(Madrid).- El sistema inmunológico humano está compuesto por una gran cantidad de células en constante circulación. Esta compleja red celular orquesta interacciones con cada órgano y tejido, desplegando una larga gama de funciones que aún se están estudiando por parte de la comunidad científica.
Esta misma complejidad obstaculiza la capacidad de los científicos de anticipar cómo responderán los pacientes a los tratamientos, así como los posibles efectos secundarios que podrían experimentar.
Este dilema conduce con frecuencia a las empresas farmacéuticas a abandonar el desarrollo de fármacos potencialmente beneficiosos para ciertos pacientes, interrumpiendo ensayos clínicos incluso cuando los resultados muestran promesas para algunos individuos.
En este escenario, surge Immunai, que ofrece una solución innovadora para predecir las respuestas de los pacientes a los tratamientos. La compañía ha generado una extensa base de datos, conocida como AMICA, que fusiona múltiples estratos de datos de expresión génica y proteica en células, junto con información de ensayos clínicos. Este enfoque permite emparejar de manera precisa los medicamentos adecuados con los pacientes correspondientes.
Nuestro punto de partida fue crear lo que yo llamo Google Maps para el sistema inmunológico, explica el cofundador y director ejecutivo de Immunai, Noam Solomon. Comenzamos con la secuenciación de ARN unicelular y, con el tiempo, agregamos más y más 'ómicas': genómica, proteómica, epigenómica, todo para medir la expresión y función celular del sistema inmunológico, para medir el entorno inmunológico de manera integral. Luego comenzamos a trabajar con compañías farmacéuticas y hospitales para perfilar los sistemas inmunológicos de los pacientes sometidos a tratamientos para llegar realmente a los mecanismos fundamentales de acción y resistencia de las terapias, continúa.
El fundamento de esta base de datos masiva de Immunai es el fruto de la experiencia única de sus cofundadores, Solomon y Luis Voloch, ambos con formación en matemáticas e informática. Solomon, quien en el momento de la fundación de Immunai era postdoctorado en el Departamento de Matemáticas del Massachusetts Institute of Technology (MIT), articula la misión de la empresa como un intento por cerrar la brecha histórica entre las ciencias computacionales y las ciencias biológicas.
Esta brecha, exacerbada por la creciente complejidad de la industria farmacéutica, ha dado lugar a lo que se conoce como la Ley de Eroom, en contraposición a la famosa Ley de Moore en la informática. Solomon advierte que esta tendencia pone en peligro el desarrollo de nuevos medicamentos, con repercusiones significativas para los pacientes.
Hoy en día, sólo hay entre un 5 y un 10% de posibilidades de que cualquier ensayo clínico tenga éxito. Lo que hemos construido a través de un mapeo muy sólido y granular del sistema inmunológico es una oportunidad para mejorar las etapas preclínicas y clínicas del desarrollo de fármacos, puntualiza Solomon.
Orígenes de Immunai
La génesis de Immunai se remonta al encuentro entre Voloch y Solomon, y basado en la experiencia personal de Voloch con el tratamiento del cáncer de su abuelo. Esta vivencia hizo reflexionar al investigador sobre cómo su experiencia podría beneficiar a otros pacientes en situaciones similares.
La unión de estos dos investigadores con los cofundadores científicos de Immunai, Ansu Satpathy y Danny Wells, marcó el inicio de un viaje para comprender mejor por qué los pacientes responden de manera dispar a tratamientos comunes contra el cáncer. A través del análisis de datos de secuenciación de ARN unicelular y la integración de diversas fuentes de información, Immunai ha logrado construir AMICA, la base de conocimiento inmunológico celular más grande del mundo.
Este enfoque, centrado en el sistema inmunológico, ha permitido a Immunai establecer colaboraciones con gigantes farmacéuticos para optimizar sus ensayos clínicos y mejorar la identificación de tratamientos prometedores. Con su amplio conocimiento y datos precisos, Immunai aspira a revolucionar la forma en que se desarrollan y prescriben tratamientos médicos, en aras de un futuro donde la ciencia de laboratorio se traduzca de manera más efectiva en beneficios tangibles para los pacientes.
Fuente: Con Salud
