Los científicos pueden estar un paso más cerca de curar el Alzheimer gracias a un modelo informático único en su tipo que ha simulado con éxito un ensayo clínico que evalúa la eficacia de múltiples tratamientos para la enfermedad de Alzheimer (EA).
«Llamamos a esto un ensayo clínico virtual, porque usamos datos de pacientes reales anonimizados para simular resultados de salud», dijo Wenrui Hao, profesor asociado de matemáticas en Penn State, autor principal e investigador principal del estudio publicado. en la edición de septiembre de la revista PLoS Computational Biology .
«Lo que encontramos se alinea casi exactamente con los hallazgos en ensayos clínicos anteriores, pero debido a que estábamos usando una simulación virtual, tuvimos el beneficio adicional de comparar directamente la eficacia de diferentes medicamentos durante períodos de prueba más largos».
Usando datos clínicos y de biomarcadores, los investigadores construyeron un modelo causal computacional para ejecutar ensayos virtuales sobre el tratamiento aprobado por la FDA aducanumab, así como otra terapia prometedora en evaluación, donanemab. Los dos medicamentos son algunos de los primeros tratamientos diseñados para trabajar directamente sobre lo que puede causar la enfermedad, en lugar de solo tratar los síntomas.
Los investigadores establecieron el marco de tiempo del ensayo para períodos de mediano plazo (78 semanas) y largo plazo (10 años) con regímenes de dosis baja (6 mg/kg) y dosis alta (10 mg/kg) de aducanumab, y un régimen de dosis única (1400 mg) de donanemab. Estas son las mismas dosis utilizadas en los ensayos en humanos para la aprobación de la FDA.
Sus resultados confirmaron lo que se encontró en los ensayos clínicos reales. Ambos medicamentos tuvieron un efecto grande y sostenido en la eliminación de las placas de beta-amiloide , un péptido que se encuentra en el cerebro de las personas con enfermedad de Alzheimer. El equipo también encontró que ambos tratamientos tuvieron un pequeño efecto en la desaceleración del deterioro cognitivo en los pacientes, aunque donanemab fue ligeramente más efectivo que aducanumab durante un período simulado de 10 años.
«Con más de 10 terapias antiamiloides en desarrollo, una pregunta importante es cuál es mejor», dijo el colaborador y coinvestigador principal del estudio, el Dr. Jeffrey Petrella, profesor de radiología y director del Laboratorio de Investigación de Imágenes de Alzheimer en Duke. Universidad. «A menudo se necesitan decenas de millones de dólares y muchos años para hacer una comparación directa de los medicamentos. Nuestro estudio mostró que el efecto de estos dos medicamentos antiamiloides en la desaceleración del deterioro cognitivo es en realidad bastante modesto, y si se administra tarde en vida, apenas detectable».
Petrella explicó que quedan dudas dentro de la comunidad médica con respecto a la eficacia de eliminar las placas amiloides y si el tratamiento, que se administra por vía intravenosa mensualmente, en realidad previene o retrasa el deterioro cognitivo.
«Esta incertidumbre, combinada con la tasa de fracaso del 99 % de los ensayos de otras clases de tratamientos para la EA, tiene sus raíces en una comprensión incompleta de los mecanismos complejos que dan lugar a la EA, y cómo la trayectoria de la enfermedad y la respuesta al tratamiento pueden variar de un individuo a otro, » escriben los investigadores. «Es probable, por lo tanto, que el tratamiento personalizado deba desempeñar un papel central en el futuro manejo y asesoramiento de los pacientes con EA».
Los investigadores también utilizaron su modelo para desarrollar planes de tratamiento personalizados para pacientes virtuales individuales, teniendo en cuenta los posibles efectos secundarios de la terapia antiamiloide, como inflamación y sangrado cerebral, dolores de cabeza, mareos, náuseas, confusión y problemas de visión. Los resultados del equipo muestran que el régimen de tratamiento óptimo aumenta gradualmente la dosis hasta que alcanza una dosis máxima y continúa en un estado estable.
«Nuestro objetivo era minimizar el deterioro cognitivo y al mismo tiempo minimizar la dosis del tratamiento para limitar los efectos secundarios correspondientes», dijo Suzanne Lenhart, profesora de canciller de matemáticas en la Universidad de Tennessee, Knoxville, quien colaboró en el estudio. «Nuestro modelo brindará el nivel de tratamiento óptimo a lo largo del tiempo del fármaco, pero quizás aún más importante, brinda el plan de tratamiento personalizado óptimo para cada paciente».
Usando el marco que desarrollaron, los investigadores ahora buscarán aplicar un modelo computacional de tratamiento óptimo a otras terapias de EA únicas y combinadas que se encuentran actualmente en evaluación e incorporar nuevos datos de ensayos clínicos en su modelo a medida que estén disponibles.
Los investigadores reconocieron que tales ensayos virtuales incorporan numerosas suposiciones basadas en evidencia con respecto a la patogénesis de la enfermedad, el mecanismo terapéutico, los efectos secundarios y una serie de otros factores que podrían afectar el resultado.
«A pesar de estas limitaciones, este es el primer paso hacia ensayos clínicos personalizados», dijo Petrella. «Hemos demostrado que este tipo de modelo puede funcionar. Imagino que se utilizará como una herramienta de precisión para mejorar los ensayos clínicos reales, optimizando las dosis y las combinaciones de medicamentos para pacientes individuales».