Investigadores del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) han desarrollado un nuevo método que se basa en el análisis de datos para personalizar el tratamiento del cáncer. El sistema se ha bautizado como PanDrugs y permite identificar y priorizar las opciones terapéuticas teniendo en cuenta las alteraciones genéticas de un paciente. Los resultados de esta investigación se han publicado en la revista Genome Medicine.
La mayor parte de los tumores presentan un gran número de alteraciones genéticas cuya relevancia biológica y clínica, y su susceptibilidad para ser dianas farmacológicas, no siempre están claras. Además, las herramientas existentes hasta la fecha tienen algunas limitaciones y todavía existe una brecha entre los datos genómicos en bruto y su utilidad clínica.
Fátima Al-Shahrour, investigadora del CNIO que ha desarrollado PanDrugs, ha explicado que “la principal novedad introducida en esta metodología en comparación con las herramientas que ya existen es la ampliación del espacio de búsqueda para proporcionar opciones terapéuticas”. Es decir, que sugiere compuestos para dianas directas y biomarcadores, además de integrar otra fuente de información basada en la biología de sistemas que analiza los circuitos biológicos y amplía la búsqueda de dianas terapéuticas.
Esta nueva estrategia “amplía las oportunidades de tratamiento de los pacientes con cáncer al enriquecer el arsenal terapéutico y abre nuevas vías para la medicina personalizada”, ha afirmado Al-Shahrour. Así, en opinión de esta investigadora, el nuevo método diseñado es capaz de identificar compuestos empleados en la práctica clínica habitual y habría demostrado su eficacia en pacientes con cáncer de próstata, mama y colorrectal que no presentan las alteraciones génicas más comunes y para las que, sólo en algunos casos, existen protocolos terapéuticos.
BASE DE DATOS
Otro punto a favor de PanDrugs, ha incidido Al-Shahrour, reside en que su base de datos, que “es el repositorio público más grande de relaciones fármaco-diana, que van desde las terapias dirigidas empleadas hoy en día en la clínica hasta compuestos en fase preclínica”. En concreto, integra datos de 24 fuentes primarias y es capaz de generar más de 56000 asociaciones fármaco-diana.
