Investigadores del Columbia University Irving Medical Center (CUIMC) han desarrollado un marco computacional para apoyar el  tratamiento personalizado contra el cáncer

Investigadores del Columbia University Irving Medical Center (CUIMC) han desarrollado un marco computacional para apoyar el  tratamiento personalizado contra el cáncer uniendo tumores individuales con los medicamentos que más probabilidad tienen de suprimirlos.

El estudio se realizó mediante un análisis exhaustivo de muestras obtenidas de 212 pacientes. El primer paso fue analizar de forma individual los tumores, con los que el equipo identificó una nueva clase de dianas farmacológicas (reguladores maestros), que rara vez se mutan en pacientes con cáncer. Una vez identificadas, el equipo predijo los fármacos que podían invertir específicamente en su actividad. Sorprendentemente, el algoritmo predijo que el Entinostat era el fármaco más efectivo para casi la mitad de los pacientes con metástasis. El mismo fármaco se probó en un trasplante de xenoinjerto del tumor en un ratón y provocó una gran reducción del tumor en comparación con los fármacos que predijo que tenían un efecto parcial o nulo.

La prueba fue desarrollada conjuntamente con DarwinHealth y es la única que predice fármacos que se adaptan de forma óptima a tumores de pacientes individuales. El uso de nuevas metodologías de biología de sistemas, que combinan el uso de supercomputadoras con ensayos farmacológicos a gran escala, ayudará de ahora en adelante a predecir y priorizar los fármacos que matan más eficazmente las células cancerosas.

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