INTRODUCCIÓN

El éxito en los ensayos clínicos de nuevos medicamentos es una etapa crítica tanto para las empresas biotecnológicas como para las farmacéuticas. El descubrimiento y el desarrollo de un nuevo fármaco es un proceso largo y costoso, con un alto riesgo de fracaso. Este proceso puede llevar más de 10 a 15 años, con un costo promedio de $1-2 mil millones.¹

La tasa de fracaso actual de los estudios clínicos de nuevos medicamentos, desde la fase I hasta la autorización clínica final, es de más del 90%². Es por eso que las compañías farmacéuticas trabajan en la mejora de la probabilidad de éxito (POS) en los ensayos clínicos. Este POS es fundamental para que los investigadores clínicos y los inversores biofarmacéuticos lo evalúen al tomar decisiones científicas y económicas.

La razón principal del fracaso de los ensayos clínicos es la imposibilidad de identificar una eficacia clínica real con un nuevo fármaco (40-50%)². Una forma de aumentar la POS es mejorar los criterios de selección de pacientes incluidos en los estudios clínicos. La democratización del uso de companion diagnostic (Cdx) en estudios clínicos en oncología se está moviendo en esta dirección³

El tema de esta nota de aplicación es discutir cómo el uso de diagnósticos complementarios (CoDx), y específicamente ensayos funcionales, durante ensayos clínicos en oncología puede mejorar la tasa de éxito. El Oncogramme ® , un ensayo funcional estandarizado, que permite la evaluación cuantitativa de las capacidades anticancerígenas de una molécula directamente en células cancerosas primarias (cultivo 2D) extraídas del tumor de un paciente, es el ejemplo que elegimos para ilustrar nuestra discusión^4–8.

1. Estudios clínicos en Oncología: Un proceso largo con alto riesgo de fracaso

El descubrimiento y desarrollo de fármacos es un proceso de más de una década de duración y de alto riesgo. El costo estimado de un medicamento aprobado clínicamente es de entre 1 y 2 mil millones de dólares. Por lo tanto, el éxito de los ensayos clínicos es crucial para las compañías farmacéuticas, después de años de investigación, desarrollo y estudios preclínicos. Sin embargo, solo uno de cada diez candidatos a fármacos, incluidos en un estudio clínico, finalmente será aprobado clínicamente. Es importante especificar que este 90% de los fracasos de los estudios clínicos incluyen solo los candidatos a medicamentos ingresados en un estudio clínico y no todos los candidatos a medicamentos eliminados durante los estudios preclínicos².

Como se explica en un artículo de Health Network University of Toronto, los ensayos clínicos se dividen en fases, para proporcionar puntos de decisión clave, para continuar o detenerse durante la ruta de desarrollo de medicamentos. La fase III es un paso crucial en el proceso de desarrollo de fármacos. Representa el paso más costoso y necesita mucho tiempo antes de obtener los resultados⁹.

Un artículo, del MIT, estudió el éxito de los ensayos clínicos en términos de tipo de enfermedad, fase clínica, patrocinador industrial o académico, presencia de biomarcadores, estado de indicación de plomo y tiempo. Para oncología, este estudio identificó una tasa de éxito del 3,4% desde la fase I hasta la aprobación clínica. El mismo estudio identificó 235 ensayos clínicos aleatorios de fase III publicados en Oncología del 1 de enero de 2000 al 31 de octubre de 2015. El artículo informó que el 62% de los ensayos clínicos de fase III en oncología no lograron resultados con significación estadística³.

Otro artículo, de la Universidad de Michigan, trató de identificar la razón de esta tasa del 90% de fracaso de los ensayos clínicos². Los autores identificaron cuatro razones: falta de eficacia clínica (40% -50%), toxicidad inmanejable( 30%), propiedades similares a medicamentos deficientes (10% -15%) y falta de necesidades comerciales y planificación estratégica deficiente (10%)².

