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La atención médica personalizada adapta los tratamientos adecuados a los pacientes adecuados
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Desafío: Acelere los avances en la investigación de biomarcadores mediante el despliegue de métodos estadísticos para explotar datos ómicos cada vez más sofisticados.
Solución: Utilice las funciones interactivas de JMP Genomics para realizar análisis estadísticos sólidos en menos tiempo.
Resultados: Al mejorar el rigor estadístico y la reproducibilidad, los investigadores de biomarcadores aceleran las innovaciones críticas en el campo emergente de la atención médica personalizada.
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La investigación reciente de biomarcadores ha llevado a la creación de fármacos y ensayos de diagnóstico cada vez más dirigidos. Este enfoque personalizado de la atención médica se debe en gran parte a la proliferación de nuevas tecnologías genómicas que generan conjuntos de datos más grandes y complejos. Con acceso a datos ómicos cada vez más sofisticados, los científicos pueden investigar preguntas de diagnóstico y respuesta a medicamentos que hasta hace poco estaban más allá de las capacidades de la tecnología disponible. Sin embargo, la cantidad de datos hace que el análisis estadístico sea exigente, lo que crea la necesidad de herramientas analíticas que puedan administrar simultáneamente un alto rendimiento de datos al tiempo que brindan una interfaz interactiva y fácil de usar para los investigadores que pueden tener una capacitación estadística limitada. JMP Genomics brinda a los científicos de Genentech la flexibilidad para manipular datos rápidamente e identificar biomarcadores prometedores para tratamientos personalizados de pacientes.
Los biomarcadores promueven la personalización en la asistencia sanitaria
A medida que avanzan la tecnología y la investigación en salud, los investigadores buscan nuevas formas de aprovechar la información biológica para predecir los resultados de salud y adaptar los regímenes de los pacientes. La atención médica personalizada, como se conoce ampliamente a este movimiento, incluye actividades como:
- Desarrollar pruebas de diagnóstico para identificar la causa raíz de los síntomas.
- Categorizar a los pacientes en subgrupos que pueden responder de manera diferente al tratamiento.
- Identificar biomarcadores que puedan brindar a los proveedores de atención médica información clave sobre la enfermedad de un paciente.
El desarrollo de biomarcadores ofrece una ventana interesante a los impactos únicos de la tecnología y la analítica en la capacidad de brindar una experiencia de atención médica verdaderamente personalizada. Los científicos de biomarcadores evalúan varias interacciones biológicas entre los medicamentos y los subgrupos de pacientes para comprender mejor la eficacia y los resultados del tratamiento, lo que permite a los proveedores de atención médica prescribir el tratamiento ideal para cada paciente.
Para implementar de manera efectiva estos medicamentos específicos para el paciente y obtener la aprobación regulatoria, los investigadores deben desarrollar simultáneamente ensayos de diagnóstico complementario (CDx) para identificar a los pacientes con biomarcadores positivos. Aunque este modelo de “un fármaco / una prueba” ha mejorado los resultados para muchos pacientes, algunos todavía no responden al tratamiento como se esperaba, lo que deja a los investigadores con más preguntas que a menudo quedan sin respuesta debido a las limitadas herramientas a su disposición.
En los últimos años, sin embargo, las tecnologías de secuenciación de próxima generación y la secuenciación paralela masiva han abierto el campo. El rápido desarrollo en las áreas de microfluídica y tecnologías de multiplexación ha ampliado las capacidades de investigación, lo que permite a los investigadores evaluar múltiples genes en un solo ensayo, así como recopilar más datos de muestras de tejido más pequeñas. Estas tecnologías han proporcionado a los investigadores los medios para genotipar de manera integral y evaluar la expresión génica amplia transcriptiva para desarrollar una visión más completa de la biología de un paciente. Armados con esta información, los investigadores de biomarcadores pueden continuar evaluando tratamientos para subgrupos de pacientes cada vez más refinados, aumentando la probabilidad de resultados exitosos del tratamiento.Aún así, con una cantidad cada vez mayor de datos ómicos disponibles, los investigadores requieren herramientas estadísticas sofisticadas para evaluarlos.
Aprovechar el poder de los macrodatos para desarrollar biomarcadores oncológicos
Matt Wongchenko, investigador científico principal de Genentech, estudia biomarcadores en el contexto del desarrollo de fármacos oncológicos. “Genentech y Roche tienen un gran interés en el futuro de la medicina personalizada. Ese es el trasfondo de la existencia del grupo de desarrollo de biomarcadores oncológicos ”, dice Wongchenko. En una empresa tan grande, se están desarrollando innumerables fármacos para indicaciones oncológicas; El trabajo de Wongchenko es identificar biomarcadores específicos que se pueden utilizar para predecir o medir la respuesta del paciente a cada fármaco y luego crear ensayos de diagnóstico fiables para identificar estos biomarcadores. A través de este proceso, Genentech adapta los tratamientos disponibles a varias subpoblaciones de pacientes, ampliando la frontera de la atención médica personalizada.
