Las matemáticas están en todas las ciencias, no solo porque
son una ciencia básica, sino porque su lenguaje lógico permite que las ciencias
se expresen a través de ella. Tom Feilden, para la BBC Ciencia, cuenta que
durante una discusión con el médico Rory Collins de Oxford, él le dijo: "si
quieres tener una carrera en Medicina en estos días, lo mejor es que estudies
matemáticas o sistemas, más que biología", en referencia a un ensayo con
estatinas, drogas que se suelen usar para el control del colesterol.
“Era una buena frase, pero no pensé mucho en ella sino hasta
un par de días después cuando estaba en medio de una rueda prensa sobre el
lanzamiento de una iniciativa para luchar contra el cáncer”, explica Feilden.
Ahí conoció al astrofísico Andrea
Sottoriva, quien luego de centrar su carrera en el estudio de los
neutrinos, centraba su investigación en cáncer. Sottoriva aplica sus
conocimientos matemáticos para sintetizar y agrupar la cantidad de información
que han dejado los grandes avances en la medicina de los últimos años. "Lo
excitante de todo esto es que podemos aplicar a la bilogía las nuevas técnicas
de análisis que hemos desarrollado en la física. La era de los macrodatos nos
provee de una extraordinaria oportunidad para comprender los diferentes rangos
de distintas condiciones médicas", explicó Collins.
Sin embargo, el profesor de la Universidad de Arizona, Daniel
Sarewitz, advierte que podría haber problemas al manejar tanta cantidad de
datos, ya que también abunda información irrelevante. "… estudiar con
macrodatos es como buscar tus llaves en el mundo entero solo porque puedes
hacerlo", explica.
Para Sottoriva, “la lucha contra el cáncer puede asemejarse
a una partida de ajedrez”, escribe Feilden. Para evitar los problemas, los
investigadores tienen que tener muy en claro sus objetivos de investigación,
casi como controlar un juego de ajedrez. "Si nosotros podemos decodificar
la complejidad de una enfermedad como el cáncer y predecir lo que va a pasar
tres o cuatro movimientos más adelante, entonces vamos a poder a desarrollar
tratamientos realmente efectivos basados en un marco matemático",
finalizó.
FUENTE: Tom
Feilden para la BBC
