El Centro de Investigación del cáncer celebrará del 19 al 21 de octubre el encuentro de expertos de RESCUER, un proyecto europeo financiado por Horizon 2020 y coordinado por la Universidad de Oslo en el que se abordarán los avances en tratamientos personalizados del cáncer de mama que ya no responde a terapias convencionales.

Los equipos están integrados por especialistas en oncología, cirugía, biología molecular, bioinformática, estadística, así como en imagen médica y modelización matemática. Esta colaboración multidisciplinar permite acelerar el avance hacia una medicina personalizada y mejorar el pronóstico de pacientes con cáncer de mama resistente.

La reunión representa un ejemplo de sinergia entre instituciones académicas, hospitales, centros de investigación y empresas tecnológicas con amplia experiencia en proyectos europeos. “El consorcio - señala Antoni Hurtado, investigador del Centro de Investigación del Cáncer y miembro del RESCUER-  ha desarrollado una plataforma innovadora, que combina datos clínicos, análisis moleculares, modelos biológicos, inteligencia artificial y simulaciones computacionales para identificar nuevas combinaciones de fármacos y desentrañar los mecanismos moleculares responsables de la resistencia tumoral”. ​

En el encuentro se expondrán avances en trece líneas de trabajo. Sobre los resultados de las investigaciones desarrolladas en el marco del proyecto RESCUER que se analizarán cabe destacar:

1. La integración de datos clínicos y su análisis con nuevas herramientas bioinformáticas. Estos análisis integran información procedente de pacientes (como datos de diagnóstico, estadio tumoral, evolución clínica y respuesta al tratamiento) con datos moleculares precisos, de manera que se aborda la complejidad de la biología del cáncer y facilita la identificación de patrones, que de otra manera serían más difícil de descubrir.
2. La validación experimental de tratamientos en modelos de investigación como PDX (Patient-Derived Xenografts) y organoides. Este abordaje permite acercar los estudios preclínicos a la realidad del paciente. Los modelos PDX se desarrollan trasplantando fragmentos de tumores humanos directamente en ratones inmunodeficientes, de manera que se conservan las características genéticas, moleculares y biológicas del tumor original humano. Gracias a esta fidelidad, los modelos PDX son una herramienta muy precisa para evaluar la respuesta a diferentes tratamientos en un entorno biológicamente comparable al humano.
3. El desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial para identificar sinergias farmacológicas óptimas. Estos algoritmos analizan grandes cantidades de datos moleculares y farmacológicos para predecir la combinación de grupos de fármacos que potencian su efecto antitumoral mientras se minimizan los efectos adversos. Al identificar estas sinergias, se pueden diseñar tratamientos que superen la resistencia tumoral y mejoren la supervivencia y calidad de vida del paciente.
4. El estudio de los mecanismos de resistencia en tumores luminales a nivel celular y tumoral. Esta comprensión profunda facilita la identificación de nuevas dianas terapéuticas y estrategias personalizadas para superar la resistencia a tratamientos. Esta línea persigue mejorar el pronóstico y la calidad de vida de los pacientes con cáncer luminal.
5. La aplicación de modelos matemáticos e imagen médica para anticipar la evolución de los tumores y predecir la respuesta a los tratamientos. ​ Este enfoque mixto basado en la modelización matemática e imagen médica potencia la medicina personalizada, aporta rigor predictivo y abre nuevas vías para mejorar el manejo clínico del cáncer.

Entre los retos inmediatos surgido con el proyecto RESCUER se encuentran consolidar una plataforma de datos abierta y segura para los socios, incrementar la validación experimental de los tratamientos más prometedores y reforzar la difusión de los resultados, fomentando colaboraciones con otras iniciativas europeas en oncología.