Digitalización y Manejo de la Medicina Personalizada en el Cáncer
Dipcan (Digitalización y Manejo de la Medicina Personalizada en el Cáncer) es un estudio observacional que nace con la intención de servir como una herramienta la práctica clínica en el área de la Oncología, apostando por el desarrollo de la medicina personalizada gracias a la integración de datos clínicos, genómicos, anatomopatológicos y radiómicos a través del uso de la tecnología.
Un total de 2.000 pacientes con tumores metastásicos no hematológicos formarán parte del estudio Dipcan desde 2022 hasta 2024.
Este proyecto ofrece a los pacientes oncológicos la posibilidad de participar, sin coste alguno, en este estudio observacional en el que se realizará un análisis completo de la enfermedad que incluirá datos clínicos estandarizados, datos genómicos, datos anatomopatológicos y datos radiómicos. Esta información serviría a los profesionales para contar con una mejor comprensión de la enfermedad del paciente y de su estado.
A pesar de tratarse de un estudio únicamente observacional, podría permitir a investigadores y oncólogos contar con una base de datos a partir de la cual sería posible generar un algoritmo que ofreciera una información sistematizada que ayudará en la definición del mejor tratamiento.
¿Cuál es el proceso para entrar en estudio Dipcan?
1. Los participantes del estudio tendrán acceso a la visita de un oncólogo especialista en investigación clínica que recogerá los datos clínicos del paciente.
2. En primer lugar, se les hará una analítica de sangre y tendrán en todo momento una historia clínica sistematizada.
3. Después, realizarán una resonancia magnética corporal total (desde el cerebro hasta las extremidades); es decir, desde un punto de vista radiómico se obtendrá información precisa de cómo es el tumor del paciente.
4. Se realizará un estudio completo anatomopatológico usando tecnologías de patología digital, que permitirán realizar un estudio completo de la pieza y determinar la zona tumoral más idónea para el análisis molecular.
5. Por último, se estudiarán las mutaciones presentes en el tumor mediante técnicas de NGS y la expresión génica usando la tecnología Nanostring. Para complementar, se analizará una batería de SNIPs, todo ello con el fin de conocer molecularmente el tumor.
6. Una vez estén todas las pruebas realizadas, el paciente acudirá a la última visita para recibir los resultados y asesoramientos del oncólogo de la Fundación MD Anderson Cancer Center España.
IA y el Big Data ¿Qué aportan a la oncología?
El Big Data podría ser de gran ayuda en el ámbito de la salud y la medicina. El estudio Dipcan pretende ser un primer paso para integrar la Inteligencia Artificial y el Big Data en la atención sanitaria y plasmar el camino para saber cómo hacerlo y replicarlo en el futuro.
El hecho de contar con datos clínicos precisos y de alta calidad de los pacientes, así como información referente a la anatomía patológica y a la imagen de resonancia magnética, permite la correlación de los datos moleculares con estos otros datos. Por consiguiente, podrían establecerse relaciones entre toda esta información, a través de un algoritmo que trabaje con el Big Data y la Inteligencia Artificial, que pueden ser útiles para el diagnóstico, pronóstico y/o tratamiento de los pacientes.
¿Qué aportará la tecnología al estudio Dipcan?
El algoritmo de Dipcan sería un ejemplo de cómo sistematizar la recogida de datos médicos de una manera intuitiva, ágil y que provea valor en la práctica clínica diaria.
Gracias a la correlación de datos que podría hacer el algoritmo de IA desarrollado en el estudio Dipcan es posible que se den respuestas a algunas preguntas desconocidas hasta la fecha con relación al diagnóstico, pronóstico y tratamiento de los pacientes con cáncer metastásico.
Por ello, la información recopilada en el estudio e interpretada por el algoritmo permitirá el desarrollo de nuevas estrategias de salud en base a estos resultados.
La unión de la oncología y la tecnología
Por medio de las nuevas tecnologías, el proyecto DIPCAN pretende realizar una transformación digital en la salud apostando por revolucionar la práctica clínica del cáncer. A través del estudio detallado de los datos (información clínica, genómica, anatomopatológica y radiómica) el algoritmo que pretende obtenerse brindará un conocimiento multidimensional y específico del cáncer en la población española.
