Lo studio del cancro è uno spazio complesso ed in continua evoluzione.
Conosciamo alcune leggi che lo governano, ma per individuare le sue cause e strutturare strategie efficaci, dobbiamo integrare i canonici approcci di biologia molecolare, di epigenetica con i modelli matematici. Sono queste le nuove competenze richieste per comprendere la natura del processo oncologico e il motivo per cui le cellule tumorali cambiano forma, metastatizzano e resistono ai trattamenti oncologici.
Il cancro non è una malattia uniforme, è piuttosto una patologia della plasticità fenotipica, in cui l’epigenetica è la “grammatica del genoma” e questo epigenoma può essere influenzato da esposizioni ambientali, dalla dieta, dall’età.
Un nuovo approccio alla comprensione della plasticità del cancro è dato proprio dalla combinazione dell’epigenetica con la matematica, e tanto, grazie al concetto matematico della stocasticità che si riferisce all’idea per cui la casualità dei passaggi in un processo influisce sulla prevedibilità del risultato. I ricercatori oncologici applicano la stocasticità studiata da Einstein, che la applicò al movimento di particelle sospese in un liquido o in un gas, nel tentativo di dipanare il processo evolutivo del cancro.
Esiste una relazione tra l’epigenetica, i modi di innesco del cancro e i modelli matematici e stocastici. Applicando la matematica alla biologia è possibile arrivare a progettare farmaci che riducano l’entropia epigenetica e, dunque, la diffusione del tumore, trovare soluzioni più efficaci per il trattamento dei tumori e, soprattutto, ridurne il rischio di resistenza ai trattamenti.
Calcolare matematicamente come l’entropia epigenetica aumenti con l’invecchiamento e sia correlata al danno al Dna, ci può aiutare a capire perché il rischio di cancro aumenti con l’età, e, per esempio, studiando l’evoluzione matematica del cancro potremo arrivare a sperimentare farmaci innovativi in grado di bloccarne la diffusione metastatica e magari, un giorno, potremo giungere alla reversibilità del processo.
