Una revisión de la modelación computacional basada en células en la biología del cáncer

La biología del cáncer involucra interacciones complejas y dinámicas entre las células cancerosas y sus microambientes tisulares. Los efectos unicelulares son impulsores críticos de la progresión clínica. La comunicación química y mecánica entre las células tumorales y estromales puede cooptar procesos fisiológicos normales para promover el crecimiento y la invasión. La heterogeneidad de las células cancerosas aumenta la capacidad del cáncer para probar estrategias de adaptación a los estreses microambientales. La hipoxia y el tratamiento pueden seleccionar células madre cancerosas y conducir a invasión y resistencia. Los modelos computacionales basados en células (también conocidos como modelos discretos, modelos basados en agentes, o modelos individuales) simulan células individuales a medida que interactúan en tejidos virtuales, lo que nos permite explorar cómo los comportamientos unicelulares llevan a las dinámicas que observamos y trabajamos para controlar en los sistemas de cáncer. En esta revisión, introducimos la amplia gama de técnicas disponibles para la modelación computacional basada en células. Los enfoques pueden variar desde modelos altamente detallados de solo unas pocas células y sus morfologías hasta millones de células más simples en tejidos tridimensionales. La modelación de células individuales nos permite traducir directamente observaciones biológicas en reglas de simulación. En muchos casos, los agentes de células individuales incluyen modelos a escala molecular. La mayoría de los modelos también simulan el transporte de oxígeno, medicamentos y factores de crecimiento, lo que nos permite vincular el desarrollo del cáncer a condiciones microambientales. Ilustramos estos métodos con ejemplos extraídos de la hipoxia en cáncer, angiogénesis, invasión, células madre e inmunovigilancia. Está surgiendo un ecosistema de herramientas de simulación basadas en células interoperables en un momento en que los recursos de computación en la nube facilitan el acceso al software y los recursos de supercomputación hacen posibles estudios de simulación a gran escala. A medida que el campo se desarrolla, anticipamos que los estudios de simulación de alto rendimiento nos permitirán explorar rápidamente el espacio de posibilidades biológicas, preseleccionar nuevas estrategias terapéuticas e incluso reingeniería células tumorales y estromales para llevar los sistemas de cáncer bajo control.