Utilizarea matematicii pentru optimizarea tratamentului cancerului tiroidian

Un grup de studenți de la Universitatea de Științe (Universitatea Națională din Vietnam, Hanoi) a fost pionier în utilizarea modelelor matematice pentru optimizarea tratamentului cancerului tiroidian.

Cancerul tiroidian este unul dintre cele mai frecvente tipuri de cancer endocrin. Deși are o rată ridicată de succes, riscul de recurență este întotdeauna o preocupare constantă pentru pacienți și o provocare pentru medicină. Lucrarea „Aplicarea matematicii în diagnosticul și tratamentul cancerului tiroidian” realizată de studenții Tran Van Luat (K66 Matematică - IT) și Nguyen Dinh Quang (K67 Programul de Talente Matematice) de la Universitatea de Științe Naturale (Universitatea Națională din Vietnam, Hanoi) a adus o abordare nouă și promițătoare în utilizarea modelelor matematice pentru optimizarea schemelor de tratament pentru cancerul tiroidian, în direcția unui tratament personalizat.

Nguyen Dinh Quang (coperta stângă) și Tran Van Luat cu postere despre munca lor la Conferința Științifică Studențească din 2025 a Universității de Științe Naturale.

De la preocupări practice la soluții matematice inovatoare

Împărtășind ideea formării proiectului, Nguyen Dinh Quang a spus că, prin cercetări practice, echipa de cercetare a realizat că, în prezent, regimul de tratament pentru cancerul tiroidian diferențiat se bazează în principal pe tiroidectomie, urmată de tratament adjuvant cu iod radioactiv (RAI). Cu toate acestea, determinarea dozei optime de RAI pentru fiecare pacient este încă subiectivă, bazată în mare măsură pe experiența clinică a medicului, mai degrabă decât pe instrumente precise de dozare. Acest lucru poate duce la faptul că unii pacienți nu primesc doza necesară, crescând riscul de recurență, în timp ce alții suferă efecte secundare nedorite din cauza unei doze prea mari de radiații.

În prezent, procesul de tratament al cancerului tiroidian în Vietnam, inclusiv determinarea dozei de radiații pentru pacienți, respectă cu strictețe reglementările Ministerului Sănătății . Cu toate acestea, în realitate, medicii trebuie să se bazeze în mare măsură pe experiența lor clinică pentru a determina doza optimă de radiații. În același timp, nu dispun de un instrument de sprijin eficient pentru a avea o imagine cuprinzătoare și a prezice cu exactitate progresia bolii.

„Pornind de la aceste preocupări, sub îndrumarea Dr. Nguyen Trong Hieu, profesor asociat, a Dr. Tang Quoc Bao (Universitatea Graz, Austria) și a medicului rezident principal Nguyen Thi Phuong (Spitalul Militar Central 108), ne-am aplicat cu îndrăzneală abilitățile matematice pentru a găsi o soluție. Se poate spune că acesta este unul dintre studiile de pionierat din Vietnam în aplicarea matematicii pentru a sprijini procesul de tratament”, a spus Quang.

Modelare și optimizare: Cheia unui tratament personalizat

Pentru a rezolva problema menționată mai sus, echipa de cercetare a construit un model matematic axat pe simularea unor mărimi biologice cheie în tratamentul cancerului tiroidian diferențiat, inclusiv: numărul de celule canceroase (N), concentrația de tireoglobulină (Tg) și anticorpi anti-tiroglobulină (AbTg) - biomarkeri importanți pentru monitorizarea răspunsului la tratament, împreună cu doza de iod radioactiv utilizată (A).

Quang și echipa sa de cercetare și-au prezentat subiectul în cadrul sesiunii plenare a Conferinței Științifice Studențești. Subiectul a câștigat premiul al doilea.

În mod special, acest model este conceput pentru a fi mai simplu decât unele dintre modelele mai complexe care au fost dezvoltate anterior, reflectând în același timp cu acuratețe interacțiunile biologice de bază. Scopul echipei este de a realiza un model care să fie extrem de aplicabil în contexte clinice, ușor de integrat și utilizat.

