Farmacología predictiva y farmacogenética aplicada a la Medicina del Dolor. Farmacología de precisión y farmacogenética aplicada a la Medicina del Dolor

Farmacología predictiva y farmacogenética aplicada a la Medicina del Dolor. Farmacología de precisión y farmacogenética aplicada a la Medicina del Dolor

Análisis de factores predictivos y marcadores genéticos asociados a la respuesta a los tratamientos farmacológicos, para mejorar el beneficio/riesgo de los medicamentos, como aproximación a la medicina de precisión, especialmente en el campo del dolor.

DESCRIPCIÓN DE LA TECNOLOGÍA

Aproximación a la medicina de precisión basada en genética

Se pone a disposición de la comunidad médica y científica, de empresas y/o instituciones que deseen acceder a este conocimiento, experiencia y know-how en el diseño y determinación de polimorfismos genéticos asociados a la respuesta a los tratamientos farmacológicos, como aproximación a la medicina de precisión.

Actualmente, se dispone de forma predefinida de paneles de polimorfismos de genes vinculados con la farmacocinética (metabolismo y transporte) y farmacodinamia vinculados al área de analgésicos opioides y psicótropos. Se incluyen polimorfismos desde fase de investigación hasta consolidados e incluidos en ficha técnica de medicamentos.

No obstante, se ofrece asesoramiento en el diseño de paneles personalizados de polimorfismos/genes para el desarrollo de estudios de investigación: prospectivos, retrospectivos; por patología, por gen, por fármaco; o a nivel de investigación traslacional.

Se emiten informes farmacogenéticos con los resultados de los análisis así como de la interpretación del significado biológico de los mismos. Además, se proporcionan recomendaciones clínicas en base a la evidencia científica actualmente disponible.

Predicción del uso problemático de medicamentos

Identificar factores de riesgo (edad, sexo, situación laboral/económica, interacción de fármacos, comorbilidades, marcadores genéticos, entre otros) que nos permitan prevenir la aparición de eventos adversos en el campo del dolor y otras áreas de la medicina.

Actualmente, se dispone de un modelo de predicción de riesgo de dependencia a analgésicos opioides, desarrollado de forma retrospectiva y validado de forma prospectiva, que incluye factores de riesgo sociodemográficos, clínicos y genéticos.

APLICACIONES DE LA TECNOLOGÍA

El objetivo final es ayudar a mejorar la calidad de vida y funcionalidad entre los pacientes anticipando la posible falta de efectividad o aparición de eventos adversos significativos durante sus tratamientos farmacológicos.

Contar con la información genética del paciente puede ayudar al facultativo en las decisiones de prescripción y manejo farmacológico del paciente. En este sentido, el diseño y aplicación de paneles de genes con capacidad de influir en la respuesta a un determinado fármaco/grupos de fármacos, puede ser de gran interés a la hora de desarrollar estudios de investigación traslacional y/o de coste-efectividad de cara a su implementación en la práctica clínica.

De igual forma, disponer de una herramienta como un modelo de predicción de aparición de eventos adversos potencialmente graves (por ejemplo, la dependencia a opioides), puede ayudar a tomar una decisión clínica sobre la prescripción o selección del tratamiento farmacológico y optimizar el manejo y resultado clínico del paciente.

VENTAJAS Y ASPECTOS INNOVADORES

La realización de estudios farmacogenéticos está indicada por la Agencia Española del Medicamento (AEMPS) para determinados medicamentos, especialmente en el área de la oncología. En muchos otros campos, todavía se encuentra en fase de implementación en base a la evidencia científica disponible y el balance coste-beneficio, el cual cada vez es más favorable. Pese a que en diferentes centros de investigación o sanitarios se puede contar con numerosas opciones de paneles genéticos, desde nuestro grupo, se dispone de un panel de genes específico aplicado a la medicina del dolor, así como la disponibilidad para ayudar en el diseño de paneles farmacogenéticos para otros campos, patologías, fármacos o genes de interés.

Por otra parte, en cuanto a la seguridad del uso de analgésicos opioides, se han desarrollado en los últimos años, numerosos modelos de predicción de desarrollo de dependencia a opioides. Sin embargo, hasta ahora, la gran mayoría de estos estudios y escalas propuestas han tenido lugar en población de Estados Unidos, donde la situación, consumo y hábitos en relación a los opioides son significativamente distintos a nuestro ámbito europeo. Las propuestas anteriores a 2015, fueron realizados según criterios de dependencia que ya han sido actualizados en la nueva versión el DSM-5. Además, muchos no son específicos de pacientes con dolor crónico no oncológico y/o proporcionan información del riesgo del paciente en el momento de iniciar el tratamiento con opioides, no en el momento en el que el uso ya es prolongado (>6 meses). A su vez, en base a la evidencia científica (incluida la producida por nuestro grupo), se considera relevante la implementación de marcadores farmacogenéticos en estas herramientas de predicción de dependencia a opioides, no habiéndose incluido hasta ahora, en los modelos de predicción previos.

GRADO DE DESARROLLO

Listo para aplicación inmediata. El grupo cuenta con una sólida trayectoria de publicaciones científicas y resultados validados prospectivamente en pacientes reales. La oferta incluye desde la investigación traslacional hasta el asesoramiento para la implementación en la práctica clínica diaria.

SECTORES DE APLICACIÓN

  • Hospitales y Unidades del Dolor: Para la selección del analgésico óptimo y la dosis segura.
  • Industria Farmacéutica: Diseño de ensayos clínicos con pacientes estratificados por perfil genético.
  • Compañías de Seguros de Salud: Implementación de programas de prevención de dependencia y optimización de costes.
  • Centros de Investigación Biomédica: Desarrollo de estudios de farmacogenética aplicada.

INVESTIGADOR PRINCIPAL

Javier Muriel Serrano – Departamento de Farmacología y Química Orgánica