Predicción de resultados y tratamiento personalizado de la leucemia
En el campo de la terapia celular, los modelos de cultivo utilizados para investigar el comportamiento de las células tumorales y la capacidad de respuesta a los tratamientos son casi exclusivamente bidimensionales. No logran captar las tres dimensiones de la estructura de la médula ósea y, por lo tanto, solo generan células de baja calidad. BioBlood llena este vacío con una nueva generación de plataformas de cultivo 3D. «Nuestras plataformas ofrecen una biomímesis dinámica de la médula ósea de perfusión en 3D en un biorreactor. Produce múltiples tipos de células simultáneamente en un ambiente libre de suero y citocinas», explica el profesor Athanasios Mantalaris, doctorando en el Imperial College de Londres y coordinador de BioBlood. Las células estromales producidas por las plataformas de BioBlood se basan en las células de la sangre del cordón umbilical, como las que se observan en la médula ósea. Una unidad de sangre del cordón umbilical puede mantenerse en cultivo dinámico continuo durante al menos ocho semanas, lo que hace que la plataforma «ex vivo» personalizada de BioBlood sea una solución viable para la producción de componentes de células sanguíneas. En el futuro, podría utilizarse con fines de transfusión o para descubrir dianas farmacológicas personalizadas. Hacia la quimioterapia y la inmunoterapia personalizadas La quimioterapia personalizada, por otro lado, continúa en punto muerto. Las dosis actuales de los tratamientos habituales se administran en función de la altura, el peso y el estado general del paciente. Pero hasta ahora, no han considerado la citocinética de la leucemia, o incluso cómo las mutaciones resistentes y los factores microambientales podrían afectar dicha citocinética. BioBlood supera estas limitaciones con el primer modelo «in silico» en aras de un tratamiento preciso y la optimización del programa de tratamiento y la dosis. «Empezamos este proyecto tratando de mejorar la eficacia y la seguridad de los tratamientos. Hemos utilizado la modelización “in silico” de los parámetros obtenidos durante las pruebas de diagnóstico periódicas en pacientes con leucemia mieloide aguda (LMA). Finalmente, pudimos combinar parámetros específicos del paciente y de la leucemia con la farmacodinámica y la farmacocinética de los fármacos de quimioterapia de referencia. También pudimos combinar estos elementos con acciones específicas de los fármacos quimioterapéuticos en el ciclo celular, así como explicar la heterogeneidad de diferentes poblaciones de células normales y de blastocitos leucémicos», dice el profesor Mantalaris. A partir de los datos recopilados durante el diagnóstico de los pacientes, el modelo «in silico» matemático de BioBlood puede determinar la respuesta al tratamiento (remisión completa, remisión parcial, recaída y enfermedad resistente). Puede capturar la dinámica de los neutrófilos durante todos los ciclos de quimioterapia, así como ayudar a optimizar los programas de tratamiento y las dosis para mejorar la eficacia del tratamiento y reducir la toxicidad. «Estos resultados se determinaron a través de conjuntos de datos retrospectivos obtenidos de pacientes tratados por LMA. Actualmente, nos encontramos en las fases de planificación de un ensayo clínico prospectivo para evaluar si estos resultados pueden predecirse de manera dinámica. En caso afirmativo, este modelo “in silico” podría traducirse en un cambio radical en la forma en que se tratará la LMA en el futuro. Permitiría una programación dinámica para aumentar la eficacia de la quimioterapia y reducir la toxicidad», dice el profesor Mantalaris. La plataforma de tratamiento de precisión «in silico» puede incorporar en su modelo matemático tanto la quimioterapia de referencia como las nuevas inmunoterapias. Aunque el «Brexit» ha puesto en peligro las posibilidades de un proyecto de continuación financiado con fondos europeos, el consorcio ha creado una empresa derivada llamada πiChemo y tiene la intención de centrarse en el mercado estadounidense.
Palabras clave
BioBlood, leucemia, medicina personalizada, terapia celular, quimioterapia, LMA, cultivo 3D, modelo «in silico», toxicidad
