La Fundación Ramón Areces ha adjudicado las ayudas a la investigación de la segunda edición de su Programa PINERA de Investigación en Enfermedades Raras, que consta de una doble modalidad para un proyecto de Investigación Multicéntrico y un proyecto de Dotación Estructural.
El Proyecto de Investigación Multicéntrico seleccionado ha sido INTEGRA-DM1, coordinado por Arturo López Castel desde la Fundación para la Investigación del Hospital Clínico de la Comunidad Valenciana (INCLIVA), en el que un equipo de investigadores de carácter multidisciplinar buscará biomarcadores en una enfermedad que afecta a los músculos, en concreto, la Distrofia Miotónica tipo 1.
Por otro lado, el proyecto seleccionado en la categoría de Dotación Estructural, destinada a la adquisición, instalación y puesta en marcha de equipamiento científico-técnico, ha sido CebraÚNICA: Automatización de cribado de fármacos para terapias personalizadas en enfermedades raras. Dirigido por la doctora María Luisa Cayuela Fuentes en el Instituto Murciano de Investigación Biosanitaria (IMIB-FFIS), este proyecto presenta una plataforma estructural y permanente destinada a acelerar el diagnóstico funcional y a la búsqueda de terapias personalizadas en enfermedades raras.
“Con el Programa PINERA, la Fundación Ramón Areces consolida su compromiso histórico para intentar mejorar el diagnóstico y el tratamiento de unas patologías que afectan a más de 300 millones de personas en todo el mundo, alrededor de 30 millones en Europa y cerca de tres millones en España”, explica Emilio Bouza, presidente del Consejo Científico de esta institución.
Las enfermedades raras constituyen uno de los grandes retos de salud pública a nivel mundial. Aunque cada una de ellas afecta a menos de cinco personas por cada 10.000 habitantes, en conjunto se estima que existen unas 7.000 patologías diferentes, alrededor del 80% son de origen genético y el 70% se manifiestan en la infancia. “Sin embargo, la inmensa mayoría -alrededor del 95%- carece aún de un tratamiento específico, lo que pone de relieve la necesidad de impulsar la investigación, acelerar el diagnóstico precoz y garantizar un acceso equitativo a la atención sanitaria y a las terapias innovadoras”, añade eldoctor Bouza.
Distrofia Miotónica tipo 1
Arturo López Castel, del Grupo de Investigación en Genómica Traslacional Humana del Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, la Fundación para la Investigación del Hospital Clínico de la Comunidad Valenciana, trabajará en la integración del transcriptoma, metaboloma y microbioma parala identificación de nuevos biomarcadores en una patología que afecta a los músculos, la Distrofia Miotónica tipo 1 (DM1).
“Los pacientes con esta patología presentan una heterogeneidad molecular compleja y una clínica multisistémica, solo parcialmente entendidas, que derivan en retrasos importantes en su diagnóstico, ineficiencia en su monitorización y gran dificultad para la aprobación de un tratamiento válido. En este contexto, el descubrimiento de nuevos biomarcadores en DM1 es de vital importancia para conseguir establecer criterios de prevención válidos y poder realizar aproximaciones de medicina personalizada en los pacientes”, explica este investigador.
En su proyecto -titulado INTEGRA-DM1- trabajarán científicos de muy distintos campos para abordar, por primera vez, un estudio integral de esta patología. “El objetivo principal del proyecto es identificar biomarcadores dinámicos que resultan relevantes durante la evolución de la enfermedad”, asegura López Castel. Añade que esto será posible mediante el uso de tecnologías ómicas de vanguardia, que permitirán comparar con detalle la transcriptómica y metabolómica de pacientes con la de individuos control.
Este proyecto hará posible un segundo nivel de análisis mediante la integración de datos genéticos, proteómicos y/o clínicos que se están generando en el primer registro clínico en DM1 en España (DM1-Hub).
En la anterior convocatoria del Programa PINERA, se beneficiaron de estas ayudas a la investigación un proyecto de cribado genómico neonatal coordinado en las 17 Comunidades Autónomas y un plan de equipamiento para el estudio de las alteraciones del metabolismo en enfermedades raras mitocondriales, que estuvieron dirigidos por Pablo Lapunzina (CIBERER) y María Jesús Morán (IIS Hospital 12 de Octubre).
CebraÚNICA
En la categoría de dotación estructural, la investigadora María Luisa Cayuela Fuentes intentará avanzar en los procesos de cribado para identificar nuevas opciones terapéuticas para estas patologías. “El retraso en el diagnóstico tiene diversas consecuencias: no recibir apoyo ni tratamiento alguno (40,9%), recibir un tratamiento inadecuado (26,7%) y el agravamiento de la enfermedad(26,8%). Sólo el 5% cuenta con un tratamiento aprobado, lo que refleja la magnitud del reto y la necesidad crítica de avanzar en nuevas estrategias terapéuticas”, explica.
Su proyecto CebraÚNICA se apoya en la eficacia ya demostrada por el pez cebra como modelo vertebrado versátil y altamente traslacional para la identificación de tratamientos en enfermedades raras. “CebraÚNICA ha permitido validar fármacos aprobados para otras indicaciones, ha contribuido a varios reposicionamientos con resultados prometedores y ha impulsado un ensayo clínico actualmente en marcha. Además, ha servido como base para el desarrollo de terapias avanzadas en patologías sin alternativas disponibles”, adelanta Cayuela Fuentes.
Para esta científica, el principal obstáculo de este trabajo no radica tanto en la validez del modelo, sino en la escala de todo el proceso. Así, en estos momentos, gran parte del cribado se realiza deforma manual, desde la cría de peces hasta el análisis fenotípico y la validación genética. Este procedimiento consume tiempo, limita el número de compuestos que pueden evaluarse, y retrasa la traslación de resultados hacia la práctica clínica. María Luisa Cayuela considera que la automatización de estas tareas resulta “esencial para acelerar la generación de conocimiento y su aplicación”. En este sentido, asegura que la incorporación de estos nuevos sistemas automatizados permitirá reducir drásticamente los tiempos, mejorar la precisión y minimizar los errores asociados al trabajo manual.