Se trata de unificar distintas disciplinas médicas junto con el conocimiento informático y tecnológico con el fin de que los oncólogos puedan tomar mejores decisiones para mejorar la calidad de vida y la supervivencia del paciente en función de su caso particular.
En este sentido, los resultados podrían servir para la práctica clínica diaria en el área de la Oncología apostando por el desarrollo de la medicina personalizada, consiguiendo la simulación de los datos del sujeto a estudio. Ello sería posible porque el objetivo del estudio sería que el algoritmo ofrezca la posibilidad de, entre otras cosas:
1. Identificar las mutaciones tumorales sin biopsia, sólo en base a los datos clínicos y radiómicos del paciente.
2. Permitir la predicción de resultados radiómicos en base a resultados genómicos, clínicos y anatomopatológicos.
3. Predecir el riesgo y la agresividad de un tumor metastásico en base a datos clínicos, radiómicos, anatomopatológicos y genómicos.
De este modo el algoritmo de Inteligencia Artificial ayudaría a conocer mejor los tumores y permitiría elaborar estrategias de salud de medicina personalizadas para prevenir, diagnosticar inicialmente y tratar de una manera más coste-eficaz los tumores más prevalentes a nivel poblacional.
Este algoritmo sería accesible en toda España y permitiría contar con una sistematización de los datos desde todas las regiones para facilitar el abordaje del cáncer desde la medicina personalizada. Por ejemplo, a partir de una única biopsia o de una resonancia magnética podríamos saber qué puede ocurrir con el paciente en el futuro y tomar decisiones desde esta perspectiva médica de precisión.
“Juntos construimos la medicina del futuro”
¿Quiénes hacen posible estudio Dipcan?
Dipcan es un proyecto formado por un comité de 7 entidades. El director científico del proyecto es el Dr. Enrique Grande, jefe del Servicio de Oncología Médica de MD Anderson Cancer Center Madrid, y jefe de Investigación Clínica de la Fundación MD Anderson Cancer Center España.
La Fundación MD Anderson Cancer Center España es referente en investigación oncológica, junto con el Hospital MD Anderson Cancer Center Madrid, centro de referencia y de excelencia para el tratamiento del cáncer en España y en Europa.
Eurofins Megalab, multinacional y empresa líder en análisis clínicos, pionera en genética clínica y patología molecular, coordinará el proyecto y llevará a cabo los análisis clínicos y los estudios genómicos y anatomopatológicos.
Genomcore, líder en soluciones digitales para la implementación de la medicina personalizada, aportará su experticia en la gobernanza de datos biomédicos y análisis bioinformáticos.
Artelnics, empresa especializada en el desarrollo y aplicación de técnicas de inteligencia artificial, se encargará de generar los modelos de aprendizaje automático a partir de los datos recogidos.
Pangaea Oncology, referente en diagnóstico molecular oncológico y especializada en biopsia líquida y Next Generation Sequencing, realizará el análisis e interpretación de muestras de biopsia líquida de los pacientes y la expresión genética del tumor.
Atrys Health, compañía global que presta servicios de diagnóstico y tratamiento médico de precisión, pionera en telemedicina y radioterapia de última generación, llevará a cabo la validación analítica y clínica Big Data de la plataforma de IA y el control de calidad de los datos genómicos.
Quibim es la compañía de referencia para el desarrollo de biopsias virtuales con imágenes médicas, de aplicación tanto en los procesos diagnósticos en radiología como en el descubrimiento de nuevas moléculas terapéuticas con las principales compañías farmacéuticas. La compañía tiene productos aprobados como dispositivo médico por marcado CE y FDA y gestiona bases de datos de más de 10 millones de imágenes médicas y centra sus desarrollos en el ámbito de la oncología-inmunoterapia, reumatología y neurología. La empresa participa además en los consorcios más grandes de investigación a nivel internacional y en biobancos de imágenes en cáncer. En el Proyecto, Quibim procesará las IRM para la extracción de datos radiómicos.
