En busca de gemelos digitales para acertar en el tratamiento de niños con leucemia

La leucemia es una enfermedad que nace en la médula ósea y altera los rasgos de los glóbulos blancos de los pacientes. Es el tipo de cáncer que más afecta a niños y adolescentes: en España se diagnostican alrededor de unos 300 casos al año. Pero a la vez la leucemia infantil es el espejo en el que querrían mirarse otras dolencias en el campo oncológico. La tasa de supervivencia ha crecido notablemente y más del 80% de los niños superan el trance. Ahora, un equipo multidisciplinar liderado por el Hospital Infantil Universitario Niño Jesús de Madrid quiere salvar a esos dos de cada diez pacientes pediátricos que no lo consiguen.

La clave del proyecto, llamado Leukodomics y presentado este jueves, está en la creación de gemelos virtuales de cada paciente, en los que poder simular tratamientos y predecir cuál le vendrá mejor a cada niño o adolescente. “Queremos que sea una herramienta nueva que ayude al oncólogo pediatra en el trato con los pacientes, de manera que pueda simular en un ordenador o una app situaciones que se dan en el día a día en la toma de decisiones. En la existencia de alternativas el médico tiene que elegir, y le interesaría mucho poder hacer experimentos con el niño... pero esto no se hace así. Si el niño tuviera un gemelo en el ordenador, habríamos ganado mucho”, explica el coordinador de la iniciativa, jefe de la Sección de Oncología y director de Terapias Avanzadas del hospital público, Manuel Ramírez Orellana.

Ese avatar virtual se generará en una herramienta en la que se integrará “toda la información que existe alrededor de niños y adolescentes con leucemia, no solo de su enfermedad: lo que conocemos de la biología de sus células, de su información genética, también aspectos que tienen que ver con características antes poco consideradas, tanto genéticas como biofísicas”, señala el experto.

“En determinados casos, pese a haber un tratamiento exitoso, normalmente por quimioterapia, pasados unos pocos años puede haber una recaída con complicaciones del tipo de infiltración metastásica, letales en muchos casos”, explica el catedrático de la Universidad Complutense de Madrid y director de Biofísica Traslacional del Instituto de Investigación del 12 de Octubre i+12, Francisco Monroy. El objetivo del proyecto es crear modelos que permitan saltarse esos años e identificar de forma rápida y automática las características que hacen a esas células susceptibles a sufrir una recaída, para decidir el mejor abordaje para la enfermedad.

En laboratorios como el de Monroy ya son capaces de identificar esos rasgos –equiparables con el color de ojos, de pelo o la altura de las células– mirándolas al microscopio. Lo harán con la información de cerca de un centenar de pacientes que han pasado por el hospital. Sus células malignas y del microscopio pasarán al ordenador.

Ese gemelo digital, que le dirá al médico la probabilidad de éxito de un tratamiento en el gemelo de carne y hueso, tendrá almacenada toda la información clínica, biológica, genética, bioquímica y del sustrato físico de las células que tienen la patología. “No solo tenemos que aplicar técnicas, tendemos que desarrollar otras nuevas que nos permitan coger las fuentes de datos que el grupo del profesor Monroy nos dé y hacer una traducción”, explica el investigador principal del Grupo de Biofísica Computacional (BioCompLad) en Pozuelo de Alarcón, Diego Herráez. Su equipo será el encargado de desarrollar esa tecnología que permitirá integrar cantidades ingentes de parámetros biofísicos. “Cada paciente tiene tal complejidad que es necesario reunir e interpretar esa complejidad”, explica.

“Entender hasta el más mínimo detalle de las células”

“Es esencial entender hasta el más mínimo detalle de esas células”, apunta el investigador del Centro Nacional de Investigación Cardiovascular (CNIC) Carlos Torroja, que será el responsable de la secuenciación. Los avances científicos y tecnológicos de los últimos lustros han permitido pasar de analizar un conjunto de células en grupo a analizar miles de ellas de forma individual. “Cuando un paciente reacciona a una terapia, siempre hay un grupito en el que funciona súper bien... y otro en el que no funciona. El objetivo de incorporar la información genética es entender qué pasa cuando las cosas no son como deberían ser”, desarrolla el experto.

Para la inclusión de todos esos datos biofísicos y genómicos en una única plataforma serán necesarias complejas formulaciones matemáticas. En el laboratorio de Oncología Matemática (Molab) de Ciudad Real son expertos en el desarrollo de modelos para describir la progresión tumoral en distintos tipos de procesos malignos. Uno de sus investigadores senior y titular de la Universidad de Castilla-La Mancha, Gabriel Fernández Calvo, explica que los modelos que se desarrollen en el proyecto Leukodomics tienen que “ser parejos al volumen de datos, que va a ser llamativo, con un mapa de características de centenares, incluso miles, de células”. “A través de ese mapa buscamos ofrecer herramientas de predicción que permitan identificar riesgos de cómo van a responder esos pacientes a primeras líneas de tratamiento, si realmente se van a beneficiar o si es mejor optar por segundas líneas”, indica Fernández Calvo.

Hace poco más de una década era casi una utopía que expertos en matemáticas pudieran ofrecer a los médicos herramientas predictivas. “Esto ha cambiado drásticamente en los últimos años y es por el valor que tienen los datos. Si algo se está poniendo de manifiesto es que para describir la realidad y poder alcanzar el desarrollo de estas herramientas predictivas potentes se requiere de muchísima información y algoritmos potentes”, apunta el investigador del Molab.

En cualquier caso, los investigadores no plantean que sea una aplicación quien tome las decisiones. “No son decisiones tomadas por una máquina, sino basadas en una máquina que interpreta lo ocurrido de forma mucho más rápida que una persona y produce una serie de propuestas de actuación. Igual que se predice la meteorología, somos capaces de comunicarnos o se ordena el tráfico con herramientas digitales, aspiramos a que la medicina del siglo XXI sea más digitalizada y asistida por todo el conocimiento”, apunta Monroy.

El proyecto cuenta con una financiación de 1,85 millones de euros de los fondos europeos de Transformación, Investigación y Resiliencia de la Unión Europea y tiene un periodo de implementación de dos años. “Después tenemos que entregar estos modelos matemáticos que agrupen todo el conocimiento”, explica Monroy, que advierte que después deberá ser testado en la clínica a través de proyectos posteriores que validen su eficacia dentro de los estándares de un estudio clínico, que dibujan un horizonte que llega más allá de los próximos cuatro o cinco años.

“Es un proyecto en términos científicos que está en la frontera del conocimiento: hay cosas por inventar y por descubrir. En términos técnicos es vanguardia total”, indica Ramírez Orellana. Él se muestra optimista: “Sabemos lo que tenemos que hacer, dónde ir a buscar, nos han dado el dinero y esperamos tener éxito”.