Aunque la medicina personalizada ha sido un objetivo desde hace tiempo, ha habido varios obstáculos. A pesar de la explosión de datos genómicos, la validación de la utilidad clínica correspondiente a estos datos ha sido lenta. Los datos de las imágenes de tejidos, un diagnóstico clave, se han limitado a una simple puntuación, lo que ha dado lugar a que los investigadores dispongan de datos limitados para personalizar las terapias en función de la biología del paciente. Sin embargo, el crecimiento en este ámbito ha aumentado significativamente en los últimos tiempos, y hay tres formas en las que la tecnología está permitiendo un descubrimiento y desarrollo de fármacos más personalizados:
Correlaciones de datos:
Los consumidores se dieron cuenta por primera vez del poder de la correlación con el comercio electrónico. La función “Personas como tú también compraron” de Amazon introdujo algoritmos para analizar los perfiles de compra en línea de los consumidores y compararlos con los de otros, de modo que pudieran encontrar fácilmente nuevos productos de su interés. Los bioinformáticos están utilizando un enfoque similar para crear algoritmos médicos que segmenten a la población para los ensayos clínicos. A medida que se recopilen, digitalicen y optimicen más datos —incluidos datos genéticos, biomarcadores, muestras de tejido, respuestas de los pacientes, etc.— para la minería de datos, los investigadores podrán identificar correlaciones, comprender mejor la biología de una persona y cómo reaccionará a una terapia concreta y, por lo tanto, desarrollar opciones de tratamiento más específicas y eficaces. Sin embargo, el poder de la correlación se materializará realmente en enfoques que utilicen la minería de datos para identificar posibles efectos secundarios raros y segmentar la población en aquellas personas con riesgo de experimentar esos efectos secundarios. Con esta información, los investigadores pueden desarrollar tratamientos más personalizados y los médicos pueden adaptar esos tratamientos a los pacientes adecuados.
“Dataficación” de los tejidos:
La idea de la medicina personalizada suele centrarse en la capacidad de extraer datos del ADN de forma sencilla y rápida. Sin embargo, los datos genómicos por sí solos no proporcionan un perfil completo del paciente, y los diagnósticos se basan cada vez más en múltiples tipos de datos diagnósticos. Los investigadores ahora pueden ir más allá del ADN y extraer datos cuantificables de imágenes de tejidos; los tejidos proporcionan información crítica sobre la etapa y la manifestación de la enfermedad, lo que permite tomar decisiones más informadas en el proceso de desarrollo clínico. La capacidad de combinar y correlacionar datos cuantificados de imágenes de tejidos con información genómica y resultados clínicos es esencial para la medicina personalizada y está redefiniendo el desarrollo de medicamentos.
Tecnologías de consumo:
Las tecnologías de consumo, y en particular las tecnologías portátiles, también están a punto de tener un impacto en el desarrollo de medicamentos al llegar directamente a los pacientes a través de sus teléfonos celulares. Por ejemplo, ResearchKit de Apple, una plataforma médica que pretende convertir el iPhone y HealthKit en herramientas de diagnóstico, cambiará los ensayos clínicos y los tratamientos de dos maneras:
Este tipo de tecnología puede facilitar una selección más eficaz de los participantes en los ensayos. Las empresas farmacéuticas podrán dar a conocer más directamente a los pacientes los ensayos clínicos abiertos, y estos podrán identificar y participar más fácilmente en los ensayos que les sean aplicables.
Por otro lado, 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 holística y de una manera más personalizada. También se espera que estos datos vuelvan al ciclo de I+D para apoyar el desarrollo de medicamentos y las directrices de tratamiento.
Fecha: 29 de abril de 2015
Fuente
Presentado por Fomat Médico