ABSTRACT
Introducción: La hipótesis del cáncer de las células madre se ha convertido en uno de los paradigmas más importantes en la investigación biomédica. Durante los últimos años se ha ido acumulando evidencia de la existencia de poblaciones similares a células madre en diferentes tipos de cáncer, especialmente en las leucemias. Objetivos: Mostrar mediante la modelación matemática y la simulación computacional cómo los cambios en los parámetros que describen las tasas de proliferación y las propiedades de autorrenovación pueden influir en la dinámica de las poblaciones de células sanas y leucémicas. Métodos: Se utilizó un modelo matemático que es una extensión de los modelos de hematopoyesis sana. Se resolvió el modelo mediante herramientas computacionales basadas en métodos numéricos, lo que permitió realizar simulaciones con diferentes parámetros e intervalos de tiempo. Resultados: Al imponer ciertas condiciones iniciales y resolver matemáticamente el modelo se obtuvo la evolución temporal de las variables de estado del sistema hematopoyético. Partiendo de un estado conocido del sistema hematopoyético se predijo el comportamiento en el tiempo de las variables de estado. Se particularizó para cuatro escenarios clínicamente relevantes. Conclusiones: El análisis del modelo dio como resultado diferentes escenarios de crecimiento de células leucémicas, entre los cuales la proliferación aumentada de células malignas es el más prominente. Sin embargo, diferentes escenarios son posibles, como la inducción de apoptosis o la autorrenovación mejorada(AU)
Introduction: The stem cell cancer hypothesis has become one of the most important paradigms in biomedical research. In recent years, evidence has accumulated for the existence of stem cell-like populations in different types of cancer, especially in leukemias. Objectives: To show, through mathematical modeling and computational simulation, how changes in the parameters that describe proliferation rates and self-renewal properties can influence the dynamics of healthy and leukemic cell populations. Methods: A mathematical model was used which is an extension of the healthy hematopoiesis models. The model was solved using computational tools based on numerical methods, this allowed to carry out countless simulations with different parameters and time intervals. Results: By imposing certain initial conditions and mathematically solving the model, the temporal evolution of the state variables of the hematopoietic system was obtained, that is, starting from a known state of the hematopoietic system, the behavior over time of the state variables of the system was predicted. It was particularized for four clinically relevant scenarios. Conclusions: The analysis of the model results in different growth scenarios of leukemic cells, among which the increased proliferation of malignant cells is the most prominent. However, different scenarios are possible, such as apoptosis induction or enhanced self-renewal(AU)