La presión física podría frenar el crecimiento del cáncer

El entorno físico de un tumor puede influir en su crecimiento junto con las señales biológicas. Investigadores de Irlanda y Bélgica descubrieron por qué la presión mecánica frena la división de células cancerosas. El hallazgo abre una ruta para estudiar tratamientos que aprovechen las fuerzas presentes dentro de los tejidos.

El equipo de CÚRAM, en la Universidad de Galway, y KU Leuven desarrolló un modelo acelerado con inteligencia artificial. La herramienta simula cómo miles de células crecen cuando enfrentan poco espacio. Después, los científicos compararon sus predicciones con experimentos en estructuras tridimensionales de cáncer de mama.

Presión tumoral bloquea un paso necesario para la división

Antes de dividirse, una célula fabrica proteínas, lípidos y otros componentes. Ese proceso atrae agua mediante ósmosis y aumenta su volumen hasta alcanzar un tamaño crítico. Sin embargo, el tejido circundante puede comprimir el tumor. La presión hidrostática resultante se opone al ingreso de agua e impide que las células crezcan lo suficiente.

Los resultados mostraron que esa limitación retrasa la división celular y reduce el crecimiento tumoral. Además, las predicciones coincidieron con pruebas de laboratorio en esferoides, pequeños grupos celulares cultivados para imitar algunas características de los tumores.

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Un camino temprano hacia las mecanoterapias

Comprender este mecanismo podría orientar las mecanoterapias, diseñadas para modificar las condiciones físicas del tumor. Asimismo, ayudaría a explicar por qué ciertos medicamentos funcionan mejor en algunos tejidos. La presión también puede afectar la penetración de los fármacos, por lo que cualquier estrategia deberá estudiar ambas consecuencias.

El trabajo todavía no representa un tratamiento disponible para pacientes. Los investigadores validaron el modelo con esferoides de cáncer de mama, no con ensayos clínicos en personas. El sistema permitió analizar simultáneamente miles de células, cálculos que habrían requerido mucho más tiempo sin aceleración computacional.