Como la razón principal del fracaso de los ensayos clínicos es la falta de eficacia clínica (40% -50%)², una forma de disminuir la tasa de fracaso de los ensayos clínicos, debido a la falta de eficacia clínica, es mejorar la selección de pacientes, en particular en oncología, donde se observan diferencias importantes entre varios cánceres de la misma ubicación.

El uso de biomarcadores es una forma posible de mejorar la tasa de éxito del estudio clínico. En 406.038 entradas de datos de ensayos clínicos para más de 21.143 compuestos desde el 1 de enero de 2000 hasta el 31 de octubre de 2015, un equipo del MIT identificó que solo el 7,1% de todas las vías de desarrollo de fármacos que utilizan biomarcadores los utilizan en todas las etapas de desarrollo. Además, el autor identificó que el 92,3% de los ensayos que utilizan biomarcadores se observan solo a partir del 1 de enero de 2005³.

El mismo equipo destacó que un biomarcador se utiliza en el 10,8% de los estudios clínicos en Oncología. La tasa general de éxito de un estudio clínico oncológico es del 1,6% de los casos. Con un biomarcador, la tasa de éxito es del 10,7%. Un enfoque, en la fase III y más, identificó que sin biomarcador la tasa de éxito es del 33,6% y con biomarcador del 63,6%. Por lo tanto, las conclusiones de este estudio son que los ensayos clínicos de oncología con una selección de pacientes que utilizan biomarcadores tienen mayores tasas de éxito³.

Si la democratización de CDx, para la detección de biomarcadores, en estudios clínicos de oncología, aumenta la tasa de éxito del estudio clínico de menos del 2% a más del 10%, el riesgo de fracaso de los estudios clínicos sigue siendo muy alto. La aparición de una nueva subfamilia de CDx, los Diagnósticos Complementarios (CoDx), ofrece nuevas oportunidades para mejorar la selección de pacientes para su inclusión en estudios clínicos en oncología y así, aumentar la tasa de éxito.

2. Diagnóstico complementario: Los ensayos funcionales pueden ayudar en los estudios clínicos en oncología?

Las estrategias actuales para el tratamiento del cáncer los estudios clínicos se desarrollaron demostrando una eficacia mejorada en cohortes de pacientes definidas por similitud de diagnóstico. Como los cánceres son enfermedades complejas y heterogéneas, requieren un manejo terapéutico personalizado^7,10. El término «medicina personalizada» apareció después de la observación de tasas de respuesta y supervivencia insatisfactorias de los pacientes con nuevos medicamentos contra el cáncer, incluidos los medicamentos inmunooncológicos⁷.

El inicio de la medicina personalizada en oncología, con una estrategia de biomarcadores vinculada a un desarrollo de Cdx, fue en la década de 1980¹¹. Este enfoque de biomarcadores se extendió rápidamente para ensayos clínicos y tratamientos clínicos en oncología.

La definición de Cdx no es totalmente la misma en términos de regulación. Para el FDA (los E. E. U. U.), es : Un dispositivo de diagnóstico complementario puede ser un dispositivo de diagnóstico in vitro (DIV) o una herramienta de diagnóstico por imágenes que proporciona información que es esencial para el uso seguro y eficaz de un producto terapéutico correspondiente¹².

Para IVDR (Europa), “Diagnóstico complementario” significa un dispositivo, que es esencial para el uso seguro y eficaz de un medicamento correspondiente para:
(a) identificar, antes y / o durante el tratamiento, a los pacientes que tengan más probabilidades de beneficiarse del medicamento correspondiente, o
(b) identificar, antes y/o durante el tratamiento, a los pacientes que probablemente tengan un mayor riesgo de reacciones adversas graves como resultado del tratamiento¹³

Un artículo de Evenia ApS trató de describir los principales objetivos de un Cdx de la siguiente manera¹⁴:

(a) Identificar el grupo de pacientes apropiado que tiene más probabilidades de beneficiarse de un producto terapéutico;

(b) Identificar los grupos de pacientes para los que se ha demostrado adecuadamente que el producto terapéutico es seguro y eficaz, lo que permite ajustar el tratamiento para lograr una seguridad óptima;

(c) Predecir reacciones adversas graves que algunos pacientes pueden presentar como resultado del fármaco terapéutico utilizado;

(d) Monitorear la respuesta al tratamiento para mejorar / ajustar el esquema de dosificación y garantizar la seguridad continua del paciente.

