PanDrugs, un nuevo método para priorizar los tratamientos contra el cáncer según la composición genómica de los pacientes

Amparo Tolosa, Genética Médica News

 

Investigadores del CNIO han desarrollado una herramienta que permite estimar cuáles son los tratamientos farmacológicos más adecuados para los pacientes con cáncer en función de su información genómica.

Identificar cuál es la terapia más adecuada para un paciente con cáncer es un proceso complejo. Además de considerar el tipo de cáncer, su estadio o las diferentes características clínicas del paciente, los oncólogos deben tener en cuenta diferentes aspectos moleculares del cáncer.

El genoma de las células tumorales contiene muchas de las claves necesarias para explicar cómo surgió el cáncer, cómo ha evolucionado y cómo puede responder a los diferentes tratamientos. Mutaciones puntuales, cambios en el número de copias, reorganizaciones cromosómicas…los estudios genómicos de los últimos años han proporcionado información detallada de los cambios en el material hereditario que se producen en el cáncer. Una vez obtenida esta información, recogida en numerosas bases de datos,  el siguiente paso es identificar cuáles de estos cambios son relevantes para las células tumorales y especialmente, cuáles pueden resultar útiles a la hora de decidir un tratamiento.  Es decir, encontrar aquellos cambios genéticos sobre los que se pueden llevar a cabo acciones clínicas dirigidas y estimar qué tratamiento específico puede utilizarse frente a las células que los contienen.

El objetivo de la nueva herramienta desarrollada por el equipo de Fátima Al-Shahrour, jefa de la Unidad de Bioinformática en el CNIO es precisamente conectar los datos genómicos obtenidos de los pacientes con los posibles tratamientos o terapias más adecuados.  Los detalles de su funcionamiento y ejemplos de su rendimiento han sido publicados recientemente en un artículo publicado en Genome Medicine.

PanDrugs, utiliza una extensa base de datos que incluye asociaciones de todo tipo de fármacos (conocidos o utilizados en estudios preclínicos) con su correspondiente diana  y proporciona fármacos candidatos y genes que pueden ser utilizados como diana a partir de una lista de variantes genómicas proporcionadas por el usuario.

La novedad que presenta PanDrugs respecto a otras aproximaciones desarrolladas anteriormente es la ampliación del espacio de búsqueda para proporcionar opciones terapéuticas. PanDrugs sugiere tratamientos para dianas directas (como por ejemplo genes que contribuyen a una enfermedad y pueden utilizarse como diana directa de un fármaco disponible) y para biomarcadores (como por ejemplo, genes que pueden ser predictores de la respuesta a un fármaco aunque la proteína que codifican no sea la diana del propio fármaco).  Además, PanDrugs incorpora una herramienta que evalúa también las rutas biológicas no relacionadas con el cáncer, lo que expande las oportunidades de tratamiento.

 

PanDrugs

Esquema del funcionamiento de PanDrugs.

 

En el trabajo los investigadores muestran ejemplos del rendimiento de PanDrugs al ser utilizado en grandes cohortes de pacientes y detallan los resultados obtenidos para tres pacientes con cáncer de colon, cáncer de mama y cáncer de próstata que no mostraban alteraciones en genes directores del cáncer. Además presentan un caso concreto de un paciente con carcinoma de pulmón de células escamosas en el que las sugerencias proporcionadas por PanDrugs fueron evaluadas in vivo utilizando un modelo animal experimental.

Los autores del trabajo destacan que PanDrugs es el primer método para inferir de forma sistemática nuevos tratamientos dirigidos a partir de una pauta de trabajo racional apoyada por marcadores multigenéticos, el contexto de la ruta molecular y las evidencias farmacológicas.  Además, señalan como una característica necesaria y critica la incorporación de información de fármacos relacionada con alteraciones genéticas en genes no relacionados con el cáncer.

PanDrugs se presenta como un método de gran interés para determinar los tratamientos más efectivos frente al cáncer. No obstante, los investigadores reconocen que deberán llevarse a cabo más estudios longitudinales de medicina de precisión, tanto para poder evaluar y validar los resultados proporcionados in silico, como para mejorar los algoritmos con información sobre otras variables como la combinación de fármacos, el método de administración o los efectos secundarios.

PanDrugs puede integrarse totalmente en protocolos de análisis bioinformáticos a través de su API. PanDrugs y su base de datos, PanDrugsdb, son herramientas de código abierto y están disponibles en http://www.pandrugs.org.

Referencia: Piñeiro-Yáñez E, et al. PanDrugs: a novel method to prioritize anticancer drug treatments according to individual genomic data. Genome Med. 2018 May 31;10(1):41. doi: http://dx.doi.org/10.1186/s13073-018-0546-1

Fuentes:

Un nuevo método basado en análisis de datos para personalizar el tratamiento del cáncer. https://www.cnio.es/es/publicaciones/un-nuevo-metodo-basado-en-analisis-de-datos-para-personalizar-el-tratamiento-del-cancer

PanDrugs: a novel method for prioritization of anticancer drug treatments according to individual genomic profiles. http://blogs.biomedcentral.com/on-medicine/2018/05/31/pandrugs-novel-method-prioritization-anticancer-drug-treatments-according-individual-genomic-profiles/

 

 

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