La próxima semana, 40 de los futuros científicos de Norteamérica se dirigirán a Washington, D.C. para competir en las finales del Intel Science Talent Search, una competencia frecuentemente considerada como el "Premio Nobel Junior". Presentarán los resultados de sus proyectos originales de investigación, varios de los cuales incluyeron el uso de Mathematica. El año pasado, como estudiante senior de Stuyvesant High School, el joven Varun Narendra, de entonces 17 años, fue uno de esos 40 estudiantes.

Narendra utilizó Mathematica para crear un modelo que pudiera ayudar a tratar la enfermedad de Gaucher, una afección genética. Los pacientes con la enfermedad de Gaucher necesitan terapia de reemplazo enzimático para metabolizar las células adiposas correctamente. La terapia es eficaz en la mayoría de los casos, pero no es una cura. Dado que el costo de los tratamientos de por vida puede exceder USD 300 000 por año, Narendra quería encontrar una manera para determinar la dosis de enzimas óptimas para cada persona.

Narendra aprendió a usar Mathematica durante un programa extracurricular para alumnos de Stuyvesant High School, ofrecido por Hunter College en New York City. Si bien las clases se concentraban en Mathematica como una herramienta computacional más que como un lenguaje de programación, Narendra dice: "Solo con la clase, pude tener una idea del lenguaje lo suficientemente general de modo que lo pude aplicar a mi trabajo".

La enfermedad de Gaucher es causada por una mutación en la enzima que almacena células adiposas o glicolípidos. Esta mutación reduce la actividad de la enzima, haciendo que los glicolípidos se acumulen en los macrófagos, los cuales son un tipo de glóbulos blancos. Cuando los macrófagos se agrandan reciben el nombre de células Gaucher. En la enfermedad Gaucher tipo 1, la cual estudió Narendra, las células Gaucher se acumulan en tejidos, particularmente en el bazo, donde puede causar una inflamación muy dolorosa. La irritación del bazo puede conducir a complicaciones posteriores del hígado y tejidos articulares, compresión de los pulmones, anormalidades óseas y anemia. La terapia de reemplazo enzimático funciona al incrementar la cantidad de enzimas disponibles para metabolizar glicolípidos. Esto ayuda a evitar que los glicolípidos se acumulen y dañen tejidos corporales.

Narendra análizó 225 muestras de sangre para estudiar niveles de actividad enzimática. Hizo que la enzima reaccionara con suero sanguíneo junto con marcadores fluorescentes. Cuando la enzima reacciona con el suero sanguíneo, los marcadores fluorescentes son separados de las células. Después de permitir que la reacción continuara por una cantidad de tiempo específica, Narendra utilizó un fluorómetro para medir la cantidad de fluorescencia emitida. Esto le decía qué cantidad de enzima se necesitaba para completar la reacción.

Variando la cantidad de enzima combinada con la muestra de sangre de cada paciente, Narenda pudo desarrollar con Mathematica una representación matemática de todas las reacciones relevantes que ocurrían dentro de los glóbulos. Modeló las reacciones en las células durante el lapso de tiempo, codificando ciclos en su programa. Dice Narendra: "Al estudiar cómo cambian los niveles de glicolípidos en el tiempo con diferentes planes de tratamiento, puedes tener una idea de cuál es el más costo-efectivo".

Ahora en Harvard University, Narendra planea estudiar astronomía y astrofísica. Está buscando oportunidades de investigación en el campus y dice: "Espero poder volver a trabajar sobre Gaucher en algún momento, pero también me gustaría explorar otros intereses".

Historias relacionadas