Terapéutica

Las ciencias ómicas y la IA abren un paradigma en el desarrollo de la investigación farmacológica

Diversos expertos plantean las nuevas tendencias en el desarrollo de nuevos medicamentos y los retos de incorporarlos a la práctica clínica

El avance en el conocimiento de las ciencias ómicas y de las tecnologías computacionales permite ya identificar no solo la predisposición genética a enfermedades, sino también la respuesta individual a los tratamientos farmacológicos en función del perfil genómico y marcadores de estratificación farmacológica. Así lo defiende la Fundación Instituto Roche en el reciente informe Anticipando, elaborado desde el Observatorio de Tendencias en la Medicina del Futuro, sobre Investigación Farmacológica en la era de la Medicina Personalizada de Precisión.

En dicho trabajo, se detallan algunas de las principales tendencias que están transformando el descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos en todas sus etapas. Además, se apunta la necesidad de “afrontar diferentes retos de cara a su incorporación a la práctica clínica, con el fin último de proveer a la población de nuevos y mejores tratamientos”.

En palabras de la directora gerente de la Fundación Instituto Roche, Consuelo Martín de Dios, “la investigación farmacológica está evolucionando desde un enfoque tradicional, dirigido al descubrimiento y desarrollo de medicamentos para poblaciones globales de pacientes, hacia un modelo de investigación, destinado a subpoblaciones específicas, estratificadas en función de biomarcadores, en el que los nuevos diseños innovadores y adaptativos de ensayos clínicos hacen posible mejorar la eficiencia en el desarrollo e investigación de medicamentos”.

De acuerdo con la coordinadora del informe y catedrática de Farmacología en la Universidad de Santiago de Compostela y coordinadora del grupo de Investigación BioFarma, Mabel Loza, “la convergencia del desarrollo de las ciencias ómicas, junto con los avances tecnológicos y computacionales, está permitiendo generar grandes cantidades de información en torno a las enfermedades y los factores que afectan a su desarrollo y evolución”. Según apunta, estos avances están contribuyendo de forma significativa a importantes cambios en la forma de hacer investigación farmacológica, “desde la identificación inicial de la diana terapéutica, hasta la generación y explotación de datos en vida real”.

Concretamente, en investigación preclínica, según señala Loza, “las ciencias ómicas están guiando un nuevo paradigma para la identificación de nuevas dianas terapéuticas y mecanismos de acción farmacológica en necesidades médicas no cubiertas; también para evitar la generación de posibles reacciones adversas”. Además, nuevas estrategias como el cribado de alto rendimiento, el reposicionamiento de fármacos, los organoides o los estudios in silico están contribuyendo a la identificación de nuevos y mejores compuestos, así como la optimización de compuestos ya existentes, de manera más eficiente.

Por otro lado, en cuanto a las tendencias en investigación clínica, es posible desarrollar aplicaciones de estratificación y diagnóstico acompañante, plantear nuevos diseños de ensayos clínicos y nuevas vías de evaluación, como las variables subrogadas de respuesta o los resultados informados por el paciente (PROMs), pero también ajustar los diseños en función de perfiles concretos de pacientes que presentan determinados biomarcadores con el objetivo de optimizar su inclusión en los estudios y mejorar las tasas de respuesta.

La digitalización, y en concreto, la integración de la Inteligencia Artificial, para la recogida, gestión y manejo de los datos de los pacientes, están facilitando el acceso de los pacientes a tratamientos innovadores, la mejora de los tiempos de reclutamiento de pacientes para los ensayos o la monitorización continua de las poblaciones de estudio.

Los nuevos diseños de ensayos clínicos permiten evaluar de manera adecuada los nuevos tratamientos e intervenciones de Medicina Personalizada de Precisión, acelerar el desarrollo y aprobación de nuevos medicamentos, y mejorar la eficiencia de los estudios. La coordinadora del informe incide en el valor de algunos de estos nuevos diseños, como los ensayos clínicos tipo canasta (basket trial). Según explica, Loza en estos estudios médicos se incorpora a poblaciones que comparten un mismo biomarcador o alteración molecular, en donde se tratan con una única terapia para evaluar su efecto en múltiples patologías que tengan en común esa diana identificada. “Esto permite una gran eficiencia en el futuro uso de los medicamentos puesto que uno mismo puede ser útil para tratar las múltiples patologías mencionadas”, indica.

Asimismo, la catedrática de Farmacología destaca otros nuevos diseños, como los ensayos tipo paraguas (umbrella trial), donde se evalúan múltiples tratamientos en distintos grupos de pacientes con una misma enfermedad, pero con características moleculares diferentes; los ensayos tipo plataforma (platform trials), dirigidos a poblaciones de pacientes con la misma enfermedad, pero con distintos biomarcadores en los que se estudian distintos tratamientos dentro del mismo protocolo; además de los ensayos centrados en paciente o ensayos N-of-1, donde se evalúa la eficacia y la seguridad de la terapia en un paciente concreto para identificar la intervención óptima de manera individualizada

Evidencia en vida real

Aunque los ensayos clínicos aleatorizados son el método de referencia en la investigación clínica, no siempre los resultados son replicables en el entorno asistencial. Debido a esto, como arguye Loza, “RWE y RWD son cada vez más utilizados en investigación para evaluar la eficacia y seguridad de los tratamientos en pacientes en vida real, pero también otros aspectos que pueden ser interesantes a la hora de evaluar terapias y tomar decisiones en salud como la calidad de vida”.

En este contexto, pese a que los avances biotecnológicos y computacionales están liderando el cambio de la investigación farmacológica, aún se encuentran en estadios iniciales de investigación, lo que dificulta su aplicación a la práctica y, con ello, la autorización de nuevos medicamentos y su salida al mercado. Debido a esto, los expertos colaboradores del Informe Anticipando consideran necesario abordar retos de diferente naturaleza que permitan optimizar la investigación farmacológica, con el fin último de proveer a la población de nuevos y mejores tratamientos en el marco de la Medicina Personalizada de Precisión.

Entre ellos, se incide en desafíos de carácter técnico, como la comprensión de los mecanismos de resistencia a los medicamentos; de implementación, dada la elevada complejidad burocrática de los ensayos clínicos y falta de estándares; sin olvidar aquellos retos regulatorios, éticos o legales, como la inequidad de acceso a ensayos clínicos y medicamentos en investigación. Ante estos desafíos, se establecen una serie de recomendaciones para implementar y consolidar los nuevos avances y tendencias en el campo de la investigación farmacológica. “Se recomienda promover el trabajo interdisciplinar y colaborativo durante todo el proceso, además de estructurar el ámbito público-privado, la investigación básica, la preclínica y la clínica de una manera inclusiva con la visión y las necesidades de los pacientes”, resume la catedrática.

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