Crean superordenador que promete disminuir el tiempo de diagnóstico de enfermedades poco frecuentes

Cerca de 350 millones de personas en todo el mundo sufren de alguna de las denominadas enfermedades raras. En Chile, se estima que 1 millón de la población ha sido diagnosticada con alguna de las 7000 enfermedades poco frecuente (EPOF) que se conocen en el mundo.

La baja incidencia en esta agrupación de enfermedades ha complicado los diagnósticos y elaboración de tratamientos certeros que estén al alcance de todos los pacientes. Según el reporte de la Federación Chilena de Enfermedades Raras (FECHER), en el país las personas demoran entre 7 a 12 años en tener un diagnóstico, mientras que la media OCDE es de 4 a 5 años.

Sin embargo, este escenario podría cambiar gracias a un superordenador (una computadora capaz de trabajar mucho más rápido que un ordenador corriente), que ha conseguido realizar 255 nuevos diagnósticos en una base de datos de casi 8.400 personas de toda Europa en un tiempo récord. El objetivo de este grupo es conseguir en 2027 que todos los pacientes tengan un diagnóstico preciso en menos de un año desde su primera visita.

El grupo llamado Solve-RD (resolución de enfermedades raras), es la primera colaboración internacional que comparte datos de pacientes con enfermedades raras para mejorar su diagnóstico. Está formado por 21 instituciones europeas (junto a un socio estadounidense) y cuenta con más de 300 investigadores de 15 países.

La suma de todos los pacientes con los que trabajan estos expertos supera las 270.000 personas anuales. Toda la investigación, junto una explicación detallada del método y varios ejemplos reales se ha publicado en seis artículos en la revista European Journal of Human Genetics.

Según explicó a El País Leslie Matalonga, especialista de genómica clínica en el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG) y encargada de procesar todos los datos del proyecto, la detección de las EPOF “comienzan con pruebas bioquímicas y, con suerte, se hacen pruebas en determinados genes que se cree que pueden causar la enfermedad”. Si estas pruebas no dan un diagnóstico claro, se secuencia el genoma completo del paciente. Sin embargo, no todos los hospitales tienen capacidad para hacerlo y no todos los análisis permiten identificar la enfermedad.

Estos pacientes que no cuentan con un diagnóstico son con los que trabaja Solve-RD. “Los casos que nosotros recibimos son casos que llevan años pasando por mil especialistas, hospitales, centros, países”, comenta Matalonga.

Funcionamiento del superordenador

El exoma secuenciado de estos pacientes se sube a una base de datos compartida, los cuales en primera instancia son recogidos, transferidos, encriptados y almacenados de manera estandarizada. Con estos datos se puede realizar nuevos diagnósticos.

Sergi Beltran, colíder del grupo de análisis de datos y jefe de la Unidad de Bioinformática del CNAG, explica que “un genoma humano son 300 gigabytes de datos crudos. Muchos ordenadores portátiles no tienen un disco duro que pueda acoger un genoma”. Procesar estos datos en un ordenador normal, con una única CPU, podría tardar miles de horas. Al superordenador del CNAG le bastan unas pocas.

Una vez estandarizado y compartido con todo el equipo, Beltran y Matalonga plantean diferentes preguntas basadas en el cuadro médico y comparan el ADN del paciente y el familiar en busca de mutaciones presentes en uno de los dos y que puedan ocasionar la enfermedad. “Tenemos identificado qué tipo de genes queremos mirar en función de la historia del paciente”, dice Matalonga.

Con la respuesta del superordenador, se monta una hipótesis sobre las posibles causante de la dolencia y se informa al centro colaborador al que acudió el paciente. Allí, un médico valida o rechaza esa hipótesis. A veces es necesario realizar pruebas complementarias, lo que alarga el proceso, pero normalmente se consigue un diagnóstico en dos o tres meses desde que se reciben los datos. “Puede que haya cinco personas en todo el mundo con ese mismo problema. Eso requiere una aproximación mucho más individualizada a cada paciente”, explica Schüle.

Dado el éxito con el diagnóstico de enfermedades raras, la Unión Europea ha aportado fondos para que la investigación siga hasta 2022, aunque la idea del proyecto es perdurar más allá de esa fecha. El objetivo es, para 2027, conseguir reducir el tiempo de diagnóstico de una enfermedad rara a solo un año desde que el paciente acude al médico por primera vez. “Este diagnóstico es muy importante para poder seguir investigando. Tiene un impacto muy grande a nivel familiar y psicológico, aunque no sea una cura”, cuenta Matalonga.

Beltran considera que este sistema es solo el primer paso. “Hay que hacer cambios muy importantes en la formación, cambios en el diagnóstico, en la parte molecular, en los análisis… Creemos que lo que hemos hecho ayudará a llegar a este objetivo, pero obviamente hay muchas más piezas en el puzle”.

Schüle, por su parte, apuesta por darle continuidad al plan y que pase a formar parte de su trabajo habitual. “Si al final del proyecto podemos demostrar que funciona, creo que tenemos que integrarlo en nuestras rutinas diarias. Espero que seamos capaces de crear una infraestructura estable con un flujo diario de intercambio de información. La mayoría de los clínicos que trabajamos con enfermedades raras estamos muy entusiasmados”.

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