Identificar y priorizar las opciones terapéuticas teniendo en cuenta las alteraciones genéticas de un paciente es un desafío importante en la medicina personalizada en cáncer. En este contexto, el análisis de datos (Big Data) puede ser un aliado para diseñar nuevas estrategias orientadas a la individualización de las terapias.
Bajo esta premisa investigadores de la Unidad de Bioinformática del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) han desarrollado PanDrugs, una herramienta que sugiere compuestos para dianas directas (genes que contribuyen al fenotipo de la enfermedad y sobre los que actúa el fármaco directamente) y biomarcadores (genes que están indirectamente asociados a la respuesta a un fármaco). Además, este sistema integra otra fuente de información basada en la biología de sistemas que analiza automáticamente los circuitos biológicos y amplía la búsqueda de dianas terapéuticas a toda la vía de señalización.
La mayor novedad de esta herramienta frente a otras es que amplía la búsqueda para dar más opciones terapéuticas.
Así, los especialistas podrán superar una de las barreras a las que se enfrentan a la hora de abordar los distintos tipos de cáncer: la mayor parte de los tumores tiene una larga lista de alteraciones genéticas cuya relevancia biológica y clínica, y su susceptibilidad para ser dianas farmacológicas no siempre están claras. “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”, explica Fátima Al-Shahrour, jefa de la Unidad de Bioinformática en el CNIO.
“Esta nueva estrategia (llamada pathway member) amplía las oportunidades de tratamiento de los pacientes con cáncer al enriquecer el arsenal terapéutico y abre nuevas vías para la medicina personalizada”, añade Al-Shahrour. Gracias a esto, PanDrugs es capaz de identificar compuestos empleados en la práctica clínica habitual.
APLICACIÓN CLÍNICA
Según un artículo publicado en Genome Medicine al respecto, este sistema podría ser beneficioso para personas con cáncer de próstata, mama y colorrectal que no presentan las alteraciones génicas más comunes (genes driver) para las que, en algunos casos, sí existen protocolos terapéuticos.
En este sentido, el CNIO señala que aunque sean desarrollado distintas herramientas para este mismo fin, existen ciertas limitaciones a la hora llevar la identificación de los genomas a la práctica clínica.
En el caso de PanDrugs , su potencia en parte se debe a 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. La versión actual de PanDrugsdb integra datos procedentes de 24 fuentes primarias y es capaz de generar más de 56000 asociaciones fármaco-diana”, subrayan los autores.
Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, la Xunta de Galicia, el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), el Centro de Investigación Transferencia e Innovación (CITI) de la Universidad de Vigo y el Instituto de Salud Carlos III de Madrid.