“Las matemáticas están en cualquier lugar donde las cosas puedan cambiar”

¿Cuándo supo que se dedicaría a la biología matemática?

Esta disciplina comenzó en la década de 1950. Yo empecé a comienzos de los 80, cuando, en el último año de mi licenciatura en matemáticas fui a un curso porque estaba muy interesado en ecuaciones diferenciales ordinarias. Lo daba Jim Murray, uno de los primeros en desarrollar modelos matemáticos en biología, que presentó diferentes ecuaciones y los aplicó a la ecología, biología y epidemiología. Me pareció fascinante y le pregunté si podía hacer un doctorado con él.

¿Qué aportan los modelos matemáticos a la biología?

Las matemáticas están en cualquier lugar donde las cosas puedan cambiar espacial y temporalmente, por eso es una disciplina muy conectada con la biología. De hecho, muchos biólogos hacen bioinformática estadística, pero la mayoría de los datos que generan son estáticos y, por el contrario, los datos usados en modelos matemáticos son dinámicos. Esto representa una dificultad, en parte porque la técnica es muy complicada para los biólogos y en parte porque para obtener esos datos se necesitan años.

¿Es difícil hacer que los biólogos y los matemáticos se entiendan?

La clave está en que existe una gran diferencia entre lo que significa el verbo ‘entender’ para los biólogos y los matemáticos. Un biólogo dice: “Entiendo cómo sucede un proceso porque he identificado ciertos genes que se activan en determinados lugares”. Pero un matemático diría: “Esa no es la respuesta. La cuestión es por qué esos genes se activan ahí en lugar de en otro lugar”.

Si un biólogo le preguntara por qué necesita las matemáticas, ¿qué le diría?

Porque los matemáticos se hacen preguntas que los biólogos no se plantean. En realidad, la única forma de convencer a un biólogo es presentarle casos donde la matemática haya creado nuevo conocimiento. Para ellos, las matemáticas solo valen si son útiles, si les ayudan a alcanzar nuevas metas. No obstante, hay biólogos que están muy interesados en modelos matemáticos. La clave está en identificarlos y trabajar con ellos.

¿Cómo se utilizan las matemáticas para observar la formación de tumores?

Lo más importante es entender la dinámica de las células. Los oncólogos se centran en extirpar el cáncer, pero con frecuencia el tumor vuelve y hay que usar otras terapias; el problema es que los tratamientos progresan a un ritmo más lento de lo que esperábamos. Creo que una de las razones es que el cáncer no solo es una enfermedad de las células, sino del tejido completo.

¿Qué ventaja tiene pensar en el tejido completo?

Las células cancerosas y las normales poseen una interacción muy compleja. Incluso, en algunos casos, el cáncer utiliza a las células sanas como aliadas para el desarrollo del tumor, lo que puede significar que ellas también son el enemigo y nos hace replantearnos las terapias para minimizar la muerte del tejido sano.

¿Y qué tienen que decir las matemáticas en esta lucha contra el cáncer?

Queremos entender cómo interaccionan las células cancerosas con el tejido sano, y es ahí donde aparecen los modelos matemáticos. Ahí nuestra intuición no es suficiente. Al atacar el cáncer, este encuentra otra forma de subsistir hasta que no nos queda más munición. Entonces el tumor se disemina y gana la batalla. Algunos de mis colegas están empezando a trabajar con las células sanas para mantener el cáncer confinado y que este no adopte otras estrategias de ataque. No hablamos de cura, sino de considerar el cáncer como una enfermedad crónica y aprender a hacerle frente.

Parece un enfoque muy novedoso…

Los últimos estudios, además de plantear esta terapia adaptativa, proponen dejar que algunas de las células cancerosas hagan el trabajo por nosotros. Para hacer esto necesitamos un conocimiento extremadamente detallado de su dinámica e interacciones que no tenemos en este momento. De nuevo, aquí entran las matemáticas para generar hipótesis que puedan ser validadas experimentalmente. Puede que nunca tengamos la suficiente información de un individuo para desarrollar un modelo matemático perfecto, pero necesitamos intentarlo porque el cáncer afecta a mucha gente. Además, en términos de recursos económicos las matemáticas no cuestan prácticamente nada.

¿Cuál es el siguiente paso para que la biología matemática se convierta en una herramienta de uso común?

Los avances de la biología de los últimos años confirman que los modelos matemáticos son útiles. Lo que hace falta es que los matemáticos aprendan biología como los propios biólogos. Eso es un gran desafío porque supone invertir tiempo y esfuerzo, pero tenemos que lograr que las matemáticas se conviertan en una herramienta más para solucionar problemas de la biología, como lo es un microscopio.

¿Está hablando de unas matemáticas especiales, adaptadas a las ciencias de la vida?

Sí, es problema es que, por ahora, seguimos utilizando las matemáticas como fueron desarrolladas para la química o la física, y no para solucionar problemas biológicos. A los matemáticos les gustan las formulaciones elegantes, pero en la vida real las cosas no son así. Cuando encontremos la forma correcta de trabajar con herramientas matemáticas en biología, todo tendrá sentido. A veces fantaseo con que dentro de cincuenta o cien años la gente se reirá al saber cómo trabajamos y creerán que éramos estúpidos. Pero bueno, es así es como la ciencia progresa.