Читать книгу Tendencias en Investigación Clínica - Galo Peralta Fernández - Страница 41

El modelo hacia el que se tiende en investigación clínica propone un “patient journey“en paralelo con un modelo computacional donde se vayan integrando y analizando los datos más relevantes derivados del análisis del paciente y de su tumor.

Etapa del diagnóstico inicial

1. A partir de un tratamiento curativo [p. Ej una cirugía de un tumor localizado] la muestra de tumor del paciente es procesada en un laboratorio central para completar estudios multiomicos e inmunofenotipicos y se procede a estudio de línea germinal a partir de muestra sanguínea del paciente.

2. Se procede en paralelo a injerto del tumor en un PDX y se recoge sangre para análisis de ct DNA antes y después de la cirugía.

Esquema del futuro de los ensayos clínicos. [Figura adaptada de Spreafico A. et al. Cancer Discov 2021;11:822-37]

Monitorización de enfermedad molecular residual.

En una etapa posterior se evalúa el ctDNA y si este se confirma se asume evidencia de enfermedad molecular residual y por ello se incluiría al paciente en un ESTUDIO DE INTERCEPCIÓN con un fármaco o una combinación de fármacos que se elegirían basados en los datos generados en el PDX elaborado a partir de tumor del paciente y test de sensibilidad de fármacos.

Monitorización de la respuesta o progresión.

En el caso de que un paciente presente progresión se recogerán muestras biológicas de su tumor y se interrogaran a los modelos animales tratados con los mismos fármacos para tratar de desentrañar mecanismos de resistencia adquirida.

La idea es durante el seguimiento del estudio alternar visitas virtuales y en persona en función de la situación epidemiológica e insistir en la recogida de información relativa a la percepción del paciente (PRO). Esto se puede realizar a través de cuestionaros tradicionales, bien mediante aplicaciones diseñadas a tal efecto o en tiempo real mediante dispositivos (tipo reloj o similar) que recogen signos vitales, ritmo cardiaco, glucemia, etc.

Una vez completado el ensayo los resultados generados son publicados y simultáneamente depositados en bases de datos internacionales y accesibles a la comunidad científica. Adicionalmente esta información entra en un sistema de inteligencia artificial para valorar como se compara este caso con otros similares que hayan sido incorporados en este sistema.

En síntesis, las nuevas tendencias de ensayos clínicos en oncología son múltiples, pero podrían resumirse en varios mensajes claves:

1. El recorrido de un paciente o “patient journey“dentro de un ensayo clínico debe ser dinámico y adaptativo permitiéndonos anticipar resistencias e identificar mecanismos de las mismas mediante una estrecha colaboración clínica-laboratorio.

2. Los datos clínicos y moleculares, así como los PROs recogidos de cada paciente serán integrados en programas de inteligencia artificial para contribuir a un aprendizaje asistido.

3. La integración entre el laboratorio y la consulta clínica debe ser flexible y a la vez robusto para asegurar una correcta traslación y una adecuada correspondencia de tratamientos con las mejores dianas.