La ciencia avanza, investigadores de la Universitat Politècnica de València han desarrollado un nuevo sistema de análisis de imagen médica que ayuda a mejorar la caracterización de tumores sólidos agresivos, como el glioblastoma, y ofrece información detallada sobre su evolución. El nuevo sistema descubierto MTS (Multiparametric Tissue Signature, MTS) podría contribuir a aumentar la eficacia, reducir los costes de los ensayos clínicos y acelerar la identificación de nuevos compuestos terapéuticos. Los investigadores de la UPV han evaluado la utilidad de esta herramienta en tumores altamente agresivos, en los que la rápida evolución de la enfermedad dificulta la evaluación de las terapias y el diagnóstico.
Elíes Fuster, investigador del Biomedical Data Science Lab -ITACA de la UPV, ha estado acompañado por los investigadores Javier Juan Albarracín, Juan Miguel García Gómez y Francisco Javier Ortega Colomer. El proyecto de los investigadores de la UPV fue uno de los 20 seleccionados a finales del pasado año por el programa CaixaImpulse de la Obra Social La Caixa, cuyo objetivo es apoyar la valorización y transferencia del conocimiento en el ámbito sanitario. Por otro lado, el proyecto fue galardonado también por la asociación EIT Health Spain, con el premio al mejor proyecto Proof of concept (PoC)”, que reconoce proyectos e ideas de negocio que se encuentran en estadios previos a la creación de la empresa y a proyectos que están participando en programas de aceleración en salud.
En el caso de tumores altamente agresivos, la naturaleza y gravedad de la enfermedad complica aún más el desarrollo de nuevos compuestos terapéuticos, según explica Elíes Fuster, investigador del Biomedical Data Science Lab -ITACA de la UPV. También destaca que se calcula que la proporción de compuestos que finalmente llegan al mercado es inferior al 10%, con ensayos clínicos muy costosos y largos. “Hoy, el coste medio de desarrollo de un nuevo producto para tumores ronda los 77 millones de euros; uno de los grandes desafíos reside en abaratar estos costes, pero también los tiempos para su llegada al mercado; y MTS busca responder a ambos retos”, destaca Fuster
“MTS permite mejorar el conocimiento sobre la evolución y extensión del tumor. Utiliza los datos de imagen recogidos durante el protocolo estándar y detecta hábitats dentro del tumor con características fisiológicas particulares. Estas regiones permiten generar marcadores con capacidades predictivas sobre la evolución de la enfermedad y ofrece información valiosa para planificar y evaluar las distintas terapias”, explica Elies Fuster
Actualmente, hay muy pocas tecnologías capaces de realizar nuevos análisis de biomarcadores de imágenes basado en algoritmos avanzados de segmentación no supervisada, como el propuesto con MTS. “Nuestra propuesta se trata de una prometedora tecnología para el desarrollo de nuevas estrategias terapéuticas para los tumores sólidos”, añade Elíes Fuster.
