Las "gemelas digitales" permitirán afinar los tratamientos contra el cáncer
Las "gemelas digitales" serán modelos creados a semejanza de cada paciente e integrarán datos muy precisos sobre genética
EFE
Doce hospitales y centros de investigación españoles van a participar en un proyecto para desarrollar "gemelas digitales" que se parecerán al máximo a cada paciente de cáncer y tratar así de conocer cómo responderán a un determinado tratamiento y personalizarlo con mayor precisión.
Las "gemelas digitales" serán modelos computaciones creados a imagen y semejanza de cada paciente e integrarán datos muy precisos sobre genética o proteómica, pero también otros sobre el estilo de vida, el estado emocional, el uso de las redes sociales o la historia clínica de cada paciente.
El proyecto será liderado por el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), y en el mismo participarán además el Hospital La Princesa; el Hospital de Fuenlabrada; el Hospital Clínico de Valencia; el Hospital Son Espases; el Instituto Catalán de Oncología; el Complejo Hospitalario de Navarra; el Hospital Virgen de la Macarena; el Hospital San Pedro de Cáceres; el Complejo Hospitalario A Coruña; la Universidad Carlos III; y Universidad Politécnica de Madrid, todos ellos en España.
El CNIO ha destacado hoy que el análisis detallado del genoma de decenas de miles de pacientes de cáncer en todo el mundo ha logrado en los últimos años identificar nuevas dianas y biomarcadores para predecir la respuesta a fármacos, pero también que queda por explicar gran parte de la variabilidad entre pacientes, lo que limita la toma de decisiones terapéuticas verdaderamente personalizadas.
Para avanzar en este objetivo se ha puesto en marcha este proyecto ("Oncología de alta definición en cáncer femenino"), que recibirá 2.5 millones de euros para los próximos tres años y en el que participan centros de investigación y universidades de toda España.
Los investigadores monitorizarán de manera remota a las pacientes para capturar grandes cantidades de datos sobre ellas e información sobre múltiples factores que podrían influir en el desarrollo del cáncer.
Con esos datos se describe a las pacientes de la forma más completa posible, para así construir "gemelas digitales" que puedan dar pistas sobre diferentes aspectos, entre ellos cómo responderá la paciente ante uno u otro fármaco.
Para la monitorización remota se usarán dispositivos corporales portátiles, como pulseras digitales, que registrarán el pulso, la concentración de oxígeno en sangre y la actividad física, entre otras variables.
Un aspecto especialmente innovador es que se tendrá en cuenta también la huella digital, entendida esta como la actividad en redes sociales y el uso del móvil en general, además de las emociones y la declaración sobre calidad de vida.
A todos esos datos se añadirá el análisis detallado de genes (genómica); proteínas (proteómica); actividad metabólica; y microbioma; además de los datos de la historia clínica.
Hasta ahora “la medicina de precisión tiene en cuenta la genómica y poco más”, ha explicado el investigador principal del proyecto, Miguel Ángel Quintela, jefe de la Unidad de Investigación Clínica en Cáncer de Mama del CNIO.
“Las gemelas digitales que queremos desarrollar incluyen factores más difíciles de medir, pero que constituyen la paciente al completo; se trata de entender a las pacientes como un sistema multidimensional”, ha precisado.
“Las gemelas digitales permitirán una evaluación, gestión y comprensión del proceso oncológico de cada persona, utilizando medidas detalladas de los factores determinantes de la respuesta”, ha explicado Quintela en una nota del CNIO, y ha observado que se podrá por ejemplo “detectar precozmente las desviaciones de las trayectorias positivas de la enfermedad e impulsar intervenciones precisas y ajustadas”.
El proyecto ha sido seleccionado en la convocatoria Proyectos de Investigación de Medicina Personalizada de Precisión 2022 del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y estará financiado a través del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia de los Fondos Next Generation de la UE.
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