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Optimizar la colaboración entre academia e industria farmacéutica para mejorar la evaluación toxicológica de fármacos

Optimizar la colaboración entre academia e industria farmacéutica para mejorar la evaluación toxicológica de fármacos

Un nuevo artículo de Manuel Pastor, Jordi Quintana y Ferran Sanz recoge su experiencia en el proyecto eTOX para mejorar la transferencia de modelos de la academia a la industria.

23.11.2018

Los investigadores Manuel Pastor, Jordi Quintana y Ferran Sanz han publicado un artículo en la revista Frontiers in Pharmacology en el que comparten la experiencia acumulada sobre la transferencia de modelos predictivos computacionales desde entornos académicos a la industria. Esta experiencia fue adquirida en el ya concluido proyecto eTOX, financiado por la Innovative Medicines Initiative (IMI). Entre los principales resultados de este proyecto está el abrir el camino a un nuevo modelo de colaboración de las industrias farmacéuticas entre sí y también entre estas y el mundo académico, en el que se comparten datos y conocimientos con el fin de mejorar la evaluación toxicológica de los compuestos candidatos a fármacos.

Los autores son miembros del Programa de Investigación en Informática Biomédica (GRIB),  programa conjunto del Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas (IMIM) y la UPF. “En este artículo hemos compartido nuestra experiencia sobre la adaptación de herramientas computacionales para el descubrimiento de fármacos generadas en la academia para su uso en la industria farmacéutica. Es un aspecto que a menudo se pasa por alto en este tipo de proyectos”, comenta Manuel Pastor, responsable del grupo de Farmacoinformática del GRIB. “Hemos descrito algunos de los problemas que identificamos y las soluciones que aplicamos para resolverlos o mitigarlos”, añade.

Confidencialidad de los datos

En el proyecto, las compañías farmacéuticas aportaron datos generados y almacenados internamente para el entrenamiento de los modelos predictivos. Uno de los problemas que se presentaron fue la necesidad de compartir información de carácter confidencial, como la estructura de compuestos en desarrollo. Dada la alta sensibilidad de estos datos, las empresas se oponían a sacar esta información fuera de sus repositorios internos.

“La solución que propusimos fue construir el software necesario para poder instalar el sistema de creación de modelos dentro de las propias empresas, de manera que el modelo se pudiera crear allí y aplicar sus sistemas de seguridad”, detalla Ferran Sanz, coordinador académico del proyecto y director del GRIB.  De este modo, se garantizó que los modelos pudiesen ser utilizados en compuestos confidenciales correspondientes a los candidatos de fármacos en desarrollo.

Por otro lado, en los entornos de producción, donde las decisiones importantes pueden basarse en los resultados del modelo, es importante mantener un inventario ordenado de todos los modelos y versiones desarrollados. En eTOX, cada modelo fue documentado en un repositorio central y se utilizaron identificadores únicos para cada uno de ellos.

Más allá del trabajo realizado durante el proyecto, muchos de los socios de eTOX han continuado su colaboración y ahora participan en un nuevo proyecto IMI (eTRANSAFE), que comparte el objetivo de desarrollar sistemas predictivos. “Esperamos que aplicar las ideas descritas en nuestro artículo contribuya a ahorrar tiempo y esfuerzo en eTRANSAFE y en otros proyectos similares público-privados, así como a mejorar la eficiencia en la colaboración entre la industria farmacéutica y la academia en el desarrollo de herramientas computacionales para el descubrimiento de fármacos”, concluye Ferran Sanz, catedrático del Departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud de la UPF.

Artículo de referencia:

Pastor M, Quintana J and Sanz F. Development of an Infrastructure for the Prediction of Biological Endpoints in Industrial Environments. Lessons Learned at the eTOX Project.
Frontiers in Pharmacology, October 2018. doi: 10.3389/fphar.2018.01147. 

 

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