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Cómo escoger el tratamiento más eficiente contra la hepatitis C

Cómo escoger el tratamiento más eficiente contra la hepatitis C

Científicos españoles han diseñado un sistema que permite clasificar los diferentes subtipos del virus de la hepatitis C, determinar su variabilidad e identificar si hay infecciones mixtas y mutaciones de resistencia. El equipo está trabajando en la automatización de esta tecnología con el fin de poder dar resultados en menos de siete días. 

Investigadores

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Investigadores del Vall d’Hebron Institut de Recerca (VHIR) han desarrollado una metodología basada en la secuenciación masiva que permite clasificar de manera precisa los 7 genotipos confirmados del virus de la hepatitis C y sus respectivos subtipos. El nuevo sistema también posibilita, por primera vez, identificar las infecciones con más de un subtipo del virus (infecciones mixtas), la variabilidad y las mutaciones de resistencia que el paciente haya podido desarrollar.

“Hemos dado un paso más hacia la medicina personalizada, para decidir en cada paciente cuál es el tratamiento con más garantías de éxito contra la hepatitis C”, asegura Rafael Esteban Mur, jefe del grupo de Enfermedades Hepáticas del VHIR y del Servicio de Medicina Interna – Hepatología del Hospital Universitario Vall d’Hebron.

Los dos principales mecanismos de diagnóstico que hay actualmente en el mercado solo identifican los genotipos principales y dos de los 67 subtipos establecidos de este virus. La eficacia de los nuevos tratamientos depende del subtipo y, por lo tanto, los médicos no disponen de herramientas para escoger el tratamiento más eficiente.

El estudio se publica en el Journal of Clinical Microbiology.

Comparativa con las tecnologías actuales

La comunidad científica ha avanzado mucho en los últimos años en la investigación de tratamientos contra la hepatitis C, y recientemente han salido al mercado nuevos inhibidores, como el sofosbuvir y el simeprevir, además de los que ya han sido utilizados en los últimos dos años. El uso de estos nuevos inhibidores en diferentes combinaciones ha permitido alcanzar, en ensayos clínicos controlados, tasas de curación superiores al 90%, sin la necesidad de recurrir al tratamiento clásico de interferón (que provoca un gran número de efectos secundarios como son los síntomas febriles y la depresión).

No obstante, los nuevos inhibidores antivirales responden diferente según el genotipo y el subtipo del virus de la hepatitis C. Por ello, Esteban Mur alerta que “si no se clasifica correctamente al virus o no se detectan las infecciones mixtas, los pacientes pueden ser tratados de manera ineficiente y puede aumentar la tasa de fallos terapéuticos".

En el presente estudio, los investigadores compararon los resultados de la nueva tecnología que han diseñado, utilizando la plataforma de secuenciación masiva 454 de Roche Diagnostics, con las dos técnicas principales disponibles en la mayoría de laboratorios de diagnóstico (Versant HCV genotype 2.0 y Real-time HCV Genotype II).

En primer lugar, analizaron las muestras de 82 pacientes con hepatitis C del genotipo 1, que es el más común y más difícil de tratar, para comprobar qué subtipo identificaba cada tecnología. En este caso, las dos disponibles en el mercado fallaron en el 16% de los pacientes, mientras que el nuevo sistema identificó todos los subtipos correctamente, incluso una infección mixta.

En segundo lugar, sin embargo, los investigadores obtuvieron un análisis más sesgado a la hora de identificar el resto de genotipos: las dos principales tecnologías fueron capaces de genotipar la mayoría de los casos, pero incapaces de identificar correctamente los subtipos de 32 muestras de pacientes con hepatitis C. La nueva metodología en cambio, acertó todos los genotipos y subtipos, determinando también las infecciones mixtas.

El mejor tratamiento

En todos estos casos, la identificación del genotipo y del subtipo es esencial ya que, por ejemplo, mientras que todos los pacientes con el genotipo 5 se curan con el tratamiento estándar de interferón, los pacientes con el genotipo 4 requieren un tratamiento más agresivo, añadiendo un inhibidor específico.

Con esta información en la mano, Esteban Mur confía que “la selección del mejor tratamiento basado en criterios objetivos va a permitir curar a más pacientes con los recursos accesibles”. Además de las ventajas que podría comportar la nueva tecnología al sistema de financiación pública, Joan Ignasi Esteban, responsable clínico del Servicio de Medicina Interna – Unidad de Hepatología del Hospital Universitario Vall d’Hebron y responsable de la parte clínica del estudio, destaca la importancia de este nuevo sistema desde el punto de vista clínico: “Cada vez que un tratamiento contra la hepatitis C falla, el abanico de opciones terapéuticas para el paciente se reduce por la aparición de mutaciones de resistencia”.

En este sentido, la nueva metodología también es capaz de determinar si el paciente ha desarrollado mutaciones y cuál es la variabilidad del virus, o lo que es lo mismo, cómo ha evolucionado desde el momento de la infección.

Los investigadores están trabajando en la automatización de esta tecnología con el fin de poder dar resultados en menos de siete días. La metodología ha sido ofertada como modelo de compra pública innovadora a la Generalitat de Catalunya, con el objetivo de ofrecer al paciente el beneficio del conocimiento más avanzado.

Referencia bibliográfica:

J Quer, J Gregori, F Rodríguez-Frias, M Buti, A Madejon, S Perez-del-Pulgar,    D Garcia-Cehic, R Casillas, M Blasi, M Homs, D Tabernero, M Alvarez-Tejado, JM Muñoz, M Cubero, A Caballero, JA delCampo, E Domingo, I Belmonte, L Nieto, S Lens, P Muñoz-de-Rueda, P Sanz-Cameno, S Sauleda, M Bes, J Gomez, C Briones, C Perales, J Sheldon, L Castells, L Viladomiu, J Salmeron, A Ruiz-Extremera, R Quiles-Pérez, R Moreno-Otero, R López-Rodríguez, H Allende, M Romero-Gómez, J Guardia, R Esteban, J Garcia-Samaniego, X Forns, JI Esteban. High-Resolution Hepatitis C Virus Subtyping Using NS5B Deep Sequencing and Phylogeny, an Alternative to Current Methods J. Clin. Microbiol. January 2015 53:1 219-226. doi:10.1128/JCM.02093-14

El estudio es una colaboración entre todos los miembros del Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Hepáticas y Digestivas (CIBERehd), la farmacéutica Roche y la compañía de software ABL, con la ayuda del CDTI MINECO IDI 20110115.

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