En un reciente anuncio reciente anuncio que genera nuevas expectativas en el tratamiento del cáncer, las compañías Merck y Moderna presentaron resultados positivos de una terapia personalizada contra el melanoma, el tipo más grave de cáncer de piel. La particularidad del tratamiento es que se diseña a partir de las características genéticas del tumor de cada paciente, combinando el análisis de grandes cantidades de datos biológicos junto con tecnología de ARN mensajero (ARNm) e inmunoterapia.
Los resultados corresponden a un ensayo clínico de Fase 3 realizado con más de 1.100 pacientes a quienes se les había extirpado el tumor. El estudio mostró que quienes recibieron la nueva terapia personalizada junto con una inmunoterapia ya utilizada contra el melanoma obtuvieron mejores resultados que quienes recibieron únicamente el tratamiento existente: el cáncer tardó más en reaparecer y también se retrasó la aparición de metástasis en otras partes del organismo.
El avance resulta especialmente relevante porque cada tumor presenta un conjunto particular de alteraciones genéticas, una especie de “huella dactilar” molecular. En lugar de desarrollar exactamente el mismo tratamiento para todos los pacientes, esta estrategia utiliza información del propio tumor para identificar qué características podrían servir como blanco y, a partir de ellas, fabricar una terapia de ARNm personalizada.
Pero entre obtener una muestra del tumor y fabricar un tratamiento diseñado para una persona existe un paso fundamental: analizar e interpretar toda esa información genética para decidir qué características del cáncer conviene atacar. Es ahí donde la bioinformática cumple un papel central.
Del tumor a los datos
El proceso comienza con una muestra del tumor extirpado, a partir de la cual se secuencia su material genético. El resultado es una enorme cantidad de datos que es necesario procesar, comparar e interpretar.
Las herramientas bioinformáticas permiten comparar las características genéticas del tumor con las de células sanas del mismo paciente e identificar mutaciones específicas del cáncer.
Una vez encontradas, el siguiente desafío es determinar cuáles pueden resultar útiles para que el sistema inmunitario aprenda a reconocer y atacar las células tumorales.
¿Te gustaría conocer más sobre bioinformática?
Conocé la Licenciatura en Bioinformática
De miles de datos a 34 objetivos
A partir de las mutaciones encontradas, el análisis bioinformático permite identificar posibles neoantígenos, componentes asociados a las células tumorales que pueden ser reconocidos por el sistema inmunitario.
Entre los diferentes candidatos se seleccionan hasta 34 específicos del tumor de cada paciente, buscando aquellos con mayor potencial para generar una respuesta inmunitaria.
Es en ese punto donde la bioinformática es fundamental para pasar de una enorme cantidad de información genética a un conjunto concreto de objetivos sobre los cuales diseñar el tratamiento.
Una terapia diferente para cada paciente
Con esos objetivos identificados, comienza la fabricación de intismeran autogene, una terapia personalizada de ARNm.
La tecnología comparte algunos principios con las vacunas de ARNm contra el COVID-19, aunque aquí se utiliza con otro objetivo. El ARNm contiene las instrucciones necesarias para que las células produzcan los neoantígenos seleccionados y los presenten al sistema inmunitario. De esta manera, se busca que las células T aprendan a reconocer las características particulares del tumor y puedan atacar células cancerosas que las presenten.
La terapia se administra junto con KEYTRUDA (pembrolizumab), una inmunoterapia que ya se utiliza contra distintos tipos de cáncer. Mientras el tratamiento de ARNm busca indicarle al sistema inmunitario qué debe reconocer, KEYTRUDA contribuye a quitar uno de los “frenos” que el cáncer suele expresar para evitar ser atacado.
El resultado es una estrategia que combina dos mecanismos diferentes: identificar al enemigo y facilitar que las defensas del organismo puedan actuar contra él.
Un resultado que abre nuevas posibilidades
La combinación acaba de superar una prueba importante. En el ensayo de Fase 3 INTerpath-001 participaron 1.137 pacientes con melanoma de alto riesgo cuyo tumor había sido extirpado.
Los resultados anunciados por Merck y Moderna indican que el tratamiento consiguió retrasar tanto la reaparición del cáncer como la aparición de metástasis, en comparación con KEYTRUDA solo. Las compañías todavía no presentaron los datos completos, por lo que falta conocer la magnitud exacta del beneficio observado.
Los antecedentes, sin embargo, ya habían mostrado resultados alentadores. En un estudio anterior de Fase 2b, con un seguimiento de cinco años, la combinación redujo un 49 % el riesgo de recurrencia o muerte y un 59 % el riesgo de metástasis a distancia o muerte, frente al tratamiento únicamente con KEYTRUDA.
Ahora, haber obtenido resultados positivos en Fase 3 supone un nuevo paso hacia una eventual aprobación de la terapia. También queda una pregunta fundamental por responder: si el tratamiento logra aumentar la supervivencia global de los pacientes.
¿Te gustaría conocer más sobre bioinformática?
Conocé la Licenciatura en Bioinformática
Más allá del melanoma
El alcance potencial de esta estrategia va más allá del cancer de piel, por lo que Merck y Moderna ya investigan terapias personalizadas basadas en el mismo principio en otros tipos de tumores, entre ellos cáncer de pulmón, vejiga y carcinoma de células renales.
El anuncio tuvo, además, una repercusión inmediata en el mercado. Las acciones de Moderna llegaron a subir alrededor de un 160 % durante la jornada y las de Merck aumentaron aproximadamente un 12 %.
El valor de interpretar los datos
El avance también permite observar cómo está cambiando la investigación biomédica. Pasamos de terapias genéricas, o diferenciadas entre grupos de tumores, a tener la capacidad de realizar tratamientos con una resolución específica para cada caso y paciente mediante avances en la capacidad de generar y analizar datos moleculares en tiempo récord. Lo anterior no está libre de desafíos técnicos y científicos que aparecen cada vez que nos movemos en las fronteras del conocimiento
Ahí disciplinas como la bioinformática adquieren una importancia creciente. Genómica, biología molecular, inmunología, biotecnología y computación convergen para transformar información biológica en decisiones que pueden llegar hasta el diseño de un tratamiento.
En este caso, el recorrido comienza con una muestra del tumor y termina con una terapia fabricada para ese paciente: secuenciar, analizar, seleccionar y diseñar.
Si vemos más allá del desarrollo de esta terapia en particular, la noticia de Merck y Moderna es un ejemplo concreto de cómo la capacidad de analizar información biológica a gran escala está abriendo el camino hacia una medicina cada vez más personalizada.