Un nuevo sistema de diagnóstico ex vivo permite predecir la respuesta al tratamiento de los pacientes oncológicos
El producto de Cellply, creado a través del proyecto financiado con fondos europeos ONCOSMART (ONCOlogic patient profiling and personalised treatment through SMART bedside diagnostics), ofrece una respuesta a esta cuestión pendiente. Hasta el momento, se sabe que entre un 30 % y un 40 % de los pacientes oncológicos presentan mutaciones específicas que podrían ser diana de terapias dirigidas e inmunoterapia. La información sobre la presencia de estas mutaciones es muy valiosa: por ejemplo, los médicos saben que la mutación KRAS podría ser diana de los anticuerpos anti-EGFR, pero la propia KRAS no es un biomarcador adecuado para predecir la respuesta del tumor al tratamiento. Del mismo modo, la eficacia de las inmunoterapias anti-PD1 no se correlaciona adecuadamente con la expresión de PD1. Por lo tanto, las mutaciones generalmente no son biomarcadores adecuados para predecir los resultados de los tratamientos. «Se están investigando estrategias más complejas, como la secuenciación de última generación, lo que muestra que es necesario combinar mucha información para desarrollar biomarcadores con mayor capacidad de predicción, si bien los resultados logrados aplicando estas estrategias aún no son satisfactorios en muchos casos clínicos. Por otro lado, el uso de quimioterapias sigue muy vigente, tanto para el 60-70 % restante de pacientes como para los recidivantes o los pacientes que no responden al tratamiento. No obstante, la estratificación de los pacientes en estos casos se basa principalmente en la evaluación de riesgos o los factores de pronóstico, y no disponemos en el consultorio de otros estudios para orientar en la selección de tratamientos», explicó Massimo Bocchi, Director General de Cellply. Para el Sr. Bocchi, la solución es el análisis ex vivo/in vitro de la respuesta al medicamento para generar información nueva basada en el fenotipo más que en el genotipo. Esta estrategia puede aplicarse a fármacos de última generación y quimioterapias, y permite investigar los efectos de la dosis o las combinaciones de fármacos en los resultados clínicos. Se trata de una estrategia que ya había sido explorada, pero sin buenos resultados. Gracias a los últimos avances en ciencias biológicas será posible desarrollar métodos de prueba eficaces que en algunos casos son incluso mejores que los estudios moleculares. Aplicando ambos métodos, Bocchi considera que su empresa tendrá en sus manos una estrategia híbrida ganadora. Un dispositivo de laboratorio en un chip innovador «En Cellply estamos desarrollando el primer sistema de diagnóstico completamente automático para evaluar la respuesta de muestras recientes de tumor a fármacos antineoplásicos a nivel clínico», explicó el Director de Tecnología de Cellply Andrea Faenza. Con este sistema es posible realizar estudios con fármacos a nivel clínico unas pocas horas después de obtener la muestra de tumor, minimizando así los cambios en la función celular que generalmente aumentan cuanto más tiempo transcurre desde que se toman las muestras. El resultado se genera en 24 a 48 horas. «La integración de todo un procedimiento de laboratorio en un dispositivo de laboratorio en un chip permite analizar tres o cuatro fármacos o combinaciones de fármacos simultáneamente a diferentes dosis a partir de una sola biopsia. Además, gracias a la automatización del laboratorio en un chip es posible normalizar la preparación de las muestras y los procedimientos analíticos, evitando las limitaciones de otros estudios de laboratorio con fármacos que son difíciles de comparar entre sí y de utilizar como procedimientos de referencia para diagnósticos», explicó Faenza. Gracias a la financiación proporcionada por el Instrumento específico para las PYME, la empresa realizó una evaluación preliminar del efecto de nuestra estrategia en el sistema sanitario y en la industria farmacéutica. El equipo se reunió con expertos en hematooncología, técnicos de laboratorio e interesados de la industria farmacéutica y empresarios con experiencia en el sector para conocer sus necesidades. Cellply adaptó así su modelo de negocio y su estrategia de comercialización, tomando en cuenta el uso del sistema tanto para aplicaciones médicas personalizadas como para respaldar a las empresas farmacéuticas durante el proceso de desarrollo de nuevos fármacos antineoplásicos. «Encontramos que los médicos, en particular en situaciones clínicas en las que se recurre a la quimioterapia, toman decisiones basándose en nuevos estudios personalizados que indican cuáles serían las opciones terapéuticas más eficaces para cada paciente», explicó Laura Rocchi, Directora del Departamento de Biología en Cellply. «Por otro lado, las compañías farmacéuticas consideran que la estrategia podría ser de utilidad para mejorar los ensayos clínicos, por ejemplo, renunciando a pacientes que no responden al tratamiento del ensayo o estratificando pacientes según la información de la dosis prevista». La posibilidad de disponer de información previa de la eficacia del medicamento en muestras humanas en etapas preclínicas avanzadas, antes de realizar ensayos pioneros en humanos, despertó el interés de muchos fabricantes de medicamentos. Por último, la tecnología fue considerada de utilidad para la identificación de otros biomarcadores mediante el análisis de la correlación entre la respuesta ex vivo y la presencia de mutaciones. ¿Cuál es la siguiente etapa para Cellply? «Se implementó y estudió un sistema prototipo en 10 pacientes con leucemia mieloide aguda (AML), y se encontró una predicción correcta de la respuesta del paciente en un 90 % de los casos. La próxima etapa sería industrializar y validar clínicamente la plataforma en un primer grupo numeroso de pacientes en 2018-2019, para su autorización reglamentaria en Europa y los Estados Unidos. Simultáneamente, Cellply seguirá trabajando con empresas farmacéuticas para respaldarlas en los procesos de desarrollo de fármacos», explicó Bocchi.
Palabras clave
Cellply, ONCOSMART, cáncer, diagnóstico ex vivo, biomarcadores, predicción, respuesta del tumor
