Predecir la respuesta al tratamiento en la leucemia linfoblástica aguda (LLA), reduciendo el riesgo terapéutico, es el objetivo del proyecto coordinado por el Hospital Infantil Universitario del Niño Jesús de Madrid.

Leukodomics‘, como así se denomina, creará ‘gemelos virtuales’ de pacientes pediátricos y adolescentes mediante modelos matemáticos para poder simular la respuesta a cada línea de tratamiento y predecir, así, su probabilidad de éxito, toxicidad o progresión de la enfermedad.

“El objetivo del proyecto es integrar toda la información biológica, genética y biofísica de las células leucémicas de niños y adolescentes para generar un modelo individual de cada paciente”, ha explicado Manuel Ramírez Orellana, coordinador del proyecto de investigación, jefe de la Sección de Oncología y Director de Terapias Avanzadas del Hospital Niño Jesús.

Se trata de un modelo personalizado de predicción de evolución de la enfermedad en diferentes escenarios simulados sin necesidad de intervenir directamente en el paciente.

“En definitiva, es como tener ‘un gemelo’ de cada paciente. La finalidad es disponer de una herramienta nueva en una app o un ordenador que ayude al especialista en el día a día del abordaje del paciente”, ha continuado el especialista. “Esto permitirá realizar ‘experimentos’ terapéuticos en este modelo digital”, ha añadido.

El consorcio de investigación está integrando por expertos del Instituto de Investigación del Hospital 12 de octubre, la Universidad de Castilla-La Mancha, la Universidad Francisco de Vitoria, y el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovascular (CNIC), coordinado por el Niño Jesús.

Manuel Ramírez Orellana (Hospital Niño Jesús), Francisco Monroy (Hospital 12 de Octubre i+12), Diego Herráez Aguilar (BioCompLab), Carlos Torroja Fungariño (CNIC), Gabriel Fernández Calvo (MOLAM).

Biofísica celular

Concretamente, la participación del Instituto de Investigación del Hospital 12 de Octubre i+12 se basta en la aportación de datos de investigación traslacional sobre biofísica celular (el comportamiento de las células leucémicas).

“Con el paso de los años, hay determinados pacientes que recaen en la enfermedad, con infiltración metastásica en algunos casos, a pesar de haber presentado una respuesta positiva al tratamiento. Estas inesperadas consecuencias se producen debido a rasgos específicos que se observan en el laboratorio de forma analógica”, ha señalado Francisco Monroy, catedrático de la Universidad Complutense de Madrid y Director de Biofísica Traslacional del i+12.

Gracias a los avances de la tecnología y a la colaboración del resto de organismos científicos que participan en el proyecto, esta información se va a poder digitalizar. “Aportar conocimiento de los fenotipos de las diferentes células y las trazas concretas que dan lugar a posibles recaídas permitirá crear modelos matemáticos“, ha añadido.

“La clave es desarrollar un ente computacional que almacene toda la información del paciente: información clínica, biológica, bioquímica”

Diego Herráez Aguilar, profesor titular de la Universidad Francisco de Vitoria e investigador principal del Grupo de Biofísica Computacional (BioCompLab) en Pozuelo de Alarcón

Biofísica computacional

Leukodomics‘ incorporará por primera vez la investigación de la leucemia infantil a modelos computacionales de enfermedad y recursos informáticos procedentes de la ciencia de datos.

“La clave es desarrollar un ente computacional que almacene toda la información del paciente: información clínica, biológica, bioquímica”, ha continuado Diego Herráez Aguilar, profesor titular de la Universidad Francisco de Vitoria e investigador principal del Grupo de Biofísica Computacional (BioCompLab) en Pozuelo de Alarcón.

El especialista ha reconocido que el campo de la información biofísica no se encuentra en un estado muy avanzado todavía. “En este sentido, tenemos que desarrollar nuevas técnicas —no solo aplicarlas— para obtener fuentes de datos y poder crear el ‘gemelo digital'”, ha subrayado el especialista.

“Por ejemplo, entender por qué hay un grupo de pacientes que no responden a la quimioterapia”

Carlos Torroja Fungariño, investigador del Centro Nacional de Investigación Cardiovascular.

Entender el comportamiento de las células

Una de las claves de este proyecto consiste en entender el comportamiento de las células cancerígenas para poder lograr crear las simulaciones, tal y como ha explicado Carlos Torroja Fungariño, investigador del CNIC.

“En los últimos años han surgidos nuevas técnicas para analizar miles de células desde el punto de vista genético. Sin embargo, ahora es posible analizar las células por grupos, lo que se traduce en medicina personaliza”, ha argumentado Torroja, quien ha incidido en que el objetivo de incorporar la información genética es entender por qué suceden situaciones “que no deberían suceder”.

“Por ejemplo, entender por qué hay un grupo de pacientes que no responden a la quimioterapia. Para ello, se integrará la información genética con los datos epidemiológicos“, ha resaltado.

“Ofrecer herramientas predictivas hace años era algo casi quimérico. El cambio actual refleja el valor que presentan los datos”

Gabriel Fernández Calvo, titular de la Universidad e investigador senior del MOLAM.

Modelos matemáticos

El Laboratorio de Oncología Matemática (MOLAB) en la Universidad de Castilla-La Macha tiene experiencia en el desarrollo de modelos matemáticos para describir la progresión tumoral en diferentes enfermedades.

“Ofrecer herramientas predictivas hace 10 años era algo casi quimérico. El cambio actual refleja el valor que presentan los datos”, ha continuado Gabriel Fernández Calvo, titular de la Universidad e investigador senior del MOLAM, quien ha explicado cómo han creado modelos matemáticos basados en formulaciones que intentan arrojar un resultado predictivo o determinista.

“Ahora mismo se está generando un mapa de características generales de las células que permitirá que los pacientes estén muy perfilados. De esta forma, se podrán ofrecer herramientas de predicción sobre las líneas de tratamiento”, ha concluido.

Este proyecto, financiado a través de fondos europeos, se inició el pasado mes de diciembre y tendrá una duración de dos años de investigación aplicada e intensiva en leucemia infantil.


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