El Dr. Joaquín Dopazo, del Laboratorio de Genómica Computacional de la Fundación Centro de Investigación Príncipe Felipe (CIPF), ha desarrollado una nueva metodología que permite recodificar las medidas de expresión génica, que describen el comportamiento individual de los genes, en medidas que dan cuenta del comportamiento de la célula y sus respuestas a las distintas situaciones (enfermedad, tratamientos con fármacos, con sustancias tóxicas, etc.). Esta metodología está basada en el desarrollo de modelos mecanísticos del proceso de señalización celular que rige las decisiones que se toman dentro de la célula . Un modelo mecanístico asume que un sistema complejo puede comprenderse examinando el funcionamiento de sus partes y la manera en que interaccionan entre ellas.
Mediante esta metodología se consigue dar el salto de sde los biomarcadores convencionales , que solo explican el funcionamiento de las partes del sistema aisladamente, a una nueva clase de biomarcadores mecanísticos que dan cuenta de los complejos mecanismos moleculares de la enfermedad o de acción de los fármacos.
En este estudio se han empleado dos conjuntos independientes de datos a gran escala en los que 317 líneas celulares, correspondientes a 12 tumores humanos, son tratadas con siete fármacos distintos. Para cada fármaco se estima su sensibilidad (conocida como IC50, o concentración a la que elimina el 50% de las células) en cada línea celular y se mide la expresión de los genes antes y después del tratamiento. En uno de los conjuntos se recodificaron los datos de expresión en biomarcadores mecanísticos y estos fueron usados para entrenar un predictor de la sensibilidad del fármaco. Este predictor fue utilizado sobre los biomarcadores mecanísticos calculados en el segundo conjunto de datos, y fue capaz de predecir los valores de sensibilidad de los fármacos con más precisión que cuando se usaron los valores de expresión de los genes por si solos (biomarcadores convencionales) .
El cáncer está producido por una gran variabilidad de alteraciones moleculares cuyo efecto final en la funcionalidad de la célula es, a menudo, difícil de deducir. Esto dificulta enormemente la identificación de biomarcadores apropiados para la selección de terapias adecuadas para los pacientes. El desarrollo de esta nueva clase de biomarcadores mecanísticos que dan cuenta de la funcionalidad celular permitirá en un futuro una mayor personalización y, consecuentemente, una mayor eficiencia y menores efectos secundarios de los tratamientos.
El Dr. Dopazo y su grupo ha creado un programa predictivo en el que los datos de expresión génica , cuya obtención a día de hoy tiene un coste económico muy pequeño, son recodificados en biomarcadores mecanísticos que dan cuenta de la funcionalidad celular y son usados mediante un algoritmo de predicción para predecir distintos parámetros clínicos, tanto clases discretas (por ejemplo respondedores a una terapia vs. no respondedores ) como valores continuos (por ejemplo el nivel de un metabolito).
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