Projectes promocionats pel CSAPG

Les recerques clíniques amb fàrmacs nous per al tractament del càncer són molt costoses i duren molts anys, culminant moltes vegades en la demostració que el fàrmac investigat no té un efecte significatiu, o en el millor dels casos, té un efecte modest sobre la malaltia. Algunes vegades, els fàrmacs que es van crear per al tractament d'una malaltia, resulten sent eficaços en el tractament d'una altra. Amb la intenció d'abaratir i accelerar els descobriments farmacològics en càncer, s'ha proposat que s'investigui l'efecte que puguin tenir sobre els tumors, medicaments ja usats per a malalties no canceroses. En aquest estudi, pretenem estudiar l'efecte en la supervivència de 102.860 pacients amb tumors agressius, que puguin tenir els fàrmacs que treuen diàriament de la farmàcia per a una altra malaltia.

Resum per a professionals

En oncologia, només el 5% de les molècules assajades en fase I arriba al mercat, després d'una mitjana de 7.5 anys d'espera i amb un cost de desenes de milions d'euros. Per a abaratir i escurçar els temps de descobriment de nous tractaments, s'han proposat estratègies de "drug repurpusing" (recerca amb molècules ja aprovades per a una altra indicació) i l'ús de dades secundàries (no recollits a fi de la recerca) que, gràcies a la implantació de la informàtica en l'assistència clínica poden, en alguns casos, equiparar-se en qualitat a les dades primàries dels estudis prospectius. En aquest projecte, proposem l'ús de bases de dades poblacionals, tant de dispensació farmacèutica, com assistencials, per a identificar principis actius, el consum dels quals s'associï a canvis en la supervivència de pacients amb neoplàsies altament letals. Es disposa de dades de 102860 pacients amb neoplàsies d'alta letalitat i en ells s'estudiarà l'efecte de 2600 principis actius, mitjançant la comparació de l'exposició a diferents fàrmacs, dels llargs supervivents respecte a la resta. S'usaran diverses variables d'ajust per a controlar factors de confusió, es tindran en compte els biaixos que sovint poden afectar aquesta mena d'estudis com el del "pacient immortal" i el de "anticipació diagnòstica". Les dades s'analitzaran tant amb tècniques estadístiques clàssiques, com amb tècniques de Machine Learning.

Els resultats hauran de ser confirmats en assajos clínics posteriors, dissenyats específicament per a tal fi, encara que probablement tindran menys taxa de fracàs i menor temps fins al mercat. Les múltiples troballes d'aquest projecte poden accelerar el descobriment farmacològic en oncologia.