Los problemas a los que se enfrentan los investigadores hoy en día son, en ocasiones, endiabladamente complicados. El físico-matemático Henri Poincaré ya se lo vio venir e hizo de profeta a principios del siglo XX, aportando las primeras ideas para resolver problemas duros de roer. ¿Cómo hacemos fácil lo extremadamente retorcido, liado, complejo?
Pensemos en un enorme edificio de oficinas, de una gran empresa. Cada día entre personal de mantenimiento, empleados y propietarios, se hacen miles de cosas en su interior. Y estas cosas en su conjunto dan como resultado que la empresa en cuestión produzca y tenga beneficios. Un comportamiento de conjunto para miles de acciones individuales. Es fácil imaginar que controlar todas las acciones individuales de cada persona en la empresa sería un trabajo interminable. Sin embargo la empresa funciona. ¿Habría formas de que un directivo tuviera una exquisita selección de datos sobre lo que sucede en el edificio, y con eso bastara para que él supiera que todo va bien? La respuesta de Poincaré es que sí. El pero es que hay que ser muy hábil para escoger esos datos. Quitamos datos que no hacen falta, para simplificar el problema. Es lo que se llama un mapa de Poincaré.
En la Harvard Medical School, Scott A. Armstrong y sus compañeros de investigación intentan hacer fácil uno de los problemas más complejos de la medicina actual: el cáncer. Su última publicación, todavía calentita de la impresora, data del pasado 28 de septiembre en la revista Cancer Cell y voy a intentar resumirla con el perdón y permiso de los enterados en esta materia.
Primero, el problema complejo: Tenemos el ADN. Una cadena de millones de bases nitrogenadas de las que sólo unas decenas de miles tienen información útil. Para complicarlo más resulta que esta cadena no se lee como un libro, de principio a fin, sino que las células la leen “dando saltos” de un sitio a otro. Y si eso no fuera suficiente, hay partes que se leen varias veces y otras que no se leen en absoluto. Se consideran genes a grupos de cientos o miles de esas bases; algo así como “capítulos” con información útil. Los genes que son procesados por la célula generan una “traducción” de la información en forma de otra cadena: el ARN. Cuanto más se lee un gen, más ARN asociado genera. Por último ese ARN genera agentes y comportamientos en la célula. Cuando un gen no es leído en absoluto, se le llama durmiente o latente. Casi siempre el comportamiento generado por este proceso es bueno para la vida del organismo. Pero a veces es destructivo y da lugar a comportamientos como el cáncer.
Segundo, la propuesta de solución simplificada: queremos cambiar el comportamiento de la célula. Para ello se buscan genes latentes que sabemos son propios de un buen funcionamiento. Una vez detectados para el caso particular de un paciente, se hace una búsqueda en una base de datos de qué medicamentos activan el procesado de dichos genes con más facilidad. Fíjense que para ello no ha sido necesario conocer las profundidades de un fenómeno como el cáncer.
Esta forma de combatir el cáncer ya se está combinando con las tradicionales en un centro de tratamiento de niños con leucemia. Se sabe que aquellos niños que resisten los glucocorticoides tienen un pronóstico peor que los demás. El descubrimiento es que todos los que lo resisten, tienen además un patrón de activación de genes parecido. Así que mirando en la base de datos con 453 medicamentos en los que se conoce el efecto de activación, han encontrado uno que les va como anillo al dedo: la rapamicina. Hasta ahora este medicamento se utilizaba para favorecer la tolerancia de un órgano recién transplantado. Quién iba a imaginar esta nueva aplicación.
Nada de esto quita que para combatir el cáncer hace falta conocerlo con la mayor profundidad posible. Pero hace mucho que el tiempo no juega a nuestro favor, y son millones los que necesitan soluciones, ya sea por medios complejos o simplificados.