Por lo tanto, al identificar la presencia o ausencia de un objetivo farmacológico en el cáncer del paciente, Cdx puede guiar al oncólogo hacia una terapia específica. Por otro lado, las compañías de desarrollo de oncofármacos utilizan Cdx durante los ensayos clínicos para identificar poblaciones que pueden tratarse con un fármaco.

Sin embargo, rápidamente aparecieron dos límites para el uso de biomarcadores basados en objetivos, en estudios clínicos o para ayudar al oncólogo a elegir el mejor tratamiento para el paciente:

► La positividad de un biomarcador, o la presencia del fármaco diana, no significa eficacia del tratamiento. Un problema inherente con los biomarcadores basados en dianas es que solo prueban la presencia de la diana farmacológica y no tienen en cuenta los mecanismos de resistencia no relacionados con la diana¹⁰.

► Otro problema es que algunos fármacos dirigidos, como los inhibidores de receptores quinasas, por ejemplo, no solo tienen un efecto dirigido, sino que generan actividades de amplio espectro en la célula, que no se prueban¹⁰.

Otro tipo de herramienta de diagnóstico apareció más recientemente: el diagnóstico complementario (CoDX). Si Cdx es un proceso rígido desde el paciente hasta el tratamiento específico (1 biomarcador positivo = 1 terapia dirigida), Codex puede proporcionar información sobre los beneficios potencialmente mejorados de recibir un medicamento. Sin embargo, estas pruebas de diagnóstico no hacen obligatorio un medicamento específico, y un resultado negativo no descalifica el medicamento vinculado. Por lo tanto, la principal diferencia entre Cdx y Codx es la libertad de decisión de los médicos con respecto a la elección del tratamiento para sus pacientes¹⁵. En resumen, un CoDx es una prueba que ayuda en la toma de decisiones beneficio-riesgo sobre el uso del producto terapéutico, donde la diferencia en beneficio-riesgo es clínicamente significativa¹⁶. Hasta ahora, CoDx, como Cdx, se han desarrollado principalmente en la indicación de cáncer y poseen un papel crucial en la medicina personalizada¹⁵.

Un CoDx, cercano al subtipo de paciente, es decir, ensayos funcionales, es particularmente interesante. Los ensayos funcionales prueban en las propias células de un paciente, antes del inicio del tratamiento, el arsenal de terapias disponibles para una indicación específica. Por lo tanto, en lugar de identificar las raíces del fenotipo de la enfermedad (biomarcador), capturan la respuesta final y, como tal, clínicamente relevante, a un fármaco producido por la interacción entre todas las variables biológicas. Estas pruebas son la transposición de ensayos preclínicos in vitro, realizados en modelos seleccionados para estudiar la respuesta a un fármaco candidato, a ensayos ex vivo clínicamente aplicables. Por lo tanto, los ensayos funcionales pueden proporcionar un enfoque de medicina personalizada para tratamientos sistémicos, incluidas las quimioterapias, que aún no se han asociado clínicamente con biomarcadores individuales o grupos de biomarcadores¹⁵.

Desde el punto de vista oncológico, los ensayos funcionales predictivos y, más específicamente, los ensayos de quimiosensibilidad y resistencia (ARSC) son un camino muy prometedor para ayudar al oncólogo en la decisión de la terapia clínica y mejorar la terapia individualizada y personalizada. Un punto crucial para comprender la importancia de los ensayos funcionales para la terapia personalizada es la predictividad de estos CoDx. Dos metanálisis estudiaron la productividad de CSRA. El primero, de la Universidad de Uppsala (Suecia), publicado en 2017, analizó los resultados de 1.835 pacientes individuales con CSRA, de 34 informes, e identificó una especificidad de CSRA del 88% (IC: 86% -90%) y una especificidad del 72% (IC: 68% -75%).¹⁰

