Descubrimiento de fármacos para la medicina personalizada: cómo la tecnología lo está cambiando todo
El descubrimiento de fármacos para la medicina personalizada ha sido durante mucho tiempo un objetivo tanto para investigadores como para médicos, pero varios obstáculos han frenado su avance. Aunque se ha producido una explosión de datos genómicos, la validación de su utilidad clínica ha sido lenta. Los datos procedentes de imágenes de tejidos —una herramienta diagnóstica clave— se han limitado a una simple puntuación, lo que ha dado lugar a que los investigadores dispongan de información limitada para personalizar los tratamientos en función de la biología del paciente.
Sin embargo, en los últimos años se ha producido un aumento significativo en el descubrimiento de fármacos para la medicina personalizada. A continuación, presentamos tres formas en que la tecnología está permitiendo un desarrollo de fármacos más específico y eficaz.
1. Correlaciones de datos
Los consumidores se dieron cuenta por primera vez del poder de la correlación gracias al comercio electrónico. La función de Amazon “A otras personas como tú también les ha gustado” introdujo algoritmos que analizan los perfiles de compra en línea y los comparan con los de otros usuarios para mostrar productos relevantes. Los bioinformáticos están utilizando un enfoque similar para crear algoritmos médicos que segmentan a la población para los ensayos clínicos.
A medida que se recopilen, digitalicen y optimicen para la minería de datos más datos —incluidos datos genéticos, biomarcadores, muestras de tejido y respuestas de los pacientes—, los investigadores podrán identificar correlaciones, comprender mejor la biología de una persona y predecir cómo reaccionará ante una terapia concreta. Esto hace que el descubrimiento de fármacos en el ámbito de la medicina personalizada sea más específico y eficaz que los enfoques basados en promedios generales de la población.
El poder de la correlación se materializará plenamente en los enfoques que utilicen la minería de datos para identificar posibles efectos secundarios poco frecuentes y segmentar a la población en función del riesgo de sufrirlos. Con esta información, los investigadores podrán desarrollar tratamientos más personalizados y los médicos podrán asignar dichos tratamientos a los pacientes adecuados.
2. La digitalización de los tejidos
La idea del descubrimiento de fármacos para la medicina personalizada suele centrarse en la capacidad de extraer datos del ADN con rapidez. Sin embargo, los datos genómicos por sí solos no proporcionan un perfil completo del paciente, y los diagnósticos se realizan cada vez más basándose en múltiples tipos de datos diagnósticos.
Los investigadores ahora pueden ir más allá del ADN y extraer datos cuantificables a partir de imágenes de tejidos. Los tejidos proporcionan información fundamental sobre el estadio y la manifestación de la enfermedad, lo que permite tomar decisiones más fundamentadas en el proceso de desarrollo clínico. La capacidad de combinar y correlacionar los datos cuantificados de las imágenes de tejidos con la información genómica y los resultados clínicos es esencial para el descubrimiento de fármacos en el ámbito de la medicina personalizada y está redefiniendo la forma en que se desarrollan las nuevas terapias.
3. Tecnologías de consumo
Las tecnologías de consumo —y, en particular, las tecnologías portátiles— están a punto de tener un impacto significativo en el descubrimiento de fármacos para la medicina personalizada, al llegar directamente a los pacientes a través de sus dispositivos. ResearchKit de Apple, una plataforma médica que convierte el iPhone y HealthKit en herramientas de diagnóstico, está transformando los ensayos clínicos y los tratamientos de dos maneras importantes.
En primer lugar, este tipo de tecnología puede contribuir a que el reclutamiento para los ensayos clínicos sea más eficaz. Las empresas farmacéuticas podrán dar a conocer mejor los ensayos clínicos abiertos directamente entre los pacientes, y estos podrán identificar y participar más fácilmente en los ensayos que les sean adecuados.
En segundo lugar, dado que ResearchKit permite a los investigadores recopilar nuevos tipos de datos de salud de los pacientes mediante aplicaciones móviles, las tecnologías de consumo permitirán a los médicos tratar a los pacientes basándose en información más integral y personalizada. Estos datos volverán a incorporarse al ciclo de investigación y desarrollo para respaldar el desarrollo de medicamentos y las pautas de tratamiento.
En conjunto, estas tres innovaciones representan un cambio fundamental en el enfoque del descubrimiento de fármacos para la medicina personalizada: se pasa de partir de supuestos a nivel poblacional a una atención verdaderamente individualizada, guiada por los datos biológicos únicos de cada paciente.
Según el Institutos Nacionales de Salud, las iniciativas de datos a gran escala que combinan la genómica, los biomarcadores y la información sobre el estilo de vida están acelerando el ritmo del descubrimiento de fármacos para la medicina personalizada en prácticamente todas las áreas terapéuticas.
Para comprender cómo descubrimientos como estos pasan de la fase de investigación al uso clínico, nuestro Introducción a los ensayos clínicos explica todo el proceso de desarrollo, desde los estudios de fase I hasta los de fase IV.