Biografías
Como Directora de Negocio de la Unidad de Genética de Eurofins Megalab, su papel como miembro de DIPCAN es dirigir y coordinar el análisis genético de las muestras, con el objetivo de conocer características que puedan hacer beneficiario al paciente de recibir tratamientos dirigidos o participar en diversos ensayos clínicos.
Mamen es licenciada en Ciencias Biológicas por la Universidad Autónoma de Madrid y cuenta con un Doctorado en Medicina y Cirugía por la Universidad de Alcalá de Henares y un Curso de Especialización en Genética Clínica por la misma entidad. Actualmente está acreditada por la Consejería de Sanidad de la Comunidad de Madrid como Responsable de la Unidad de Genética. Cuenta con cerca de 30 publicaciones científicas relacionadas con Genética Clínica y ha sido profesora del Curso de Especialización en Genética Clínica de la Universidad de Alcalá de Henares.
Es el responsable de la gestión del laboratorio de Anatomía Patológica del estudio DIPCAN. Su papel está centrado en gestionar y coordinar el estudio histopatológico y la digitalización de la muestra de tumor.
José Ramón es licenciado en Medicina y Cirugía y Doctor en Medicina y Cirugía por la Universidad Autónoma de Madrid. Su especialidad es la Anatomía Patológica y, actualmente, es el Responsable de la Unidad de Anatomía Patológica en Eurofins Megalab. Ha desarrollado gran parte de su carrera como Jefe de sección de Patología Forense, Molecular e Inmunohistoquímica y como Jefe de Servicio de Anatomía Patológica de distintos hospitales. Asimismo, José Ramón ha ejercido como profesor asociado de la Facultad de Medicina de distintas universidades y ha participado en 40 publicaciones y en numerosos congresos, obteniendo premios internacionales y nacionales a las mejores comunicaciones.
Como Directora de Desarrollo de Negocio de Oncología y Genética de Eurofins Megalab, su papel como miembro de DIPCAN es apoyar en la gestión global del proyecto.
Carlota es licenciada en Biología por la Universidad de Barcelona y doctora en Ciencias Morfológicas por la Universidad Autónoma de Barcelona. Cuenta con un Máster experimental en ciencias experimentales y biomedicina por la Universidad de Barcelona y un MBA en gestión hospitalaria por ESADE. Ha desarrollado gran parte de su carrera en el estudio de biomarcadores para cáncer, tanto hematológico como somático, utilizando para ello todo tipo de tecnologías, desde FISH hasta NGS. Asimismo, Carlota ha participado en numerosos congresos nacionales e internacionales, así como en más de 50 publicaciones, entre ellas 2 Natures.
Es la encargada de coordinar la gestión del proyecto DIPCAN desde Eurofins Megalab.
Marta es licenciada en Bioquímica por la Universidad Autónoma de Madrid y cuenta con un Máster y un Doctorado en Biología y Clínica del Cáncer y Medina Traslacional por la Universidad de Salamanca. Ha desarrollado gran parte de su carrera a la aplicación de las técnicas de secuenciación masiva en el estudio de pacientes oncológicos y al impacto de éstas en el diagnóstico, pronóstico y tratamientos de los pacientes. Asimismo, Marta ha participado en numerosos congresos nacionales e internacionales, así como en más de 15 publicaciones y 11 proyectos a nivel nacional e internacional.
El Doctor Enrique Grande es el impulsor del proyecto DIPCAN. Es el responsable y encargado de la Unidad de Ensayos Clínicos Fase I de la Fundación MD Anderson España, donde se les prestará la atención y el servicio médico personalizado necesario a los pacientes DIPCAN.
El Dr. Grande es Doctorado en medicina y poseé un Máster en Oncología Molecular del Cáncer por el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO). Es socio fundador y expresidente del Grupo Español de Tumores Huérfanos e Infrecuentes (GETHI), forma parte de la junta directiva del Grupo español de Tumores Neuroendocrinos y Endocrinos (GETNE) y es miembro activo del Grupo Español de Tumores Genitourinarios (SOGUG). Es autor de más de 200 publicaciones en revistas internacionales y ha dedicado su carrera al desarrollo clínico de algunos de los principales fármacos que a día de hoy disponemos para el tratamiento del cáncer renal, cáncer de vejiga, cáncer de tiroides y de los tumores neuroendocrinos.