El segundo metaanálisis, de Oncomedics (Francia) y Centre hospitalier universitaire Dupuytren (Francia), analizó 42 estudios e identificó, en términos de localización del cáncer, una sensibilidad entre el 44,4% y el 100%, con una mediana del 98%. Para la especificidad, en términos de localización del cáncer, entre 18,2% y 100%, mediana 77%. En resumen, el porcentaje de predicción correcto, identificado a través de este estudio, está entre 44.4% y 94.4% con un valor medio de 77.8%¹⁵.

Esta alta predictividad de los ensayos funcionales de CSRA puede dar confianza a los oncólogos a la hora de elegir las terapias a realizar para los pacientes.

Para el resto de esta nota de aplicación, vamos a destacar, utilizando el ejemplo de Oncogramme ® , cómo la alta predictividad de los ensayos funcionales puede asegurar un ensayo clínico de oncología de fase III al ayudar a la selección de pacientes de inclusión.

3. El Oncograma, ejemplo de Ensayo Funcional de Quimiosensibilidad y Resistencia para cáncer colorrectal metastásico

El cáncer colorrectal (CCR) es un importante problema de salud pública y la segunda causa principal de muerte relacionada con el cáncer en todo el mundo (880,000 muertes por año)¹⁷. El cáncer colorrectal metastásico muestra una baja tasa de supervivencia de los pacientes, alrededor del 11,4%¹⁸.

Los estándares de atención actuales son combinaciones de 5-fluorouracilo (5-FU) y ácido folínico (FA, también conocido como leucovorina) con oxaliplatino (FOLFOX), irinotecán (FOLFIRI) o ambos (FOLFIRINOX y FOLFOXIRI). Estas combinaciones pueden complementarse con anticuerpos anti-VEGF (bevacizumab) o anti-EGFR (cetuximab o panitumumab), dependiendo del estado mutacional de KRAS/NRAS/BRAF del tumor¹⁹. Estas terapias están asociadas con toxicidades conocidas, cuya gravedad depende de la edad o las comorbilidades de los pacientes y puede empeorar su condición general, lo que influye en las decisiones terapéuticas7. Los pacientes con mCRC con microsatélites inestables (MSI) recidivantes también pueden recibir inhibidores de puntos de control inmunitario nivolumab o pembrolizumab^20,21.

Es importante mencionar que se espera que un paciente con cáncer colorrectal (Ccr) metastásico tenga un 50% de probabilidad de responder a la quimioterapia combinada de primera cal²². Es por eso que la compañía francesa Oncomedics trabajó para desarrollar un ensayo funcional de quimiosensibilidad, capaz de determinar los perfiles de respuesta a los agentes quimioterapéuticos en CCR, mama y ovario. Oncogramme ® para CRCm está validado por CE-IVD.

Brevemente, Oncogramme ® consiste en la medición de la mortalidad inducida por terapia en células cancerosas cultivadas en 2D primarias de muestra de paciente, usando microscopía de fluorescencia. Esta prueba está totalmente estandarizada, lo que permite una fiabilidad y una alta tasa de éxito. Cuando se aplica a mCRC, el Oncogramme ® evalúa directamente las combinaciones de fármacos comúnmente utilizadas por los oncólogos, como 5-FU, FOLFOX, FOLFIRI o FOLFIRINOX. Un estudio piloto realizado en una cohorte de pacientes con mCRC mostró una sensibilidad del 84,6% del ensayo para predecir la respuesta tumoral⁷, que es sensiblemente superior a la literatura publicada sobre ensayos de quimiosensibilidad al CCR²³. Actualmente se está llevando a cabo un estudio clínico aleatorizado, que incluye 256 pacientes con Ccr y 13 centros clínicos franceses⁸.

