Los tratamientos personalizados se perfilan como el futuro de la lucha contra la enfermedad, dado que se diseñan tras evaluar factores como la información genética, los antecedentes familiares y la historia clínica del paciente. Esto permite mejorar la eficacia de la cura.
La enciclopedia es resultado de la fusión de dos grandes bases de datos, realizadas por dos equipos liderados por el investigador catalán Jordi Barretina, del "The Broad Institute" de la Universidad de Harvard (Boston, EEUU), y por Garnett, del instituto "Wellcome Trust Sanger" (Cambridge, Reino Unido), después de tres años de trabajo.
Se expone la respuesta de cientos de células malignas ante distintos medicamentos y con la que esperan acelerar el diseño de nuevos tratamientos.
En concreto, el equipo de Barretina identificó el perfil farmacológico de 24 medicamentos a través de casi 500 de estas líneas celulares, mientras que Garnett y sus colegas analizaron 639 células tumorales a las que aplicaron 130 medicamentos.
"Tratamos de mejorar la eficacia de los tratamientos contra el cáncer dando a la gente adecuada los medicamentos precisos, para lo que esta herramienta va a resultar muy útil", detalló Garnett, a raíz de la publicación de dos artículos sobre este tema en la revista científica "Nature".
La investigación de tratamientos con este tipo de células de laboratorio se ha popularizado en los últimos años porque resulta más económico que los ensayos clínicos, aunque presentan algunas desventajas porque las condiciones ambientales de las células no son las mismas al encontrarse fuera de un ser vivo.
Según Garnett, autor de uno de los artículos, este es el mayor estudio del mundo sobre la relación entre los marcadores genéticos y la respuesta a los tratamientos.
La enciclopedia agrupa pequeños conjuntos de células sensibles a determinados medicamentos y explica la razón que les hace especialmente susceptibles a ellos, apuntó Garnett.
Detalló el científico inglés."La enciclopedia ayudará a identificar el tipo de paciente que mejor evolucionará al recibir un nuevo medicamento contra el cáncer, y permitirá que los investigadores preseleccionen la muestra de pacientes para los ensayos clínicos que vayan a responder mejor al tratamiento".
A la hora de diseñar un tratamiento personalizado, esta potente base de datos servirá para calcular qué sustancias serán más efectivas contra cada tipo de cáncer.
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