Su labor reside en prestar asesoramiento en la coordinación del estudio, asegurando que se cumplen todos los estándares de buenas prácticas clínicas.
Diplomada por la Universidad Europea de Madrid en Enfermería y con experiencia en ensayos clínicos desde el 2004 como Coordinadora de Ensayos Clínicos Fase I-IV en diferentes patologías. Es Coordinadora de la Unidad de Ensayos Clínicos Fase I de la Fundación MD Anderson Cancer Center España y miembro de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM-CICOM). Ha colaborado en cursos de experto de “Monitorización en Investigación clínica en oncología médica” impartidos por la Universidad San Pablo CEU y colaborado en distintos advisory boards.
Junto al Dr. Enrique Grande, es el responsable clínico del estudio DIPCAN donde coordina el desarrollo del estudio desde la Fundación MD Anderson Cancer Center España.
Licenciado en Medicina con residencia en Oncología Médica en el Hospital Universitario Puerta del Hierro de Majadahonda, es Doctor en Medicina y Cirugía con calificación “Cum Laude” por la Universidad Autónoma de Madrid. Actualmente, ejerce su profesión como Oncólogo Médico de la Unidad Multidisciplinar de Tumores Torácicos de MD Anderson Cancer Center Madrid y es miembro de sociedades científicas como la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) y la European Society for Medical Oncology (ESMO). Además, es miembro y colaborador activo en grupos cooperativos como el Grupo Español de Cáncer de Pulmón (GECP), el Grupo Español de Investigación en Sarcomas (GEIS) y el Grupo Oncológico para el Estudio y Tratamiento de Linfomas (GOTEL).
Es el principal investigador de Quibim en el proyecto DIPCAN. Su papel dentro del proyecto como coordinador técnico está centrado en monitorizar el cumplimiento de objetivos e impulsar, en caso necesario, un plan de contingencia. Además, se encarga de coordinar, desde la perspectiva técnica, la planificación y organización de las actividades del proyecto.
Ángel Alberich-Bayarri es licenciado en Ingeniería de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Valencia y está especializado en electrónica. Es el fundador y actual director de la compañía Quibim, dedicada al análisis de imágenes médicas con la utilización de la inteligencia artificial. Su amplia y premiada trayectoria le ha llevado hasta las aulas de la Universidad Politécnica de Valencia y la Universidad de Valencia donde también ejerce como profesor en la facultad de Medicina. Una labor de cátedra que también imparte en la Universidad de Zaragoza en el Máster de Ingeniería Biomédica y en la Universidad de Granada en el Máster de Radiología Diagnóstica y Terapéutica.
Su papel es el de brindar apoyo y asesoramiento a la hora de generar los modelos de aprendizaje automático a partir de los datos recogidos para desarrollar el algoritmo de inteligencia artificial de DIPCAN.
Es Licenciado en Física por la Universidad de Salamanca, cuenta con un Máster en Física Computacional por la Universidad de Salford (Reino Unido) y es Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Cataluña. Roberto es el fundador y director general de la empresa de inteligencia artificial Artelnics. Tiene más de 20 años de experiencia en el desarrollo de algoritmos y en la aplicación de inteligencia artificial en Tata Steel, el Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE), la Universidad Politécnica de Cataluña y Artelnics. Asimismo, es el principal desarrollador de la biblioteca de redes neuronales abiertas OpenNN y de la plataforma de análisis de datos y aprendizaje automático Neural Designer.
Su papel en el Estudio DIPCAN es asesorar y proveer los servicios técnicos necesarios para aunar en una plataforma todos los datos referentes a la historia clínica del paciente, las imágenes de RM y el informe radiológico, la digitalización de imágenes de anatomía patológica y los datos moleculares procedentes de la secuenciación masiva y de los análisis de expresión génica.
