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La investigadora de la UGR Martina Conte, premio Reinhart Heinrich a la mejor tesis doctoral en 2021

La Sociedad Europea de Biología Matemática y Teórica (ESMTB) y su comité de premios ha otorgado a la investigadora de la Universidad de Granada (UGR) Martina Conte el prestigioso premio Reinhart Heinrich a la mejor tesis doctoral en 2021.
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Martina Conte es miembro de la Unidad de Excelencia ‘Modeling Nature’ (MNat) de la Universidad de Granada y defendió su Tesis Doctoral «Modelos matemáticos para el crecimiento de gliomas y migración dentro del cerebro» en 2021 en el Basque Center for Applied Matemáticas (BCAM) / Universidad del País Vasco, dirigida por Juan Soler (Universidad de Granada) y codirigida por Luca Gerardo-Giorda (Johannes Kepler University y RICAM, Linz). Actualmente, Martina tiene un contrato posdoctoral en el Politécnico de Turín.

Los gliomas son el subtipo más prevalente, agresivo e invasivo de tumores cerebrales primarios, caracterizado por un crecimiento celular rápido, una fuerte capacidad de invasión y movilidad y una vasculatura tumoral bien desarrollada. Aunque la investigación en este campo es constante y los ensayos clínicos prueban la eficacia de novedosas terapias combinadas que han permitido avances significativos en la comprensión y tratamiento de los gliomas, estos tumores se caracterizan por un mal pronóstico, y su persistencia y reaparición sigue siendo la principal causa de mortalidad.

Los avances tecnológicos, a pesar de la dificultad de su ubicación, han permitido disponer de una cantidad considerable de datos clínicos y biológicos. Sin embargo, la alta complejidad del proceso de invasión sigue siendo un desafío al que enfrentarse e importantes preguntas siguen sin respuesta. Este hecho determina la necesidad de integrar el conocimiento teórico y empírico hacia la investigación de los mecanismos que contribuyen a la progresión tumoral. Por tanto, la investigación sobre estos procesos sigue siendo un campo de plena relevancia y actualidad. En este contexto, los modelos matemáticos emergen como poderosas herramientas para enfrentar estos desafíos y aportar predicciones en la dinámica y evolución de glioblastomas que ayude a su tratamiento clínico.

En esta tesis, se proponen y analizan modelos matemáticos relacionados con la progresión de glioblastomas, capaces de integrar datos clínicos y biológicos. Los datos disponibles se obtienen de imágenes médicas del cerebro humano y de análisis in vivo en Drosophila (mosca de la fruta), que es un modelo natural para el estudio de la dinámica del glioma humano ya que comparte más del 65% de sus características. Los estudios experimentales se han realizado en colaboración con investigadores del Instituto de Salud Carlos III. La naturaleza de la evolución del tumor se caracteriza por fenómenos complejos en diferentes escalas espaciales y temporales, que ocurren a nivel subcelular, celular y tisular. Por ejemplo, la secuestración a las neuronas de ciertas proteínas (escala microscópica) que las células tumorales no producen, y que necesarias para su movilidad y capacidad de invasión.

El objetivo principal de esta tesis es el estudio de la migración celular y procesos de invasión, angiogénesis tumoral y aplicación de posibles tratamientos terapéuticos en el caso de glioblastomas. Precisamente, los investigadores han observado el impacto de la estructura de fibra anisotrópica del tejido cerebral en la dirección de la migración celular y reproducen los patrones ramificados y heterogéneos típicos de la evolución del glioblastoma.

La tesis de Martina Comte ha combinado este análisis con el estudio de la interdependencia de factores microambientales (como quimioatractor o acidez) y la vasculatura en la angiogénesis tumoral, observando su influencia en las características relacionadas con la hipoxia, tales como fenómenos de necrosis tisular. Además, investiga el papel de las protuberancias celulares (citonemas) en su relación con determinadas factores bioquímicos y biomecánicos responsables de la aparición de frentes de propagación tumoral, que evolucionan dinámica y heterogéneamente en relación con los cambios ambientales.