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Según los investigadores este modelo podría utilizarse para manipular la respuesta inmune frente a determinadas patologías o a enfermedades autoinmunes.
Un grupo de investigadores del Instituto Walter and Eliza Hall (Australia) han utilizado las matemáticas y modelos computacionales para entender por primera vez la complejidad de la respuesta de las células T, encargadas de la lucha frente a las infecciones. El uso de modelos matemáticos permite predecir la respuesta inmune y dar pistas sobre cómo modificarla beneficiando la salud del paciente.
El equipo combinó datos obtenidos en el laboratorio con modelos matemáticos para clarificar el impacto de señales externas en la proliferación de células T. Según Julia Marchingo, autora de la investigación publicada en Science,(DOI: 10.1126/science.1260044) «cuanto más se dividen las células T, mejor pueden enfrentarse a su objetivo».
La investigación ha logrado, por primera vez, predecir el grado de una respuesta inmune mediante la suma de las señales recibidas por las células T que respondieron a distintas patologías. Según Susanne Heinzel, otra de las investigadoras, los nuevos modelos proporcionan datos sobre cómo las respuestas inmunes pueden ser manipuladas para mejorar la salud, como por ejemplo en el caso del cáncer.
El coautor del artículo, Phil Hodgkin, ha señalado que su investigación muestra la contribución de los errores en el desarrollo de la respuesta inmune a enfermedades autoinmunes. «A largo plazo podríamos potenciar los esfuerzos para prevenir el riesgo de una persona de presentar una enfermedad autoinmune y mejorar el tratamiento de estas enfermedades», ha asegurado.
noviembre 27/2014 (Diario Médico)
Julia M. Marchingo,Andrey Kan,Robyn M. Sutherland,Ken R. Duffy,Cameron J. Wellard,Gabrielle T. Belz.Antigen affinity, costimulation, and cytokine inputs sum linearly to amplify T cell expansion.Science.Vol. 346 no. 6213 pp. 1123-1127.28 Novr 2014:
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