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jueves, 21 de agosto de 2008

Matemáticas y Medicina.

Cada vez queda menos verano, eso trae consigo que pronto volveremos a las clases y con ello seguramente alguien dentro de alguna de mis clases de matemáticas hará la ya tan famosa pregunta de: ¿Y para qué sirven las mates?.

El dar respuesta a esta pregunta pienso que no es sólo responsabilidad de los profesores/as de matemáticas sino que también debería estar en el quehacer de los profesores/as de otras disciplinas que deben saber explicar cómo las matemáticas son usadas para dar respuesta a muchos fenómenos que ocurren en la naturaleza. Como decía Galileo las matemáticas son el lenguaje con el que está escrito el universo, el problema es que hay que entenderlo y ello supone saber muchas matemáticas, y esforzarse por saber aplicarlas.

Como aplicación de todo esto, recojo en esta entrada un artículo de un periódico digital dónde las matemáticas son usadas para ayudar a pacientes con leucemia a mejorar su calidad de vida, e incluso a evitar su muerte.


El artículo es el siguiente: Por Julie Steenhuysen

CHICAGO (Reuters) Los pacientes con leucemia podrían evitar desarrollar resistencia al medicamento Gleevec a través de una fórmula matemática que predice cuándo deberían recibir una vacuna incentivadora del sistema inmunológico, informaron investigadores.

El enfoque, que une la matemática y la medicina, ayudaría a extender la efectividad del medicamento e incluso a curar a algunos pacientes, agregaron los expertos.

"Lo que se espera realmente es que los pacientes terminen evitando (el consumo de) Gleevec," dijo el doctor Peter Lee, de la Escuela de Medicina de la Stanford University, un especialista en leucemia que trabajó en el estudio.

"Estamos en estadios muy, muy tempranos, pero esa es la esperanza," agregó el investigador.

Gleevec, o imatinib, es una píldora fabricada por Novartis que transformó el tratamiento de la leucemia mieloide crónica, o LMC, porque es efectiva y fácil de usar.

Antes de su introducción en el mercado en el 2001, la tasa de supervivencia a cinco años entre los pacientes con LMC era del 50 por ciento. Actualmente, ha trepado al 95 por ciento.

Pero los pacientes tienen que seguir el tratamiento indefinidamente y el temor es que puedan desarrollar resistencia al medicamento, explicó Lee.

La idea detrás del nuevo enfoque es lograr que el propio sistema inmune del cuerpo gane la batalla contra el cáncer, dijo Doron Levy, un matemático de la University of Maryland, cuyo estudio fue publicado en la revista PLoS Computational Biology.


Para saber más: Fuente

domingo, 16 de diciembre de 2007

Matemáticas y Medicina.

Este artículo recogido de la página http://www.kalipedia.com/ nos muestra una vez más como las matemáticas se usan en nuestra vida real, en este caso en la medicina, y en particular en la lucha contra una enfermedad que causas muchas muertes como es el cáncer.



Universidad de Sevilla. 11-10-2007
Varios trabajos de investigación desarrollados por la Facultad de Matemáticas de la Universidad de Sevilla abordan principalmente los tumores cerebrales, que se diagnostican siempre de "manera tardía". Para tratarlos correctamente se plantean una serie de problemas "sometidos a restricciones", en este caso las vitales, para poder controlar la evolución de los pacientes.

El tratamiento matemático consta de varias etapas: se identifican las variables "importantes" que son la densidad de células cancerígenas, la presión a la que están sometidas las células y la concentración de nutrientes entre otras. A continuación, a partir de datos experimentales conocidos y usando leyes propias de la física, química y biología, se deducen las ecuaciones que describen el comportamiento del sistema. Se trata de "ecuaciones en derivadas parciales no lineales" muy complicadas, que recogen información sobre fenómenos tan particulares como la "angiogénesis" o la "metástasis".Finalmente, con ayuda de técnicas numéricas muy elaboradas, es posible calcular las soluciones de estas ecuaciones y los valores numéricos obtenidos pueden ser utilizados para describir la evolución en el tiempo de un tumor.