pacientes es tratado conjuntamente con radioterapia y quimioterapia. Por lo tanto, planeamos retomar nuestro estudio con pacientes que hayan recibido este doble tratamiento".