El Big Data y sus aplicaciones en el campo de la medicina permiten acometer con mayor éxito tratamientos personalizados contra el cáncer de mama

Desde que en 1990 la Dra. Mary-Clare King descubriera que existe una relación directa entre el cáncer de mama y la genética, los avances científicos que permiten diagnosticar y tratar la enfermedad se multiplican casi a diario y la estela de datos que dejan a su paso es casi inabarcable. Se prevé que en 2020 el conocimiento médico actual se multiplicará por dos cada 73 días y tener acceso a él será fundamental.

El proyecto estadounidense “Cancer Moonshot Initiative” trata de acelerar la investigación de la enfermedad aplicando un tratamiento personalizado a cada paciente. Sin embargo, para que la iniciativa tenga éxito, “se necesita una plataforma electrónica que una datos clínicos y genéticos recopilados en distintos hospitales y repositorios”, declaró el Dr. David Neal, Senior VP de Investigación Académica Global de Elsevier y profesor de cirugía oncológica en la Universidad de Oxford.

Según el National Cancer Institute de Estados Unidos, la mutación de la proteína BRCA1 es responsable del 25% de los cánceres de mama hereditarios y de entre un 5% y un 10% del resto. Según los estudios, si uno de los padres porta esta mutación en sus genes, sus hijas tienen un 50% de posibilidades de contraer la enfermedad. Hacer pruebas sobre estas mutaciones genéticas e informar a las pacientes ya permite adelantarse a ella y tomar las decisiones más adecuadas.

El tratamiento correcto de los datos también dio sus frutos en marzo de 2016. Un estudio clínico británico denominado EPHOS B desarrollado sobre 257 pacientes de un tipo de terminado de cáncer de mama –HER2 positivo—mostró que administrar la medicación correcta antes de una operación, trae consigo un alto grado de desaparición de los tumores. Para encontrar la “medicina personalizada” correcta, la comparación de datos también se convierte en fundamental.

Según el Dr. Neal, la clave para administrar ese tratamiento previo personalizado es entender la enfermedad concreta. “No hay un solo tipo de cáncer de mama sino unos veinte. Tratarlos todos de la misma manera es inefectivo”.

En este sentido, las herramientas de Big Data que está desarrollando Elsevier permiten a la comunidad científica compartir una gran cantidad de datos recopilados en el mundo además de dotar a los líderes de la iniciativa Moonshot con la información necesaria para tomar decisiones estratégicas. Tal como declara el Dr. Neal, este tipo de proyectos también necesitará contar con la colaboración de las instituciones.

Para más información, puede consultar el artículo “Accelerating the journey from cancer research to treatment"

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