Técnicas desenvolvidas por astrônomos podem ajudar na luta contra o câncer de mama e de pele. Charlie Jeynes da University of Exeter apresentará o trabalho dele e da equipe do Prof Tim Harries hoje no RAS National Astronomy Meeting (NAM 2019) na University of Lancaster.

Uma grande parte da astronomia depende da detecção e análise da luz. Por exemplo, cientistas estudam a luz espalhada, absorvido e reemitido em nuvens de gás e poeira, obter informações sobre o seu interior.

Apesar das grandes diferenças de escala, os processos pelos quais a luz passa ao viajar pelo corpo humano são muito semelhantes aos vistos no espaço. E quando as coisas dão errado - quando o tecido se torna canceroso - essa mudança deve aparecer.

No Reino Unido, quase 60, 000 mulheres são diagnosticadas com câncer de mama a cada ano, e 12, 000 morrem. O diagnóstico precoce é fundamental, com 90% das mulheres diagnosticadas na fase inicial sobrevivendo por pelo menos cinco anos, em comparação com 15% para mulheres com diagnóstico de estágio mais avançado.

O câncer cria minúsculos depósitos de cálcio nos seios, detectado por meio de uma mudança no comprimento de onda da luz à medida que ela passa pelo tecido. A equipe de Exeter percebeu que os códigos de computador desenvolvidos para estudar a formação de estrelas e planetas poderiam ser aplicados para encontrar esses depósitos.

Charlie comentou:"A luz é fundamental para uma ampla gama de avanços médicos, como medir a oxigenação do sangue em bebês prematuros, ou tratar manchas vinho do porto com lasers. Portanto, há uma conexão natural com a astronomia, e estamos muito satisfeitos em usar nosso trabalho para combater o câncer. "

Trabalhando com o cientista biomédico Nick Stone, também em Exeter, a equipe está refinando modelos de computador para entender melhor como a luz detectada é afetada pelo tecido humano. Eles eventualmente esperam desenvolver um teste de diagnóstico rápido que evita biópsias desnecessárias, melhorando as perspectivas de sobrevivência de milhares de mulheres. O trabalho já está em andamento com os médicos do hospital RD&E de Exeter para testar a tecnologia e preparar o caminho para ensaios clínicos maiores

Em um segundo projeto, a equipe de Exeter está usando modelos de computador para um potencial novo tratamento para câncer de pele não melanoma (NMSC). Este é o tipo mais comum de câncer, com mais de 80, 000 casos notificados na Inglaterra todos os anos. Espera-se que o NMSC custe ao NHS £ 180 milhões por ano até 2020, um número que deve aumentar à medida que a doença se torna mais prevalente.

Em parceria com Alison Curnow, da University of Exeter Medical School, os cientistas estão usando seu código para desenvolver um 'laboratório virtual' simulado para estudar o tratamento do câncer de pele. O ataque em duas frentes analisa drogas ativadas por luz (terapia fotodinâmica) e nanopartículas aquecidas por luz (terapia fototérmica).

A simulação analisa como as nanopartículas de ouro em um tumor de pele virtual são aquecidas pela exposição à luz infravermelha. Após 1 segundo de irradiação, o tumor aquece 3 graus Celsius. Após 10 minutos, o mesmo tumor é aquecido em 20 graus - o suficiente para matar suas células. Até aqui, a terapia fototérmica com nanopartículas tem sido eficaz em ratos, mas com o código da equipe para restringir as condições experimentais, eles estão trabalhando para traduzir a tecnologia para humanos.

Charlie disse:"Os avanços na ciência fundamental nunca devem ser vistos isoladamente. A astronomia não é exceção, e embora impossível de prever no início, suas descobertas e técnicas freqüentemente beneficiam a sociedade. Nosso trabalho é um ótimo exemplo disso, e estou muito orgulhoso de estarmos ajudando nossos colegas médicos a travar uma guerra contra o câncer. "

As próximas etapas incluem o uso de modelos renderizados em 3-D tirados de imagens de tumores reais, e simular como estes responderiam a diferentes regimes de tratamento. Existem dados sobre como esses tumores responderam ao tratamento, que fornece excelentes dados de 'verdade do terreno' com os quais comparar os modelos. Desta forma, a equipe será capaz de prever se diferentes tipos de tratamento seriam mais eficazes para um tipo específico de tumor, e permitir que os médicos tenham mais opções quando se trata de escolher um plano de tratamento.