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Científicos del IPF colaboran en el desarrollo de modelos de predictores clínicos diagnósticos y pronósticos

Redacción

El avance se ha publicado en la revista ‘Nature Biotechnology’ y representa un paso más hacia los tratamientos personalizados para cada tipo de paciente


Valencia (22-9-10).- Investigadores del Departamento de Bioinformática y Genómica del Centro de Investigación Príncipe Felipe han colaborado en un estudio para el desarrollo y validación de modelos predictivos basados en la técnica de ‘microarrays’, que permite realizar un análisis individualizado de cado uno de los genes del genoma y localizar qué combinaciones de genes son marcadores de determinadas enfermedades u otros rasgos como la intolerancia a medicamentos.

Los predictores son la base de la Medicina personalizada. Su objetivo final es pronosticar el curso de la enfermedad o la posible existencia de complicaciones, optimizar y personalizar los tratamientos y aumentar la eficacia de los fármacos. La posibilidad de predecir efectos adversos en los fármacos elimina virtualmente riesgos en su administración.

En esta iniciativa, cuyos resultados acaban de publicarse en la revista ‘Nature Biotechnology’, han participado 36 equipos de investigación independientes que han analizado datos de expresión de genes obtenidos mediante ‘microarrays’, con el objetivo de generar modelos predictivos indicativos de toxicidad en pulmón o hígado en roedores, de cáncer de mama, de mieloma múltiple o de neuroblastoma en humanos. Entre los grupos de investigación, el CIPF ha sido el único equipo español entre otros centros de investigación, laboratorios farmacéuticos y universidades.

El proyecto, denominado ‘The MicroArray Quality Control (MAQC)-II’, es una iniciativa de la FDA americana para ver qué métodos funcionaban mejor como modelos predictivos en aquellos casos en que se conocía la existencia de heterogeneidad caracterizada. “La idea era trabajar en bioestadística, utilizando todas las distintas opciones de matemática para analizar todas las combinaciones posibles y comprobar qué modelo era el que mejor funcionaba”, apunta Joaquín Dopazo, investigador principal del Departamento de Bioinformática y Genómica.

Con el objetivo final de dilucidar cuál era la mejor forma de hacer un predictor, entre los grupos implicados se han probado más de 30.000 modelos en seis conjuntos de datos, con combinaciones de métodos matemáticos, de selección de genes y de procesamiento.

El estudio parte como base general de la necesidad de conocer las causas genéticas por las cuales no todos los pacientes cursan las enfermedades de la misma manera ni reaccionan igual ante el mismo tratamiento. Las variaciones individuales en esta respuesta diferente puede deberse a diversas razones, pero está comprobado que muchas de estas reacciones están determinadas genéticamente.

Según Joaquín Dopazo, “se trata de un nuevo planteamiento más centrado en los enfermos que en las enfermedades: dado que la población es heterogénea y por ello no reaccionan igual, se puede estratificar molecularmente a esta población y correlacionar aquello que es distinto con el parámetro clínico que se quiere pronosticar”.

La utilidad de los modelos predictivos

El grupo de científicos del CIPF ha participado en el proyecto aportando su experiencia en el desarrollo de modelos predictivos a partir de un diseño experimental. El programa utilizado para la realización de este trabajo forma parte de las herramientas bioinformáticas diseñadas por estos investigadores, y analiza qué genes y qué fórmula matemática se ha de usar para predecir la ‘clase’ a la que pertenece un nuevo paciente.

Como afirma Dopazo, “la idea es centrarse en la configuración de activación de genes de cada paciente, y saber de antemano si va a tener un buen o un mal pronóstico, si va a presentar intolerancia o si va a responder bien o mal a un tratamiento, de acuerdo con su propia configuración de genes”. En la práctica clínica convencional no hay una forma de medir estos factores, y en ocasiones las reacciones negativas ante los tratamientos pueden ser fatales para el paciente.

Por ello, la introducción de predictores en la práctica clínica constituye un avance no sólo en cuanto a tratamiento personalizado, sino también en cuanto al pronóstico sobre la evolución del paciente, como por ejemplo valoraciones sobre el posible desarrollo de metástasis en algunos tipos de cáncer. Asimismo, los modelos predictivos pueden ser también útiles para evaluar fármacos.

Por otra parte, las conclusiones y recomendaciones del proyecto MAQC-II pueden ser de gran utilidad para agencias reguladoras, comités de estudio e investigadores en general, interesadas en evaluar métodos para análisis de expresión global de genes.

Un paso más hacia la Medicina personalizada

Cada día se publican más estudios que ofrecen información sobre diagnóstico, pronóstico y tratamiento de diversas patologías en función de las características genéticas de los pacientes.

El desarrollo de la Medicina personalizada es uno de los grandes retos de hoy en día por su potencial para ofrecer una visión más afinada de las patologías, aplicar terapias dirigidas al paciente, y llevar a cabo un diseño más especializado de fármacos para grupos específicos de pacientes. El propósito final es optimizar la eficacia de los mismos con la individualización de los tratamientos. Ésta es la base de la Farmacogenética, que trata de identificar las bases genéticas de las diferencias interindividuales en la respuesta a fármacos.

Para el avance de esta nueva disciplina será necesario potenciar el desarrollo de la Bioinformática y la Genómica como vías principales. Como subraya Dopazo, “nuestro equipo de Bioinformáticos ya está trabajando en esta línea, con la búsqueda de biomarcadores de respuesta a través de tecnologías genómicas que puedan validarlos y trasladarlos cuanto antes a la práctica clínica”.