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A medida que los proveedores de medicamentos se esfuerzan por crear fármacos basados ​​en proteínas eficaces, la inmunogenicidad sigue siendo un desafío complejo. La inmunogenicidad no deseada es un tema candente hoy en día, en parte porque todavía no se comprende por completo.

Ir lejos, ir juntos

La tasa de desgaste es un problema recurrente en la industria farmacéutica. Un proceso que genera miles de moléculas en la fase de investigación generalmente concluye con solo unos pocos productos terapéuticos viables. Esto aumenta el coste de llevar nuevos medicamentos al mercado, lo que hace que los pacientes paguen precios más altos por los medicamentos que necesitan.

Esto pretende solucionarse con herramientas predictivas, estas se basan en algoritmos establecidos que se han validado a lo largo del tiempo. No es difícil para los analistas estadísticos construir modelos predictivos, pero el grado en que se puede confiar en la respuesta de un modelo depende de qué datos se utilizan. Las plataformas seguras de terceros podrían permitir recopilar y centralizar datos biológicos de las organizaciones participantes para crear modelos predictivos. Los datos estarían protegidos, por lo que las empresas solo tendrían acceso a los datos que proporcionan mientras se benefician del conocimiento colectivo de todos los contribuyentes. Tal estrategia puede mejorar la precisión científica para toda la industria y reducir el coste de los medicamentos para los pacientes, todos ganan.

Iniciativas como la Alianza Pistoia y la Fundación Allotrope son precedentes exitosos para este tipo de cooperación entre organizaciones de ciencias de la vida. En estos proyectos, los expertos de las compañías de ciencias de la vida y otros grupos se reúnen para compartir estrategias precompetitivas y establecer un formato de datos y una ontología comunes para la industria.

Consigamos que funcione

Una vez realizados los estudios previos utilizando herramientas de predicción, cuando los investigadores descubren un fármaco candidato que tiene el potencial de curar a un gran porcentaje de la población de pacientes, no lo descartan si los estudios revelan inmunogenicidad. Hoy en día es más común buscar formas de disminuir la inmunogenicidad sin afectar la eficacia del tratamiento. ¿Podemos definir una terapéutica como exitosa cuando el diez, cinco o cero por ciento de la población muestra una respuesta inmunogénica? ¿Qué nivel de inmunogenicidad es aceptable?

La perspectiva lo es todo

La ciencia trata de reproducir resultados. Cuando una empresa desarrolla un medicamento, se deben registrar todos los experimentos y pruebas. Las organizaciones deben poder demostrar a los organismos reguladores - como la Administración de Medicamentos y Alimentos (FDA) de EE. UU, - que los resultados de desarrollo son reproducibles. Por lo tanto, es importante que las reglas estén claramente definidas y se cumplan para experimentos virtuales (como los realizados mediante herramientas predictivas), experimentos de laboratorios y todos los datos asociados. El desafío es mantener esos datos para que el modelo y sus resultados sean reproducibles en el futuro.

Los datos utilizados en investigación deben ser completos, coherentes, correctos y contextualizados. Los trabajadores deben, además, asegurar que la información utilizada no se modifique respecto a la original. Deben existir procedimientos para el control de los datos, para garantizar que se gestionen de manera adecuada. La gestión adecuada del ciclo de vida de los experimentos virtuales, los experimentos de laboratorio y todos los datos asociados son tan importantes como los resultados de los experimentos. Esto, como se comentó al principio, puede suponer que el ciclo de vida de un proceso de investigación farmacológica sea mayor o menor, siempre en función de las herramientas empleadas.

Como alinear experimentos virtuales y reales

A medida que los expertos se esfuerzan por desarrollar terapias exitosas para poblaciones de pacientes cada vez más personalizadas, la colaboración efectiva y la cooperación precompetitiva pueden ayudarlos a predecir la inmunogenicidad con mayor precisión. Los profesionales de la industria necesitan soluciones que permitan la reproducibilidad de los resultados experimentales, impongan la integridad de los datos y ofrezcan entornos de trabajo que sean fácilmente accesibles para personas con una amplia gama de experiencia. Se busca equipar con estándares y protocolos que consideren que los experimentos virtuales y reales son socios equitativos en el desarrollo de productos bioterapéuticos. Los científicos podrán tomar mejores decisiones e identificar antes las respuestas inmunitarias potenciales.

Y usted, ¿qué método utiliza para mejorar su rendimiento y, con él, la obtención de mejores resultados? Pregúntenos si quiere más información sobre los métodos de los que disponemos.

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