MEDICAMENTOS INNOVADORES

Transcripción

1 MEDICAMENTOS INNOVADORES MAPA DE TECNOLOGÍAS por Carlos Martínez Riera Generalitat Valenciana 1

2 Necesidad de un mapa de tecnologías Catalogar de manera racional las necesidades tecnológicas que impliquen la gestión del conocimiento en el proceso de I+D y análisis de medicamentos innovadores Facilitar a las empresas y centros de investigación la identificación de nichos donde sus productos pueden ser catalogados y donde pueden suscribir sus áreas de interés. En último término, facilitar la conexión entre la oferta tecnológica y la demanda en el proceso de I+D de los medicamentos innovadores. 2

3 Metodología propuesta Establecer una matriz que relacione el proceso de diseño y desarrollo de Medicamentos innovadores con áreas de conocimiento relevantes. En cada intersección de la matriz se pueden situar soluciones tecnológicas para abordar algunas de las fases del proceso. Estas intersecciones constituyen los nichos de referencia de la oferta tecnológica 3

4 Antecedentes Esta metodología constituye la base de los sistemas de gestión del conocimiento para conectar oferta y demanda Ejemplos: GECOBIO para la biomedicina. Ayuntamiento de Velencia, Conselleria de Empresa, Unicersidad y Ciencia. KNEXT. Universidad Politécnica de Valencia. Se basa en establecimiento de un mapa de conocimiento mediante la definición de dimensiones (2 o más) que permite una definición matricial del mismo Además, define las categorías de entidades (comunidades o usuarios). 4

5 Relevancia para la PTE-MI En el contexto de la PTE-MI, el eje de referencia (Eje 1) es el proceso de diseño, desarrollo y análisis de los. La aplicabilidad de las herramientas en el proceso de I+D de medicamentos es una condición indispensable. Este Eje asegura que las tecnologías descritas son pertinentes para uno o más puntos del proceso. Dos dimensiones adicionales constituyen las disciplinas científicas (Eje 2) y tecnológicas (Eje 3) que proveen el conocimiento y las herramientas para abordar las necesidades del proceso. 5

6 Énfasis en la Gestión del Conocimeinto El ejercicio de cartografía del conocimiento es amplio y engloba un amplio número de disciplinas con el fin de abarcar suficientemente el campo posibles oportunidades. No obstante, en el marco de los objetivos de la PTE-MI, se pondrá el énfasis en la identificación y catalogación de productos y servicios relacionados con las Tecnologías de la Información, Computación y Gestión del Conocimiento. 6

7 Relevancia para la PTE-MI Ejes propuestos para el mapa del conocimiento 7

8 Eje 1: el proceso de diseño y desarrollo de MI Proceso estándar de diseño, desarrollo y estudios de Medicamentos (proceso de descubrimiento) I+D Prueba de concepto Precíinica Fase I Fase I Fase III Apobación Fármacovigilancia 8

9 I+D y Prueba de concepto I+D Prueba de concepto Diagnóstico Identificación de Dianas Validación de Dianas Priorización de dianas Identificación de candidatos Optimización de candidatos 9

10 Contribución de las tecnologías de Gestión del Conocimiento 10

11 Eje 2: Áreas de conocimiento Biomédicas Áreas de conocimiento biomédicas Genómica Proteómica Biología de sistemas Química Secuencias Variación Expresión Función Redes génicas Evolución Secuencias Variación Expresión Función Redes de interacción Fisioma Modelado virtual de órganos Célula virtual Quimioinformática Highthroughput Screening Química combinatoria Química Genómica Farmacología Fármacocinética Fármacodinámica Fármacogenómica Fármacodinámica poblacional 11

12 Mapa matricial de aplicaciones Ejemplo de mapa de aplicaciones basada en dos ejes: Eje 2. Áreas conocimiento Eje 1. Proceso de decubrimiento DIAGNÓSTICO IDENTIFICACIÓN DE DIANAS VALIDACIÓN DE DIANAS PRIORIZACIÓN DE DIANAS IDENTIFICACIÓN DE CANDIDATOS OPTIMIZACIÓ N DE CANDIDATOS ADMET PRE- CLÍNICA CLÍNICA FÁRMACO- VIGILANCIA Genómica Secuencias Mutaciones génichomologías de secuencias Genómica Comparativa Variación Análisis SNP Expresión Epigenética Tóxico Genómic Caracterización de expresión génica Función Función génica Variación genética Var. Genética p4análisis SNP Redes génicas Análisis de Micro-arrays Evolución y Filogenia Genes diana Proteómica Secuencias Familias de proteínas Estructura de proteselectividad de estructuras Variación Expresión Biomarcadores Biomarcadores Función Función de la proteína Tóxico Proteómica Redes de interacción Interacciones proteína-proteína Interacciones proteína-proteína Modelos Animales Biología Fisioma Modelado de rutas metabólicas Modelado de rutas metabólicas de sistemas Modelado de sistemas biol. Biología computacional Química Quimioinformática Highthroughput Screening Síntesis automatizada en paralelo Química combinatoria Marcadores de calidad de compuestos Química Genómica (Genómica Química combinatoria) Farmacología Fármacocinética Predicción propiedades ADMET Modelización de ensayos Fármacodinámica Selección Pacientes Fármacogenética Diseño de quimiotecas Fármacodinámica poblacional Diseño de ensayos Eval. riesgos Modificado de Cambridge Healthtech Institute

