Como encontrar dados confiáveis sobre câncer e acelerar o desenvolvimento de medicamentos

Cientistas analisando dados

No mundo do desenvolvimento de medicamentos para o câncer, o acesso a dados confiáveis e de alta qualidade é fundamental. Afinal, a capacidade de identificar e validar alvos moleculares com precisão, além de otimizar o design de ensaios clínicos, pode fazer a diferença entre um tratamento eficaz e uma oportunidade perdida.

Duas das principais fontes de dados somáticos curados por especialistas, que têm se mostrado cruciais para pesquisadores e desenvolvedores, são o Catalogue of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC) e o Human Somatic Mutation Database (HSMD), ambas licenciadas exclusivamente pela QIAGEN.

A importância de dados de qualidade sobre câncer

Dados sobre câncer são a base para a descoberta de medicamentos em oncologia. Isso porque eles orientam pesquisadores a explorar mutações somáticas, prever toxicidade de medicamentos e desenvolver terapias eficazes.

Além disso, bases precisas também permitem expandir indicações de tratamentos existentes e explorar novas abordagens para tipos raros de câncer.

Então, ao usar bancos de dados como o COSMIC e o HSMD, os pesquisadores conseguem evitar armadilhas nas fases iniciais da descoberta de medicamentos e têm maior confiança ao validar candidatos a alvos de drogas. Tais informações também ajudam a agilizar o processo de desenvolvimento de novos medicamentos e terapias.

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COSMIC: dados de alta qualidade para descoberta de medicamentos oncológicos

O COSMIC é amplamente reconhecido como uma das bases de conhecimento mais abrangentes sobre variantes somáticas no câncer.

Afinal, ele integra dados genômicos de várias fontes e fornece ferramentas que permitem aos pesquisadores interpretar os impactos dessas variantes no desenvolvimento do câncer – tudo isso fundamentado em mais de 29 mil publicações científicas.

Além disso, para completar o catálogo principal do COSMIC, há seis recursos adicionais, incluindo o Cancer Gene Census (CGC) e o Cancer Mutation Census (CMC), que fornecem informações detalhadas sobre o papel dos genes e mutações na oncogênese.

Esses recursos ajudam os pesquisadores a obter dados valiosos sobre como determinadas mutações podem ser alvos terapêuticos eficazes. Assim, é possível obter a base para a descoberta de novos medicamentos e tratamentos.

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HSMD: potencializando o desenvolvimento de medicamentos

Enquanto o COSMIC é essencial para a descoberta de alvos, o HSMD se destaca no suporte ao desenvolvimento de medicamentos oncológicos. Isso porque ele combina dados do mundo real com curadoria de especialistas, oferecendo uma visão abrangente de variantes genéticas observadas clinicamente em mais de 547 mil casos de oncologia.

O HSMD fornece dados detalhados sobre pequenas variantes, como SNVs, indels, e fusões genéticas, permitindo que pesquisadores compreendam melhor a função, bem como a relevância clínica dessas alterações.

Então, combinando dados do QIAGEN Knowledge Base (QKB) e de casos clínicos reais, o HSMD possibilita uma exploração mais profunda de características mutacionais, ajudando a definir melhor a ação dos medicamentos.

Essa abordagem baseada em dados do mundo real facilita o design de ensaios clínicos mais precisos e aumenta a chance de sucesso no desenvolvimento de novos tratamentos.

Como dados confiáveis aceleram o desenvolvimento de medicamentos?

O uso de dados confiáveis e curados de forma rigorosa, como os disponíveis no COSMIC e no HSMD, tem o potencial de acelerar o desenvolvimento de medicamentos oncológicos de várias maneiras:

1. Identificação e validação de alvos

Ao acessar dados bem categorizados sobre mutações somáticas, os pesquisadores podem identificar rapidamente os alvos mais promissores para novas terapias.

Afinal, essas informações permitem a escolha de biomarcadores adequados e a identificação de mutações críticas associadas ao câncer, que podem ser usadas para desenvolver terapias personalizadas.

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2. Otimização de ensaios clínicos

O acesso a dados detalhados sobre variantes observadas em estudos clínicos permite um design de ensaios mais eficiente, aumentando assim, a probabilidade de sucesso.

Com informações sobre respostas a terapias anteriores e resistência a medicamentos, os pesquisadores podem:

  • projetar ensaios clínicos mais direcionados;
  • selecionar pacientes com base em perfis genômicos específicos;
  • prever quais mutações podem responder melhor a certos tratamentos.

Isso não apenas melhora a eficácia dos ensaios, mas também reduz o tempo necessário para levar novos tratamentos ao mercado.

