Identificar y priorizar las opciones terapéuticas teniendo en cuenta las alteraciones genéticas de un paciente es un desafío importante en la medicina personalizada del cáncer. Las estrategias basadas en el análisis de datos como PanDrugs pueden ayudar a este fin. Esta nueva herramienta computacional ha sido desarrollada por investigadores de la Unidad de Bioinformática del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y se describe en un artículo publicado en Genome Medicine.
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. Se han desarrollado varias herramientas para identificar alteraciones genómicas clínicamente útiles y para sugerir terapias dirigidas contra ellas, pero tienen algunas limitaciones y todavía existe una brecha entre los datos genómicos en bruto y su utilidad clínica, según SINC.
Para superar estas barreras, un equipo de investigadores dirigido por Fátima Al-Shahrour, jefa de la Unidad de Bioinformática en el CNIO, ha desarrollado el nuevo método PanDrugs. «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 Al-Shahrour.
Esta estrategia amplía optimiza el tratamiento del cáncer al enriquecer el arsenal terapéutico y abrir nuevas vías para la medicina personalizada
Es decir, PanDrugs 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).
