Las matem¨¢ticas son beneficiosas para la salud

El tratamiento contra la hepatitis C se convirti¨® el a?o pasado en el caballo de batalla entre los gobiernos (no muy contentos con la idea de gastar millones en el tratamiento) y los enfermos, desesperados por recibir el medicamento que les salvar¨ªa la vida. De repente, hab¨ªa esperanza. Eso s¨ª, acompa?ada de un negocio millonario.

M¨¢s informaci¨®n

Alan N. Stroh, el matem¨¢tico desconocido que modulaba los s¨®lidos

Cuando las matem¨¢ticas del ¡°no hacer nada¡± funcionan

Por eso, cuando el pasado mes de mayo en la hermosa Santa Fe (EE UU), escuch¨¦ de boca de John McHutchison, uno de los cient¨ªficos detr¨¢s del f¨¢rmaco, que una ecuaci¨®n diferencial fue clave para llegar a ese descubrimiento, confieso que fue emocionante (s¨ª, uno se puede emocionar con una ecuaci¨®n diferencial).

En realidad, no se debe s¨®lo a una ecuaci¨®n diferencial, sino al trabajo de Alan Perelson, un cient¨ªfico del Laboratorio Nacional de Los ?lamos, en Nuevo M¨¦xico. Alan es uno de esos cient¨ªficos que crean escuela (no me resisto en contar que tengo n¨²mero de Perelson 1). Cient¨ªfico pionero, mentor y amigo de decenas de cient¨ªficos que, como ¨¦l, utilizan las matem¨¢ticas para entender las infecciones virales y que viajaron a Santa F?r con motivo de su 70 cumplea?os.

Durante dos d¨ªas y medio, cient¨ªficos de los cinco continentes, nos reunimos para homenajear su persona y su trabajo, que ha tenido una gran influencia pr¨¢ctica, en especial en la llamada guerra contra el sida (Alan Perelson forma parte de la exclusiva lista de los 500 matem¨¢ticos m¨¢s influyentes del mundo).

La genialidad de Alan fue observar estudios cl¨ªnicos sobre el tratamiento de infecciones v¨ªricas y cambiar el enfoque. En lugar de analizar el resultado del tratamiento (esto funciona y aquello no), puso el ¨¦nfasis en aquello que cambia. El cambio est¨¢ detr¨¢s de lo que los f¨ªsicos llamamos din¨¢mica. Al igual que Newton hace unos cuantos siglos, para entender el mundo hay que entender c¨®mo se mueve, como cambia. M¨¢s all¨¢ de la infinidad de detalles que afectan a un tratamiento contra la hepatitis o el sida, el f¨ªsico se aproxima al problema al viejo estilo: intervenir en el sistema y observar sus cambios.

Ya en los primeros trabajos hace tres d¨¦cadas, Alan y sus colaboradores observaron que, cuando se trataba a un paciente con un cierto f¨¢rmaco, esa infinitud de virus luchando para doblegar al sistema inmune en la carrera por la supervivencia, mostraba un comportamiento din¨¢mico universal. En particular, al aplicar el tratamiento la carga viral (que mide la cantidad de virus en sangre) disminu¨ªa, pero no de una manera regular y aburrida, sino que mostraba un decaimiento en dos etapas. El reconocimiento de esas dos etapas llev¨® a cient¨ªficos como el mencionado John McHutchison, a identificar el efecto del medicamento. ?Por qu¨¦ dos etapas? ?Qu¨¦ fen¨®menos hab¨ªa detr¨¢s de ellas? ?Se deben a la din¨¢mica de infecci¨®n del virus solamente, o al propio sistema inmune del paciente? Estas nuevas preguntas, dieron pie a nuevos experimentos y, a su vez, a nuevos modelos. El ruido dej¨® paso a la se?al, y a comprender lo que funcionaba y lo que no, lo que el m¨¦dico esperaba del tratamiento y lo que emerg¨ªa de esa mir¨ªada de interacciones entre el f¨¢rmaco, el virus y el paciente.

Los datos no hablan si no se les interroga, y la sala de interrogatorios es el modelo matem¨¢tico. Como en caso de la hepatitis C, las matem¨¢ticas afinan la pregunta, calibran la respuesta y abren nuevas rutas que explorar

Esa nueva forma de preguntarse fue la parte dif¨ªcil, luego llegaron m¨¢s modelos matem¨¢ticos, con sus ecuaciones diferenciales, sus ajustes y sus refinamientos. Desde el punto de vista te¨®rico, lo m¨¢s dif¨ªcil ya estaba hecho. Por supuesto, este hallazgo no trajo bajo el brazo una cura. Para eso est¨¢ la Biolog¨ªa Molecular y la Medicina. No obstante, gracias a esa manera de pensar, donde lo emergente domina sobre lo particular y lo universal sobre lo anecd¨®tico, la ciencia de la complejidad dio lugar a nuevas y mejores preguntas, a nuevas formas de experimentar y a nuevas formas de mirar a la Naturaleza.

La palabra "complejidad" estaba muy de moda hace unos a?os, hoy se dir¨ªa que era trending topic. Ahora se habla m¨¢s de machine learning y de Big Data. Ambos mundos no son incompatibles sino complementarios. Los datos no hablan si no se les interroga, y la sala de interrogatorios es el modelo matem¨¢tico. Como en caso de la hepatitis C, las matem¨¢ticas afinan la pregunta, calibran la respuesta y abren nuevas rutas que explorar. Las matem¨¢ticas eliminan lo accesorio, cuantifican las tendencias y cualifican las opiniones. En definitiva, las matem¨¢ticas son beneficiosas para la salud.

Mario Castro es profesor titular de la Escuela T¨¦cnica Superior de Ingenier¨ªa (ICAI) de la Universidad de Comillas y miembro fundador de ComplejiMad (Asociaci¨®n Madrile?a de Complejidad).

'Amigos de la Ciencia' es una secci¨®n creada por la Asociaci¨®n de Amigos de la Real Academia de Ciencias (ARAC), una instituci¨®n destinada a impulsar las actividades de la Academia, facilitar la difusi¨®n de los avances cient¨ªficos y tecnol¨®gicos y acercar la ciencia a la empresa y a la sociedad.