Investigadores de ETH Zurich en Suiza han desarrollado un método de detección de alto rendimiento para medicamentos contra el cáncer al que han llamado "farmascopia". Hasta la fecha, los investigadores han probado el sistema con muestras de mieloma múltiple, un cáncer de mal pronóstico y difícil de tratar debido a la resistencia a los medicamentos. En estos tipos de cáncer, es fundamental encontrar el fármaco o la combinación de fármacos adecuados para una patente determinada. El enfoque implica sembrar células cancerosas en placas de 384 pocillos y luego colocar diferentes medicamentos o combinaciones de medicamentos en cada pocillo. Después de un período de incubación de 24 horas, las células se pueden etiquetar con anticuerpos y luego tomar imágenes automáticamente, antes del análisis de imágenes de IA para determinar qué efectos han tenido los medicamentos. Aprovechar el poder de la IA significa que todo el procedimiento es rápido y los resultados deben proporcionar una dirección de tratamiento personalizada para cada paciente.
El mieloma múltiple es un cáncer de la sangre especialmente difícil de tratar y la esperanza de vida tras el diagnóstico se mantiene en una media de cinco años. Un problema importante es la tendencia del cáncer a volverse resistente a muchos tratamientos, regresando después de cada ronda de tratamiento y ganando resistencia a múltiples medicamentos contra el cáncer. Es poco probable que simplemente volar a ciegas y probar diferentes medicamentos al azar produzca un resultado positivo.
Sin embargo, puede resultar difícil y llevar mucho tiempo evaluar la resistencia o susceptibilidad del cáncer de un paciente a diversos fármacos. Esta nueva tecnología es un sistema de alto rendimiento diseñado para aliviar parte del dolor de las pruebas de susceptibilidad a los medicamentos y aprovecha el poder de la IA para lograrlo.
El nuevo enfoque se llama farmacoscopia y comienza con la toma de una muestra del cáncer. En este caso, los investigadores probaron su sistema con mieloma múltiple y analizaron 138 biopsias de médula ósea de 89 pacientes con mieloma. Los pacientes demostraron diferentes etapas de mieloma múltiple. Algunos de los pacientes no habían sido tratados previamente, mientras que otros se habían sometido a múltiples rondas de tratamiento, lo que proporcionó un conjunto variado de muestras para el sistema.
Los investigadores colocaron las células de las biopsias en placas de 384 pocillos, agregaron diferentes combinaciones de medicamentos a diferentes pocillos y luego incubaron las placas de pocillos durante 24 horas. Luego tiñeron las células con anticuerpos antes de obtener imágenes automatizadas y el posterior análisis de IA.
El sistema permitió a los investigadores identificar rápidamente medicamentos o combinaciones de medicamentos que probablemente sean beneficiosos para pacientes específicos. Los investigadores también esperan que el sistema pueda adaptarse para ayudar a detectar a pacientes con otros tipos de cáncer, proporcionando un rápido cambio en el proceso de tratamiento.
Estudio en Nature Cancer : La heterogeneidad de la respuesta a los fármacos ex vivo revela estrategias terapéuticas personalizadas para pacientes con mieloma múltiple
Crédito de la imagen: células de la médula ósea de un paciente con mieloma múltiple. Los glóbulos rojos son monocitos sanos, los verdes y los amarillos son células plasmáticas. (Imagen: Laboratorio Berend Snijder / ETH Zurich)
Vía: ETH Zurich