La escala de esta investigación ha crecido en magnitudes en un período relativamente corto. “Cuando comencé en la investigación, fue en gran medida responder a pequeñas preguntas, tener ensayos para observar genes individuales, proteínas individuales y tener que abordar los datos con preguntas muy específicas”, dice Wongchenko. Las capacidades ampliadas que ofrece este volumen de datos presentan nuevas oportunidades para comprender la base molecular de cada indicación y subgrupo de pacientes, aumentando así el valor del uso de biomarcadores en las decisiones de tratamiento de los pacientes.
El creciente volumen de datos trae nuevos desafíos
A medida que aumenta el volumen y la complejidad de los datos ómicos, también aumentan las demandas de los científicos de biomarcadores como Wongchenko. Aunque la tecnología ha avanzado para brindar a los científicos de biomarcadores las herramientas para realizar experimentos multiómicos y mejorar su poder estadístico general y su reproducibilidad, estos científicos a menudo carecen de la experiencia y la capacitación estadísticas para comprender y aprovechar al máximo los recursos disponibles. Si bien Genentech cuenta con personal estadístico altamente capacitado para respaldar a equipos como el de Wongchenko, a menudo no pueden respaldar el espectro completo de necesidades analíticas en los plazos deseados.
"Trabajamos con nuestros biomatemáticos, que tienen prioridades en conflicto y un tiempo limitado", dice Wongchenko. Depender de personal externo para el apoyo estadístico a menudo restringe al equipo de biomarcadores temporalmente y limita su capacidad para adaptar sus análisis a sus observaciones en curso, lo que les impide maximizar la producción de los datos disponibles. “A veces hay una reunión al día siguiente para la que necesito tener un análisis listo [para] para ayudar a informar la toma de decisiones y puedo cambiar eso [usando JMP] en lugar de tener que esperar semanas, meses, para que otra persona haga el análisis."
Las herramientas capaces de analizar estos datos de manera oportuna y ágil son muy valiosas, especialmente herramientas fáciles de usar como JMP Genomics que no requieren que los usuarios posean una sólida formación en estadísticas. Aunque inicialmente comenzó a utilizar JMP Genomics porque era la oferta de software de Genentech para toda la empresa, Wongchenko pronto reconoció las ventajas de JMP; podría adaptar su experiencia previa en programación, en combinación con capacitación adicional, para aplicar JMP a su investigación. "No necesariamente entré en un rendimiento de análisis tan alto como lo hice hasta que supe cómo usar JMP Genomics", comparte. "Antes de que usara JMP ... definitivamente era molesto y consumía mucho tiempo tratar de obtener estadísticas".
Hacer coincidir las herramientas adecuadas con las necesidades adecuadas
Entonces, ¿qué hace que JMP Genomics sea una herramienta tan útil para este tipo de análisis computacional robusto?
“El mayor impulsor son los análisis interactivos”, dice Wongchenko. “Es difícil superar la capacidad de abrir una tabla de datos y tomar las variables que quiero ver. En cinco segundos puedo ver cuál es la asociación entre dos cosas diferentes, o la asociación entre una variable y la supervivencia, etc. Es realmente la facilidad de analizar los datos y mirarlos de forma interactiva ".
Con la flexibilidad que ofrece JMP Genomics, los científicos pueden explorar los datos más a fondo, lo que les permite utilizar su experiencia en genómica para adaptar los análisis e identificar problemas o resultados con mayor facilidad que con herramientas analíticas totalmente automatizadas. Esta flexibilidad también facilita la toma de decisiones eficaz; Los tiempos de respuesta rápidos permiten al equipo evaluar múltiples escenarios y proporcionar una justificación estadística más amplia que la disponible anteriormente.
Con la expansión de las capacidades analíticas, los científicos de Genentech y de toda la industria de biomarcadores finalmente pueden comenzar a desbloquear la información crítica que se esconde en los datos de secuenciación de pacientes. Comprender cómo personalizar los tratamientos para pacientes individuales será cada vez más común a medida que científicos como Wongchenko desarrollen biomarcadores para arrojar luz sobre las interacciones entre los medicamentos y los pacientes.
“El proceso de aprobación de medicamentos siempre será largo”, dice Wongchenko. Pero con las herramientas adecuadas, los investigadores pueden extraer asociaciones previamente desconocidas que cambiarán la forma en que se administran los tratamientos, acercando la investigación oncológica al logro de una atención médica personalizada.
