El 'big data' favorece un mayor éxito en los tratamientos personalizados contra el cáncer de mama

Publicado 11/10/2016 17:27:07CET

MADRID, 11 Oct. (EUROPA PRESS) -

El desarrollo de herramientas de 'Big Data' para su aplicación en el campo de la medicina permitirá lograr un mayor éxito en el uso de tratamientos personalizados contra el cáncer de mama, ya que se trata de una enfermedad directamente relacionada con la genética.

Los avances científicos que permiten diagnosticar y tratar la enfermedad se multiplican casi a diario y la estela de datos que dejan a su paso es casi inabarcable, según informa Elsevier. De hecho, se prevé que en 2020 el conocimiento médico actual se multiplique por dos cada 73 días.

El proyecto 'Cancer Moonshot Initiative' trata de acelerar la investigación de la enfermedad aplicando un tratamiento personalizado a cada paciente, pero "se necesita una plataforma electrónica que una datos clínicos y genéticos recopilados en distintos hospitales y repositorios", ha reconocido David Neal, senior VP de Investigación Académica Global de Elsevier y profesor de cirugía oncológica en la Universidad de Oxford (Reino Unido).

Según el National Cancer Institute de Estados Unidos, la mutación de la proteína BRCA1 es responsable del 25 por ciento de los cánceres de mama hereditarios y de entre un 5 y 10 por ciento del resto. Según los estudios, si uno de los padres porta esta mutación en sus genes sus hijas tienen un 50 por ciento de posibilidades de contraer la enfermedad.

Por ello, hacer pruebas sobre estas mutaciones genéticas e informar a las pacientes ya permite adelantarse a ella y tomar las decisiones más adecuadas.

El tratamiento correcto de los datos también dio sus frutos en marzo de 2016, cuando un estudio clínico británico denominado 'EPHOS B' desarrollado sobre 257 pacientes de un tipo de terminado de cáncer de mama --HER2 positivo-- mostró que administrar la medicación correcta antes de una operación, trae consigo un alto grado de desaparición de los tumores.

Según Neal, la clave para administrar ese tratamiento previo personalizado es entender la enfermedad concreta. "No hay un solo tipo de cáncer de mama sino unos veinte. Tratarlos todos de la misma manera es inefectivo", ha reconocido.

En este sentido, las herramientas de Big Data que está desarrollando Elsevier permiten a la comunidad científica compartir una gran cantidad de datos recopilados en el mundo además de dotar a los líderes de la iniciativa Moonshot con la información necesaria para tomar decisiones estratégicas.

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