PanDrugs: análisis de datos genómicos para mejorar el tratamiento del cáncer El análisis genómico se presenta como una propuesta prometedora de cara a prever la respuesta farmacológica y emitir pronósticos en el campo de la oncología. Gracias a PanDrugs, el proyecto PERSMEDOMICS proporciona una metodología innovadora de bioinformática que orienta la selección de terapias en función de las características genómicas de cada paciente. Economía digital Salud © CI Photos, Shutterstock PanDrugs contribuye a rellenar los huecos existentes entre las posibilidades teóricas que ofrecen los biomarcadores para prever el pronóstico con determinado tratamiento, por un lado, y su aplicación práctica en el ámbito clínico, por el otro. Esta plataforma nueva, combinada con infraestructuras informáticas adecuadas para el procesamiento y almacenamiento de datos y utilizada por especialistas en bioinformática cualificados, ayuda a seleccionar terapias en función de los resultados de estudios pangenómicos sobre el cáncer. «Actualmente, en la mayoría de los ensayos clínicos se evalúa la eficacia y la seguridad de un fármaco nuevo analizando sus efectos en poblaciones de pacientes que, por lo general, no se han sometido a ninguna selección», señaló la Dra. Fatima Al-Shahrour, coordinadora PERSMEDOMICS (Bioinformatics and Integrative Genomics for a Novel Personalized Cancer Therapy) en representación del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) de España. «Al guiarnos por los perfiles genómicos, y no por ensayos indiscriminados, pudimos proponer diagnósticos y tratamientos más precisos gracias a biomarcadores múltiples, recetar fármacos de manera más segura, lograr una mejor prevención de enfermedades y, en conjunto, reducir los costes sanitarios». Huelga decir que el tratamiento personalizado del cáncer se encuentra aún en una etapa incipiente. Para que llegue a convertirse en la norma, los hospitales deberán contar con métodos de ensayo rápidos, reproducibles, fáciles de realizar y baratos. Se debería promover el intercambio de información molecular y clínica, se necesita una comprensión completa de la biología de los tumores y se deben subsanar las actuales limitaciones de índole terapéutica y farmacológica. «Además, los últimos estudios han demostrado que para la medicina personalizada se necesita contar con información de miles de pacientes, para así respaldar con precisión la toma de decisiones. Por desgracia, incluso si se solucionan todos los problemas señalados, las instituciones sanitarias cuentan hoy en día con unas infraestructuras informáticas insuficientes para procesar con eficacia los correspondientes volúmenes de datos», lamentó Dra. Al-Shahrour. Por consiguiente, se necesita de forma imperiosa que se construyan tecnologías rápidas y baratas que relacionen los datos de los pacientes con otras clases de información conocida. PanDrugs puede formar parte de la solución: con esta herramienta, los bioinformáticos pueden analizar datos genómicos e integrarlos (mutaciones, variaciones en el número de copias o niveles de expresión génica), datos funcionales (esencialidad de proteínas) y datos farmacológicos (sensibilidad o resistencia a la medicación antitumoral) con el fin de dar con alteraciones moleculares en las que se pueda intervenir. La finalidad de PanDrugs es evaluar los datos masivos generados a partir de los perfiles genómicos de los pacientes de cáncer, en función de su relevancia biológica y clínica y de su idoneidad para administrarles fármacos, con el fin de tomar decisiones clínicas certeras. Además, nuestro grupo viene trabajando en un nuevo método de reposición farmacológica con el que prever los tratamientos secuenciales en el cáncer empleando firmas transcripcionales», apuntó la Dra. Al-Shahrour. El equipo de PERSMEDOMICS ya ha obtenido resultados preliminares muy prometedores. En concreto, sus herramientas se han utilizado ya para analizar los datos secuenciados de pacientes de adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) y centrarse en aquellos que pueden tener implicaciones en el plano terapéutico. «En el contexto de los proyectos de investigación clínica y los ensayos clínicos, PanDrugs se ha integrado como un módulo nuevo en el proceso de análisis de secuenciaciones al objeto de clasificar tumores y determinar los fármacos o tratamientos más eficaces», señala con entusiasmo la Dra. Al-Shahrour. Hasta ahora hemos analizado los datos de más de quinientos pacientes y este nuevo proceso nos ha permitido reconocer mutaciones en las que se podría intervenir en casi la mitad de los casos». Un ejemplo de este trabajo es un estudio sobre veinticinco pacientes que consistió en la integración de datos de secuenciación y modelos murinos de xenoinjertos derivados de pacientes (PDX). Gracias a PanDrugs, el equipo pudo identificar en la mayoría de los casos alteraciones genómicas de tumores específicos en las que se podría intervenir. Por otro lado, los ensayos experimentales de tratamientos posibles en modelos PDX permitieron seleccionar tratamientos empíricos en pacientes que no presentaban mutaciones en las que se pudiera intervenir. «En 2015 empezamos a ensayar esta estrategia gracias a una subvención avanzada del Consejo Europeo de Investigación, concretamente en un ensayo clínico aleatorizado y prospectivo con ciento cincuenta pacientes que padecían cáncer pancreático metastático resistente. Nuestra meta era comprobar la hipótesis de que un método terapéutico personalizado e integral mejora la supervivencia si se compara con la estrategia de tratamiento convencional», informó la Dra. Al-Shahrour. Ahora que PanDrugs hace posible estudiar los perfiles moleculares en las poblaciones de pacientes, los sistemas de sanidad pública pueden dedicarse a reunir la infraestructura, el software y los conocimientos técnicos necesarios para almacenar, extraer, procesar y analizar esa información. PanDrugs es de código libre, es decir, todos sus algoritmos y métodos son públicos y de acceso gratuito. El consorcio del proyecto ya ha entablado colaboraciones con entidades públicas y empresas particulares del sector de la salud para promover el uso de sus herramientas. Palabras clave PERSMEDOMICS, Pandrugs, cáncer, genómica, bioinformática, datos masivos, medicina personalizada, ensayo clínico, tumor, algoritmo