Pe baza modelului matematic, grupul de studenți a continuat să dezvolte o problemă de control optim. Scopul acestei probleme este de a găsi doza și schema optimă de RAI pentru fiecare pacient specific, pentru a atinge mai multe obiective în același timp: reducerea cât mai eficientă a numărului de celule canceroase, stabilizarea concentrațiilor biomarkerilor Tg și AbTg și, la fel de important, minimizarea efectelor secundare inutile ale dozei de radiații.

Atunci când sunt aplicate pentru a simula rezultatele tratamentului, calculele demonstrează rezonabilitate, pot ajuta la scurtarea perioadei de tratament pentru pacienți și pot sprijini medicii în luarea în considerare a reducerii dozelor de tratament.

Simulările pe trei grupuri reprezentative de pacienți - de la cei cu răspuns bun la tratament, cei cu rezistență moderată la RAI, până la cei cu rezistență puternică la RAI - au arătat că modelul a fost capabil să prezică progresia bolii pe baza datelor de laborator inițiale și că modelul a putut oferi o schemă și o doză de RAI mai adecvate decât schemele de tratament utilizate în mod real.

Compararea „dozei reale” cu „doza recomandată de model” a rezultatelor a arătat că strategia optimă de tratament propusă de model a îmbunătățit semnificativ rata de control al celulelor canceroase și a readus concentrațiile biologice importante la niveluri normale.

Aplicații potențiale în medicina personalizată

Pentru a prinde contur un astfel de proiect interdisciplinar, în special combinarea dintre matematică și medicină, este nevoie de un efort considerabil din partea membrilor. Quang a împărtășit faptul că, în calitate de student la Matematică, tranziția către un domeniu legat de Medicină a întâmpinat inițial multe dificultăți. În primele luni, aproximativ 2-3 luni, grupul a trebuit să depună eforturi mari pentru a învăța și a înțelege mecanismele medicale. Au fost nopți când a trebuit să stăm treji ca să citim documente.

Din fericire, grupul a primit sprijin entuziast din partea experților medicali și a medicilor. Atunci când au existat probleme care nu au fost înțelese clar, grupul a discutat direct sau online. Una dintre experiențele memorabile a fost prima dată când grupul a mers la Spitalul Militar Central 108, unde au putut interacționa și lucra direct cu echipa medicală, au colectat date și au observat procesul de examinare medicală și tratament.

„Am petrecut aproximativ 3 ore stând de vorbă cu medicii pentru a colecta date și a face schimb de experiență. În plus, am avut și ocazia să observăm o parte din procesul de examinare medicală și tratament, procesul de tratare a pacienților. Acestea au fost experiențe cu adevărat interesante și utile”, a împărtășit Quang.

Quang a spus că, dacă această cercetare va fi atentă, investită și dezvoltată, va deveni un instrument puternic de sprijin pentru medici. Nu numai că ajută la prezicerea progresiei bolii în viitorul apropiat, în următorii 4-5 ani, dar ajută și la oferirea de sugestii cu privire la următoarea doză de tratament cea mai potrivită pentru fiecare pacient.

Echipa testează acum activ modelul cu mai multe seturi de date de la pacienți, concentrându-se în special pe pacienții cu niveluri ridicate de AbTg - un grup care a primit anterior puțină atenție din partea altor studii.

În plus, echipa dezvoltă o aplicație software care poate recomanda automat doza adecvată de tratament RAI pentru fiecare individ, pe baza datelor de intrare. Dacă proiectul are succes, obiectivul ulterior este dezvoltarea unei aplicații (aplicații) specifice.

În special, grupul pregătește un manuscris științific care va fi trimis spre publicare în reviste internaționale prestigioase. „Sperăm că lucrarea va contribui la tendința tratamentului personalizat, care se dezvoltă din ce în ce mai mult în medicina modernă”, a declarat Quang.

Sursă: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html