13 Ejes de tecnologías Además de la clasificación por áreas de conocimiento, los enfoques bioinformáticos y de informática médica constituyen ejes adicionales horizontales que intervienen en la mayor parte de las fases del proceso de descubrimiento. Por ello, constituyen un tercer eje que, a efectos de la presentación, se segmentan en: Tecnologías horizontales Herramientas para la estratificación y personalización Otras tecnologías relacionadas Tecnologías periféricas Las dos primeras se consideran tecnologías centrales a efectos de la PTE-MI 13

14 Eje 3a: Tecnologías horizontales Algoritmos y Programación Bases de datos Análisis de Imágenes Computación distribuida (Grid) Análisis de secuencias Modelado molecular Representación y análisis de redes Data/Text Mining Probabilidad y estadística Anotación Ontologías y representación del conocimiento Técnicas de simulación 14

15 Eje 3b: Tecnologías de personalización/estratificación Bases de datos genéticas de poblaciones Cáncer Enfermedades congénitas Caracterización de riesgo Integración de información multi-nivel en la historia clínica Genómica Molecular Genealogía 15

16 Eje 3c: Tecnologías relacionadas Sistemas de información ligados a repositorios de biomateriales Células, tejidos Modelos animales y vegetales Seguimiento y monitorización Liberación inteligente de fármacos Biosensores (Tele-)monitorización de pacientes Seguridad y Confidencialidad Protocolos de anonimización Infraestructura de PKI Firma de transacciones 16

17 Eje 3d: Tecnologías periféricas Robótica Robots para cultivos, secuenciación, high trhoughput screening Instrumentación Implantes avanzados Otros Workflow de pacientes en ensayos clínicos Gestión de patentes Sistemas de información ético-legales Recursos de información sobre cursos de formación 17

18 Espacio de aplicaciones 18

19 Validación del modelo Validación y refinamiento del catálogo de tecnologías 19

20 Validación del modelo Validación y refinamiento del catálogo de tecnologías Posible reordenación de las categorías identificadas Identificación de tecnologías no consideradas Reconsideración de tecnologías incluidas. Ejemplo: Sistemas ético-legales Sistemas de información sobre recursos de formación... Cada categoría puede así ser refinada si se considera apropiado. 20

21 Criterios para la categorización Cada categoría debe mostrar un equilibrio con respecto a su ámbito de aplicación: ni demasiado general ni excesivamente específico El objetivo es permitir que un producto o servicio pueda ser catalogado dentro de una categoría de manera natural 21

22 Catalogación de la oferta Catalogación de la oferta 22

23 Catalogación de la oferta Una vez establecido el mapa de conocimiento, podrá catalogarse la oferta tecnológica Las empresas, centros y otras entidades se inscriben en el catálogo y definen sus productos o servicios mediante la caracterización de los mismos en la matriz. Una empresa o centro cataloga su producto o servicio situándolo en uno o más nichos de la matriz El objetivo es que la oferta pueda ser recuperada desde varios puntos de vista: Tecnología, Aplicación en el proceso de descubrimiento 23

24 Gestión del conocimiento de la Oferta Tecnológica Esta catalogación inicial precisará ser formalizada y mantenida mediante un sistema de gestión del conocimiento de la oferta tecnológica. Un ejemplo de este tipo de sistemas es GECOBIO, que en la Comunidad Valenciana cataloga la oferta tecnológica en Biomedicina mediante la identificación de: Entidades: empresas, grupos de interés, comunidades Definición de sectores biomédicos Mapa de conocimiento Gestión de servicios de acuerdo con los perfiles de usuario 24

25 Ejemplo: Web GECOBIO Definición de áreas y sectores biomédicos Herramientas de Gestión de Servicios & Información de acuerdo al perfil del usuario Mapa del conocimiento biomédico Definición de Comunidades, Entidades, Grupos de Usuarios, Usuarios, Servicios, 25

26 Contacto y agradecimientos Esta propuesta ha sido elaborada por Carlos Martínez Riera Conselleria de Empresa, Universidad y Ciencia de la Generalitat Valenciana martinez_macs@gva.es Han colaborado decisivamente Ximo Dopazo Centro de Investigación Príncipe Felipe de Valencia Grupo de Bioinformática Miguel Borrás y Marival Bermejo Intervalence Biokinetics Andreu Llambrich FIVEC Fundación de Innovación Urbana y Economía del Conocimiento 26