El IRB Barcelona forma parte del proyecto DECIDER, enfocado en mejorar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer de ovario


El proyecto de investigación durará cinco años, cuenta con la participación de 14 centros de investigación y hospitales de siete países y está financiado con 15 millones de euros de la Comisión Europea.

El laboratorio de Genome Data Science, dirigido por Fran Supek, analizará la evolución de los tumores de ovario para desarrollar modelos computacionales que permitan predecir la resistencia al tratamiento.

La Comisión Europea ha concedido 15 millones de euros para financiar un proyecto de 5 años cuya finalidad es mejorar los tratamientos personalizados de cáncer de ovario. En el proyecto internacional DECIDER participan socios de 14 organizaciones de siete países de la Unión Europea.

En Europa, más de 40.000 mujeres mueren de cáncer de ovario cada año. Además de la cirugía, la mayoría de las pacientes son tratadas con quimioterapia a base de platino. Por desgracia, el efecto de la quimioterapia suele disminuir con los ciclos de tratamiento, y actualmente se dispone de pocos tratamientos eficaces para las pacientes que desarrollan resistencia a los fármacos basados en el platino.

El proyecto DECIDER arranca en febrero y desarrollará herramientas de diagnóstico para identificar de forma más temprana y fiable a las pacientes que no responden a los tratamientos actuales. A partir de los datos obtenidos de los tumores, el proyecto también tiene por objetivo descubrir tratamientos combinados eficaces.

"Lo que hace único a este proyecto, además de la multidisciplinariedad y la extraordinaria calidad de los socios, es que trabajaremos con varias muestras de los mismos tumores, tomadas en diferentes momentos. Estudiaremos la evolución del tumor, y nuestro principal objetivo es poder anticipar los cambios genéticos en el cáncer que conducen a la resistencia al tratamiento", explica Fran Supek, investigador ICREA y jefe del laboratorio de Genome Data Science del IRB Barcelona.

"El cáncer es una de las principales causas de mortalidad en el mundo y, a medida que la población envejece, la incidencia de los cánceres no hará más que aumentar. Cualquier herramienta nueva que permita un tratamiento mejor y más específico de los cánceres en el futuro no sólo disminuirá el sufrimiento humano, sino también la carga de la atención sanitaria", afirma Sampsa Hautaniemi, profesor de la Universidad de Helsinki y coordinador del proyecto DECIDER.

 

Inteligencia artificial para integrar y visualizar la información de pacientes para los médicos

En el proyecto, la respuesta de una paciente a los tratamientos se predice mediante métodos que utilizan, entre otros, sus datos histopatológicos y genómicos. Los cambios genómicos y las aberraciones en las funciones de los genes se utilizan para encontrar tratamientos eficaces y personalizados.

En el laboratorio de Supek, entre tres y cuatro investigadores trabajarán en el desarrollo de modelos computacionales capaces de predecir la evolución de cada tumor concreto y tendrán como objetivo hacer recomendaciones de tratamiento basadas en el perfil genético. El grupo combinará enfoques experimentales, basados en la edición genética, y enfoques computacionales, basados en machine learning, para comprender los mecanismos de resistencia a los fármacos y a la radiación.

"Los tumores suelen tener mecanismos defectuosos para reparar su ADN, lo cual acelera su evolución, pero también puede dar lugar a vulnerabilidades o resistencias a los fármacos. Si comprendemos los mecanismos que subyacen a la resistencia, al secuenciar el tumor podríamos predecir si es fácil que gane resistencia a un fármaco específico en el futuro. Esto nos llevaría a comprender qué otros tratamientos serían más eficaces en ese tumor concreto, para frenar su evolución y, en última instancia, mejorar los resultados médicos", explica Supek.

Una parte importante del proyecto será la colaboración con pequeñas y medianas empresas (PYMES) en el desarrollo, la producción y el registro de kits de diagnóstico, la elaboración de una prueba de sensibilidad a los fármacos basada en las muestras tumorales, el desarrollo de diagnósticos basados en imágenes de muestras digitales y el desarrollo de técnicas de anonimización de datos, necesarias para la gestión de datos sensibles de pacientes para la protección de la privacidad. Las organizaciones de pacientes tienen un importante papel de asesoramiento en el proyecto.

 

Los investigadores jurídicos abordan las cuestiones éticas y jurídicas

Además de la investigación médica, el proyecto también incluye un paquete de trabajo jurídico que aborda los aspectos éticos y legales del mismo. Además, los investigadores jurídicos también estudiarán si existen incoherencias entre el sistema de regulación farmacéutica y otras legislaciones pertinentes.

 

Proyecto DECIDER (Clinical Decision via Integrating Multiple Data Levels to Overcome Chemotherapy Resistance in High-Grade Serous Ovarian Cancer) instituciones y responsables de la investigación:

  • University of Helsinki, Finland (Sampsa Hautaniemi, Olli Carpén, Päivi Korpisaari)
  • Hospital District of Southwest Finland (Johanna Hynninen)
  • HUS Helsinki University Hospital, Finland (Anni Virtanen)
  • Karolinska Institutet, Sweden (Jussi Taipale)
  • Danish Cancer Society, Denmark (Tuula Kallunki)
  • Heidelberg University Hospital, Germany (Julio Saez-Rodriguez)
  • Institut Pasteur, France (Benno Schwikowski)
  • University of Modena and Reggio Emilia, Italy (Elisa Ficarra)
  • Institute for Research in Biomedicine, Spain (Fran Supek)
  • Barcelona Supercomputing Center, Spain (Salvador Capella)
  • Aiforia Technologies Oy, Finland (Kaisa Helminen)
  • VEIL.AI Ltd, Finland (Tuomo Pentikäinen)
  • 2cureX A/S, Denmark (Ole Thastrup)
  • AB ANALITICA SRL (Diego Boscarino)

La Sociedad del Cáncer de Finlandia y la Asociación de Pacientes con Cáncer de Finlandia tienen funciones de asesoramiento en representación de los pacientes con cáncer.

El proyecto ha sido financiado por el programa de investigación e innovación Horizon 2020 de la Unión Europea mediante el acuerdo de subvención nº 965193.