El procedimiento experimental Monogrammed ® (Fig. 1) se realiza en menos de 15 días.  Este procedimiento comienza el día 1 con la biopsia o la extirpación del tumor por parte de un cirujano. El tumor extirpado se envía al laboratorio de patología, que separa el tumor en varias partes, una de las cuales está dedicada al Oncogramme ® .La parte tumoral se coloca en un medio de conservación con una formulación patentada, que preserva la viabilidad de las células durante 48 horas a 4 ° C, es decir, el tiempo necesario para el suministro de la muestra desde el hospital hasta el laboratorio. Una vez en el laboratorio, el tumor se disocia utilizando un medio patentado, lo que permite una alta viabilidad celular (>80%) y la preservación de la contaminación en más del 95% de los casos. Posteriormente, las células tumorales obtenidas se cultivan en otro medio patentado, lo que permite la purificación de la población celular y su enriquecimiento. Después del cultivo, las células cancerosas del paciente se ponen en contacto con las diferentes quimioterapias, y la muerte celular inducida se analiza mediante un sistema de tinción de doble fluorescencia. Esto es seguido por la redacción de un informe que presenta el perfil de respuesta estandarizado del tumor del paciente, lo que permite al médico elegir el tratamiento que se identificará como el más efectivo en las células cancerosas del paciente, con una predictividad del 84%.

 

Figura 1: Descripción general del procedimiento experimental Oncogramme ® , desde la cirugía hasta la lectura. Se recuperaron muestras viables y se procesaron para obtener cultivos primarios que se utilizaron posteriormente para la realización del Oncograma mediante exposición a fármacos quimioterapéuticos y análisis de muerte celular. El curso de tiempo completo fue de menos de 2 semanas

Resultados del oncograma es un diagrama que muestra la sensibilidad cuantitativa o la tasa de resistencia de las células tumorales del paciente a las diferentes quimioterapias. En la Fig. 2, podemos observar como ejemplo, los resultados de células tumorales resistentes a 5FU + ácido fólico y sensibles a Folfirinox, Folfox y Folfiri. La sensibilidad tumoral máxima se observa con Folirinox.

El punto crucial para el oncograma IVD CRCm es que el uso de esta prueba funcional permite pasar de una probabilidad de respuesta inferior al 50% a la quimioterapia de primera línea²² hasta el 84% de probabilidad⁷. Por lo tanto, sin Oncograma, el paciente tiene una posibilidad entre dos de recibir una quimioterapia efectiva en primera línea²². Usando una terapia identificada como efectiva por Oncograma, el paciente tiene un 84% de posibilidades de tener un efecto real en su tumor⁷.

 

Figura 2: Ejemplo de resultados gráficos de oncogramas

El Oncograma se basa en una plataforma tecnológica estandarizada, utilizable no solo para diagnóstico sino también para investigación, estudios preclínicos y clínicos, basada en 3 pilares:

Primero, un procedimiento estandarizado de tratamiento de tumores.

En segundo lugar, un kit de medios de cultivo y reactivos patentados para enviar la muestra, la disociación y el cultivo específico de células cancerosas primarias.

Y, por último, un algoritmo patentado para el conteo automático correlacionado con datos clínicos^4–7,9.

Estos tres pilares del oncograma permiten obtener más del 80% de la predictividad⁷. Esta plataforma tecnológica se ha desarrollado en Oncomedicina para CCR, mama, ovario, glioblastoma, pulmón, y puede extenderse a otros cánceres.

La siguiente parte de esta nota de aplicación está desarrollando cómo la plataforma tecnológica de alta predictividad de Oncogramme puede ayudar a las empresas farmacéuticas y biotecnológicas a asegurar ensayos clínicos de fase III en Oncología.