Ingeniero informático por la Universidad Politécnica de Cataluña y Doctor en Biomedicina por la Universidad de Barcelona, fue galardonado con el Premio Extraordinario de Doctorado por su trabajo sobre el análisis de datos genéticos y epigenéticos en el programa conjunto para la biología computacional entre el Instituto de Investigación Biomédica de Barcelona, el Barcelona Supercomputing Center y el Centro de Regulación Genómica de Barcelona. A principios de 2015, Oscar Flores y Miquel Angel Bru, fundaron Genomcore / Made of Genes.
Su papel en el Estudio DIPCAN es coordinar y gestionar la creación de la plataforma que integrará los datos clínicos, radiológicos, genéticos y anatomopatológicos del estudio DIPCAN, actuando como responsable de los procesos de integración y transferencia del dato.
David es licenciado en Biología Molecular y obtuvo un Máster en Estadística Aplicada por la UNED. Su amplia experiencia en el liderazgo de equipos multidisciplinares que trabajan en la frontera entre la biomedicina y la ciencia de datos le ha llevado a convertirse en el Director de Bioinformática Clínica de Genomcore. Además, es coautor de más de 100 publicaciones en revistas internacionales y lleva más de 20 años impartiendo clases de postgrado en la Escuela Nacional de Sanidad, la Universidad Complutense de Madrid y la Universidad Francisco de Vitoria, entre otras instituciones. Actualmente, también es profesor asociado en la IE University donde imparte clases de Estrategia y Health Analytics en el Master in Business Analytics & Big Data organizado por la IE School of Science & Technology.
Su papel en DIPCAN es realizar los análisis e interpretación de expresión génica del tumor en Biopsia Líquida, donde Pangaea es una referencia internacional.
Javier es co-fundador de Pangaea Oncology y su Consejero Delegado desde el 2012. Licenciado en económicas por la Universidad de Nevada, MBA por la San Francisco State University, cuenta con la certificación CFA (Chartered Financial Analyst), y recientemente ha cursado el programa ejecutivo de tecnología exponencial de la Singularity University (Mountain View, CA). Su trayectoria profesional, previa a la creación de Pangaea, ha estado ligada a la banca de inversión, donde ha ocupado cargos de analista de renta variable en Banco Santander y ha sido co-director de Europa de análisis de pequeñas y medianas compañías (Small & Mid Caps) del grupo holandés ING, enfocado en operaciones en mercados de capital en el sector de la salud y biotecnología.
Ejerce como coordinador del proyecto desde Atrys gestionando la implementación de la validación clínica y analítica de la plataforma de IA y de la ampliación de usos clínicos del estudio DIPCAN.
Licenciado en Biología y Doctor en Genética por la Universidad Complutense de Madrid. Es el fundador de una de las primeras spin-off biotecnológicas del país, SUPER SEED BIOTECH. Posteriormente fue profesor titular de Fisiología y Biotecnología de la Universidad de Segovia. Ha sido Director del Círculo de Innovación en Biotecnología de la Comunidad de Madrid e Investigador de la Subdirección General de Investigación en Terapia Celular y Medicina Regenerativa del Instituto de Salud Carlos III. Más adelante, desarrolló su labor profesional en el Ministerio de Sanidad, como Director de Programas de la Dirección General de Terapias Avanzadas y Trasplantes y como Consejero del Gabinete Técnico de la Secretaría General de Sanidad. En enero de 2014 se incorporó a ALTHIA en calidad de Jefe de Proyectos y desde enero de 2015 es Director de I+D de Atrys.
Es el encargado de la validación clínica y analítica de la plataforma de IA y de la ampliación de usos clínicos del estudio DIPCAN.
Licenciado en Bioquímica y Biología Molecular por la Universidad de Murcia, elaboró su tesis doctoral en patología cardiovascular en el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares, realizó un postdoctorado en la Fundación Jiménez Díaz trabajando en modelos animales de patología vascular y obtuvo un Máster en Bioinformática y Biología Computacional en 2015. Desde 2018 es profesor de la Universidad San Pablo CEU y en 2019 fundó y dirigió la Unidad de Bioinformática del Hospital Puerta de Hierro. En 2021 creó el grado de Bioinformática y Big Data de la Universidad San Pablo CEU y, actualmente, es Director de Gestión de Datos de Atrys Health.