3. Expansão de indicações

Dados do COSMIC e do HSMD ajudam na expansão de indicações terapêuticas, permitindo assim que tratamentos existentes sejam testados e usados em outros tipos de câncer.

O uso de dados reais e observacionais, combinado com a curadoria de variantes genéticas, ajuda os pesquisadores a identificar novos subtipos de câncer que podem responder a tratamentos já disponíveis.

Essa abordagem de “reposicionamento de medicamentos” pode resultar em terapias mais rápidas e econômicas, pois aproveita o que já foi desenvolvido para outros contextos clínicos.

4. Redução de erros

A curadoria especializada de ambos os bancos de dados evita que os pesquisadores invistam tempo ou recursos em dados irrelevantes ou incorretos. Dessa forma, o processo rigoroso de curadoria do COSMIC e HSMD garante que apenas informações validadas e clinicamente relevantes estejam disponíveis para uso.

5. Suporte ao desenvolvimento de terapias combinadas

Os dados sobre mutações somáticas também são críticos no desenvolvimento de terapias combinadas.

Afinal, ao analisar as mutações associadas à resistência a tratamentos, os pesquisadores podem identificar quais combinações de medicamentos têm maior probabilidade de serem eficazes.

Isso pode ser particularmente útil no combate à resistência a medicamentos em cânceres avançados, nos quais as terapias únicas muitas vezes não são mais eficazes.

6. Exploração de dados real-world e aplicação clínica

Os dados de mundo real (real-world data) do HSMD, derivados de casos clínicos reais, oferecem uma perspectiva prática para a aplicação clínica das descobertas. Isso porque esses dados ajudam a transpor o conhecimento teórico para a prática clínica, facilitando a aplicação imediata das descobertas em pacientes reais.

7. Aceleração do time-to-market

Ao reduzir o tempo necessário para identificar alvos de drogas e otimizar ensaios clínicos, o uso de dados confiáveis pode acelerar o “time-to-market” dos medicamentos oncológicos.

Ou seja, com isso, novos tratamentos chegam aos pacientes de forma mais rápida, melhorando as opções terapêuticas e potencialmente salvando vidas.

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Se você é um pesquisador, oncologista ou desenvolvedor de medicamentos, considere integrar o COSMIC e o HSMD à sua estratégia para otimizar o diagnóstico do seu paciente, além de melhorar sua pesquisa e aumentar as chances de sucesso no desenvolvimento de novas terapias.

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Referências

QIAGEN. Using trusted cancer data can accelerate drug discovery and development. https://digitalinsights.qiagen.com/news/blog/translational/cosmic-and-hsmd-data-for-biopharma/ (acessado em 06 de setembro de 2024).

Jornal da USP. Combinação de tratamentos controla câncer sem causar efeitos negativos. https://jornal.usp.br/ciencias/ciencias-biologicas/combinacao-de-tratamentos-controla-cancer-sem-causar-efeitos-negativos/ (acessado em 06 de setembro de 2024).

Microsoft. Como a tecnologia médica ajuda a acelerar a descoberta de medicamentos. https://www.microsoft.com/pt-br/industry/healthcare/resources/pharma-medtech-drug-discovery (acessado em 06 de setembro de 2024).

Agência Fapesp. Pesquisadores testam nova estratégia para acelerar o desenvolvimento de fármacos. https://agencia.fapesp.br/pesquisadores-testam-nova-estrategia-para-acelerar-o-desenvolvimento-de-farmacos/37878 (acessado em 06 de setembro de 2024).

Inca. Fases de desenvolvimento de um novo medicamento. https://www.gov.br/inca/pt-br/assuntos/pesquisa/ensaios-clinicos/fases-de-desenvolvimento-de-um-novo-medicamento (acessado em 06 de setembro de 2024).

SMITH, Alan D.; RODA, Desam; YAP, Timothy A. Strategies for modern biomarker and drug development in oncology. Journal of Hematology & Oncology, v. 7, p. 1-16, 2014. https://link.springer.com/article/10.1186/s13045-014-0070-8 (acessado em 06 de setembro de 2024).

ASHLEY, David et al. Accepting risk in the acceleration of drug development for rare cancers. The Lancet Oncology, v. 16, n. 4, p. e190-e194, 2015. https://www.thelancet.com/journals/lanonc/article/PIIS1470-2045(14)71153-2/abstract (acessado em 06 de setembro de 2024).

NASS, Sharyl J. et al. Accelerating anticancer drug development—opportunities and trade-offs. Nature Reviews Clinical Oncology, v. 15, n. 12, p. 777-786, 2018. https://www.nature.com/articles/s41571-018-0102-3 (acessado em 06 de setembro de 2024).

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