4. Cómo puede el oncograma asegurar los estudios clínicos de fase III en Oncología? Ejemplo de un nuevo fármaco contra el cáncer colorrectal metastásico

Como se explicó anteriormente, la Fase III, especialmente en Oncología, es un paso crucial en el proceso de desarrollo de fármacos, porque representa el paso más costoso y necesita mucho tiempo antes de observar los resultados. Además, la fase III compara el nuevo tratamiento con el estándar de atención. Con respecto a este punto específico, la literatura destacó lo difícil que es identificar, para un medicamento nuevo, una diferencia estadística versus el estándar de atención³. Como ejemplo, un estudio sobre 1245 ensayos clínicos en oncología entre el 1 de enero de 2000 y el 31 de octubre de 2015 destaca un POS para fase III a aprobación del 35,5% (EE 1,4%)3. El uso de un biomarcador puede mejorar la tasa de positividad de fase III del 33,6% (EE 1,4%) sin biomarcador al 63,6% (EE 5,5%) con un biomarcador³. Sin embargo, incluso con un biomarcador, casi el 40% de los estudios clínicos de fase III fracasan, la mitad debido a la falta de eficacia².

Estamos convencidos de que, debido a la alta predictividad de los ensayos funcionales de CSRA, es posible utilizarlos para mejorar la tasa de éxito de los ensayos clínicos en oncología. Para esto, elegimos un ejemplo: Usar un oncograma CRCm para mejorar la selección de pacientes en un ensayo clínico de fase III para un nuevo fármaco contra el cáncer colorrectal metastásico (Fig. 3).

En un estudio clínico clásico para un nuevo fármaco anti-CRCm (Fig. 3A), los pacientes aleatorizados se separan en dos ramas. Primera rama con la mitad de los pacientes aleatorizados, tratados con el nuevo fármaco. El segundo, con la otra mitad de los pacientes, tratados con tratamiento estándar, Folfox o Folfiri. Si decidimos agregar 300 pacientes aleatorizados en el estudio clínico, 150 pacientes recibirán atención estándar (Folfox o FOLFIRI). Como se publicó anteriormente, observaremos una respuesta del paciente de primera línea en menos del 50% de los casos²². Por lo tanto, en 150 pacientes tratados con FOLFOX o FOLFIRI, el NR (número de pacientes que responden al fármaco) podría ser de 72. Para la nueva droga, probaremos a 150 pacientes también. Para obtener el éxito de un ensayo clínico, el nuevo fármaco debe tener más del 50% de respuesta positiva. Por lo tanto, existe un alto riesgo de no obtener una diferencia estadística entre los resultados de nuevos medicamentos y los resultados estándar de atención, por lo que un estudio clínico falla.

Nuestra propuesta, para mejorar la tasa de éxito de este ensayo clínico, es agregar un Oncograma en la rama del nuevo fármaco, antes de tratar a los pacientes con el nuevo fármaco (Fig. 3B). Elegimos crear un estudio con 300 pacientes aleatorizados, 100 pacientes en la rama estándar de atención, 200 pacientes en la rama de medicamentos nuevos. En este nuevo estudio clínico, la rama estándar de atención, con FOLFOX y FOLFIRI, se mantiene en menos del 50% de los pacientes que responden²². Si tratamos a 100 pacientes, unos 48 podrían tener un efecto farmacológico real. Por otro lado, para el nuevo fármaco, podemos realizar Monogramas en 200 pacientes aleatorizados. Este primer paso eliminará a todos los pacientes que no responden a los nuevos medicamentos⁷. Si la efectividad del nuevo fármaco es de aproximadamente el 50% , la mitad de los 200 pacientes aleatorizados, identificados como tumores no sensibles al nuevo fármaco mediante el Oncograma, se abandonarán. Para este ejemplo, elegimos abandonar 104 pacientes que no responden a los nuevos medicamentos. Por lo tanto, solo los pacientes identificados con un tumor sensible mediante Oncograma, 96 pacientes en este ejemplo, recibirán el tratamiento con el nuevo fármaco. Como la predictividad del Oncograma en cáncer colorrectal metastásico es 84%⁷, observaremos un efecto real del nuevo fármaco en el 84% de los pacientes tratados. Entonces, algo así como 81 pacientes que respondieron por 96 pacientes tratados. En este caso, podemos identificar una diferencia estadística real frente al estándar de atención (menos del 50% de los pacientes que respondieron para el estándar de atención FRENTE al 84% de los pacientes que respondieron para el Nuevo medicamento).

