¡Innovación en radioterapia! EAFIT y la Clínica El Rosario avanzan en modelos matemáticos para tratamientos más precisos y seguros
EAFIT y la Clínica El Rosario trabajan en el desarrollo de modelos matemáticos que optimizan la radioterapia en pacientes con cáncer de próstata y mama. Estas herramientas permiten una mayor precisión en la administración de la dosis, reducen la exposición de órganos sanos y disminuyen los efectos secundarios.
Los nuevos modelos han demostrado una reducción significativa en la dosis recibida por tejidos sensibles, como la vejiga en tratamientos de cáncer de próstata y el corazón en casos de cáncer de mama. Su validación con datos clínicos respalda su aplicabilidad y marca un avance clave hacia tratamientos más seguros, eficaces y personalizados.
La radioterapia es uno de los tratamientos más utilizados contra el cáncer, ya que permite atacar los tumores con precisión y minimizar el daño a los tejidos sanos. Sin embargo, su efectividad puede verse comprometida por factores como el movimiento de los órganos o la variación en la posición del paciente entre sesiones. Para hacer frente a este desafío, EAFIT y la Clínica El Rosario han desarrollado modelos matemáticos innovadores que incorporan las incertidumbres desde la etapa de planificación del tratamiento, mitigando su impacto en la entrega de la radiación. Gracias a este enfoque, es posible aumentar la efectividad terapéutica y reducir el riesgo de efectos secundarios para los pacientes.
La colaboración entre ambas instituciones nació de la necesidad de mejorar los tratamientos de radioterapia de intensidad modulada (IMRT), especialmente en casos de cáncer de próstata y mama. Así lo explica María Eugenia Puerta Yepes, profesora de la Escuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería de EAFIT: “La Clínica El Rosario, buscando fortalecer la precisión de sus procedimientos, identificó la optimización matemática como un área clave para lograrlo y encontró en EAFIT un aliado estratégico con experiencia en modelación matemática aplicada a problemas reales”.
Uno de los principales avances del proyecto ha sido el diseño e implementación de dos enfoques innovadores. El primero es la optimización basada en análisis intervalo, una metodología que representa la dosis de radiación como un rango continuo en lugar de un valor fijo, lo que brinda mayor flexibilidad y adaptabilidad frente a escenarios de incertidumbre. Gracias a esta estrategia, en los tratamientos de cáncer de próstata analizados en el estudio se logró reducir en un 4,2 % la dosis recibida por la vejiga, mantener la protección del recto y mejorar en un 5,8 % la cobertura del tumor en comparación con los métodos tradicionales.
El segundo modelo, denominado Cheap-Minimax, ha sido otro de los grandes avances del proyecto. Se trata de una variante de la estrategia minimax, tradicionalmente empleada en radioterapia con protones, que en este caso fue adaptada para tratamientos con rayos X. Este enfoque ha demostrado un equilibrio efectivo entre la protección de los órganos sanos y la eficacia del tratamiento. “En los casos de cáncer de mama analizados en el estudio, este modelo permitió reducir en 3,7 % la dosis al pulmón ipsilateral, en 20 % la dosis media al corazón y en 19 % la dosis en piel. Estas mejoras se traducen en una menor probabilidad de toxicidades y, en consecuencia, en una mejor calidad de vida para las pacientes”, afirma Andrés Camilo Sevilla Moreno, magíster en Física Médica y candidato a doctor en Ingeniería Matemática de EAFIT.
La validación de estos modelos se realizó con datos reales de pacientes de la Clínica El Rosario, lo que permitió comprobar su viabilidad en entornos clínicos. Aunque todavía no se han implementado en la práctica médica, representan un paso clave hacia tratamientos más seguros y personalizados. Además, los modelos han sido documentados e integrados a matRad, una plataforma internacional de código abierto utilizada en la planificación de tratamientos de radioterapia con fines académicos, de investigación y enseñanza.
“Lo más valioso ha sido la creación y la publicación de nuevo conocimiento que probablemente llevará a que nuevos modelos sean implementados en sistemas comerciales. En tal caso, el número de pacientes beneficiados sería altísimo y el alcance de los resultados llegaría a una escala global”, asegura Gonzalo Cabal, físico médico de la Clínica El Rosario.
Este trabajo interdisciplinario ha sido posible gracias a la colaboración entre ambas instituciones. Los investigadores de EAFIT han aportado su experiencia en modelación matemática y optimización, mientras que los especialistas de la Clínica El Rosario han garantizado que los desarrollos respondan a necesidades reales en la atención oncológica. Además, estudiantes de maestría y doctorado han participado en la formulación y validación de estos modelos, fortaleciendo su formación en investigación aplicada.
Un paso hacia la implementación clínica
El siguiente desafío es llevar estos modelos a la fase de implementación clínica y ampliar su alcance a otros tipos de cáncer. Para ello, los investigadores buscan realizar estudios piloto con pacientes reales. “Aunque los modelos han sido validados con datos clínicos, su aplicación en tratamientos requiere pruebas adicionales en entornos hospitalarios”, explica la profesora María Eugenia.
Igualmente, consolidar la relación entre la academia y el sector salud es clave en el diseño de soluciones innovadoras. Esta forma de trabajo colaborativo podría replicarse con otras instituciones, agrega la profesora, fortaleciendo la investigación en optimización matemática aplicada a la salud. En el caso de EAFIT, se continuará promoviendo la participación de estudiantes de maestría y doctorado en estos desarrollos, impulsando la formación de nuevos investigadores en este campo.
“Actualmente, nuestra investigación se centra en aplicar y perfeccionar estos modelos en cáncer de mama y cáncer de pulmón, dos de las localizaciones más frecuentes y complejas de tratar debido al movimiento respiratorio. La meta es lograr que cada plan de tratamiento sea lo más preciso posible para todos los pacientes, incluso cuando hay incertidumbre en el posicionamiento o el movimiento de los órganos”, agrega Andrés Camilo.
Estos avances representan un paso fundamental en la evolución de la radioterapia. Gracias a la investigación académica y la sinergia con el sector salud, la optimización matemática sigue abriendo nuevas posibilidades para mejorar la precisión de los tratamientos y la calidad de vida de los pacientes con cáncer.
Mayores informes:
Alejandro Gómez Valencia
Área de Contenidos EAFIT
Departamento de Comunicación
Correo electrónico: jgomez97@eafit.edu.co
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Última actualización
Mayo 27, 2025