BUENOS AIRES (Medios Digitales). A través del modelado matemático se puede optimizarse la cantidad de drogas que toma cada paciente para reducir los efectos colaterales y prevenir el desarrollo de resistencia a los medicamentos. Pertenecientes al Grupo de Sistemas No Lineales (GSNL) del Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (Intec, UNL-Conicet), los científicos Vicente Costanza y Pablo Rivadeneira debatieron sus líneas de trabajo en materia de dinámica del Virus de Inmunodeficiencia Humana (VIH) con el investigador en el Centro Nacional de la Investigación Científica (CNRS), de Francia, Claude Moog, ingeniero eléctrico especializado en la teoría de control para sistemas modelados mediante ecuaciones no lineales aplicada a la robótica y a la salud humana, entre otras.Para la serie de entrevistas que se publican en la página web del Conicet, el francés Moog explicó a su paso por Santa Fe el aporte de las matemáticas a la medicina para tratar VIH y el intercambio de experiencias en la materia con investigadores argentinos.¿Qué debe entenderse por dinámica del virus de VIH?Alude a la evolución de la infección y su relación con el sistema inmunológico, mecanismo que puede modelarse mediante simples ecuaciones matemáticas. El VIH es una especie viva, con una vida promedio sujeta a acciones de defensa por parte del sistema inmunológico que actúa como un “supresor” de amenazas. La evolución natural, la fortaleza del sistema inmunológico, puede describirse mediante ecuaciones cuya solución predice esta “dinámica”.¿Desde cuándo cooperan su grupo y el del doctor Costanza?Desde 2000; éramos unos pocos matemáticos aplicados que, en el mundo, trabajábamos en la dinámica del VIH. Sumamos nuestras experiencias y esfuerzos para aumentar el impacto de los aportes de nuestra “ciencia dura” a la medicina y ya obtuvimos financiación bilateral franco-argentina en dos proyectos sucesivos.¿Qué papel desempeña cada grupo?El aporte principal del GSNL refiere al mejoramiento de la terapia: optimizar la cantidad de droga que toman los pacientes para que la carga viral disminuya a una velocidad razonable, minimizando los efectos colaterales no deseados. Mi grupo contribuyó más en la modelización, incluyendo la farmacología y la identificación de los principales parámetros para pacientes individuales. Además, médicos del hospital de Nantes nos brindan datos clínicos de sus pacientes.¿Cuáles son los avances?Uno de los más significativos es la posibilidad de predecir la eficacia de una terapia nueva con sólo recurrir a un programa de computación. Esto es valioso para pacientes que desarrollaron una resistencia múltiple a terapias estándares. En la vida real, los médicos deben cambiar la combinación de las drogas durante la evolución de la enfermedad -hay algunas mutaciones estándar del virus que son muy conocidas-. Después de algunas décadas de enfermedad, ciertos pacientes se convierten en difíciles de tratar y hay que testear nuevas moléculas cuando están disponibles.¿Cuál es la contribución de las matemáticas en ese campo?Se requiere un mínimo de seis meses para establecer si una terapia nueva es eficaz o no. El primer resultado de nuestra investigación ayuda al médico para que decida después de tres semanas. Y esto es importante para la salud del paciente y desde el punto de vista económico debido al costo de esas terapias. En segundo lugar, nuestros aportes son intelectuales para mejorar la comprensión del mecanismo de la infección. Son valiosos para los médicos experimentados y para los estudiantes de medicina. En términos más generales, nuestra investigación es a la vez marginal y original respecto de las líneas dominantes dentro de la investigación clínica, aunque se ha demostrado que su impacto potencial no es marginal. Fuimos los primeros que computamos algún dosaje óptimo de las drogas existentes para brindar resultados tan prácticos como fuera posible.
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