Este ejemplo ilustra que el oncograma mejora drásticamente la posibilidad de éxito en el estudio clínico al seleccionar los nuevos tumores que responden al fármaco y asegurar el ensayo clínico de fase III. Otra ventaja importante, el uso de Oncogramas disminuye drásticamente el número de pacientes que no responden al nuevo fármaco que reciben el nuevo fármaco sin ningún efecto contra su tumor, pero con efectos secundarios del nuevo fármaco. En el estudio clásico, el 50% de los pacientes tratados por el nuevo fármaco reciben el nuevo fármaco sin efecto antitumoral. Mediante Oncograma, solo el 16% de los pacientes tratados por el nuevo fármaco reciben el nuevo fármaco sin efecto antitumoral.

A

 

Figura 3A: Estudio clínico clásico de fase III para un nuevo fármaco anti-CCR. Estudio clínico de fase III para un nuevo fármaco anticrcincluyendo selección de pacientes sin oncograma de CCR.

 

B

Figura 3B: Estudio clínico clásico de fase III para un nuevo fármaco anti-CCR. Estudio clínico de fase III para un nuevo fármaco anticrcincluyendo selección de pacientes con Oncograma de CCR.Oncograma en la rama del nuevo fármaco, antes de tratar a los pacientes con el nuevo fármaco.

Discusión

El estudio clínico oncológico es un proceso largo y costoso con una alta tasa de fracaso². Durante años, la estrategia de biomarcadores, a través de Cdx, intentó disminuir la alta tasa de fracasos clínicos, vinculados a la falta de eficacia clínica (40% -50% del fracaso del ensayo clínico)². Este enfoque, específicamente para la fase III de los estudios clínicos oncológicos, logró aumentar la tasa de éxito del 33,6% sin biomarcador al 63,6% con biomarcador³. Sin embargo, la tasa de fallas de fase III se mantiene alta.

En esta nota de aplicación, proponemos un nuevo enfoque para mejorar la tasa de éxito de los estudios clínicos oncológicos: El uso de un ensayo funcional Codx CSRA para mejorar la selección de pacientes durante la fase III de los estudios clínicos en oncología. 

► La alta productividad (más del 80%)¹⁵ de los ensayos funcionales CSRA permiten:

1. Asegure y aumente la tasa de éxito del estudio clínico de fase III en oncología seleccionando, con una predictibilidad superior al 80%, la respuesta a un nuevo fármaco de los pacientes.
2. Disminuir el número de pacientes, incluidos en un ensayo clínico de fase III en oncología, que reciben el nuevo fármaco como tratamiento sin ningún efecto antitumoral.
3. Aumentar la valorización del nuevo fármaco antitumoral con un código asociado
4. Trabajar en el reposicionamiento de medicamentos mediante la identificación de una nueva población que responda

► Estamos convencidos de que la plataforma tecnológica Oncogramme es la mejor candidata a CSRA para su estudio clínico de fase III en oncología porque:

1. Oncogramme es una plataforma tecnológica estandarizada y de fácil desarrollo vinculada a la clínica
2.  Alta predictividad de los resultados del Oncograma (más del 84% de la predictividad)⁷
3. El oncograma puede predecir la actividad antitumoral no solo para quimioterapias sino para todos los fármacos con efecto directo sobre las células tumorales (inmunoterapia, ADC, AD)
4. El oncograma puede predecir efectos sinérgicos como Quimioterapia + Quimioterapia o Quimioterapia + Inmunoterapia.
5. Ensayo funcional listo para IVD: Cáncer colorrectal (IVD); Mama y Ovario (listo para IVD); Pulmón, Glioblastoma, Próstata,... (En progreso)
6. Larga experiencia de trabajo con empresas biotecnológicas y farmacéuticas
7. La investigación y el desarrollo se realizan internamente en laboratorios Oncomédicos. Los experimentos monogramados se realizan en un importante laboratorio de diagnóstico clínico europeo.

Referencias: