Una plataforma computacional optimiza los tratamientos contra el mieloma múltiple
Las terapias combinadas se han convertido en un pilar de muchos planes de tratamiento para el cáncer, puesto que pueden ser más efectivas que las monoterapias, que solo afectan a una vía molecular. El MM --un tipo de cáncer en la sangre en el que están involucradas células plasmáticas malignas-- suele tratarse con terapias combinadas que incluyen bortezomib, un fármaco de primera línea con un prometedor índice de respuesta. No obstante, la mayoría de los pacientes de MM acaban sufriendo una recaída debido a que desarrollan resistencia al bortezomib, lo que resalta la necesidad de identificar tratamientos combinados secundarios que puedan superar o prevenir la resistencia al tratamiento.
Rashid y sus colegas crearon una herramienta llamada «plataforma cuadrática fenotípica de optimización» (QPOP), la cual obtiene una estimación de las respuestas biológicas ante tratamientos usando avanzadas ecuaciones matemáticas. A diferencia de los modelos convencionales, QPOP no necesita información predeterminada sobre los mecanismos o la composición de un fármaco para optimizar los tratamientos.
Los autores probaron su plataforma con 128 combinaciones diferentes de 14 fármacos contra el cáncer aprobados por la FDA (la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU.) y descubrieron que QPOP pudo identificar combinaciones y dosis efectivas contra el MM resistente al bortezomib. Una combinación de los fármacos aprobados, la mitomicina C y la decitabina, disminuyó el tamaño tumoral y prolongó la tasa de supervivencia de un modelo de ratón de MM resistente al bortezomib, lo que indica que la plataforma podría ser una herramienta muy útil para identificar las combinaciones de fármacos que pueden resultar prometedoras para los pacientes de MM.
Los autores, además, explican que se necesitarán más estudios para determinar si la QPOP puede aplicarse para el tratamiento de otros tipos de cáncer en la sangre.
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