Hola a todos.
Creo que me equivoque al poner el último video de Ron Davis, lo cierto es que tiene uno más reciente y a mi juicio más interesante.
Si os parece bien voy a poner el link del video y la transcripción completa en castellano para los compañeros que no se manejan bien con el inglés.
https://www.youtube.com/watch?v=sGBXXlQO49g
Hola, soy Ron Davis. Me gustaría hablarte acerca del trabajo reciente que se están llevando a cabo en la Universidad de Stanford sobre EM/SFC. Parte de este trabajo ha sido apoyado por la Open Medicine Foundation (OMF) lo que para nosotros ha tenido de una importancia crítica para poder llevar a cabo esta investigación.
El enfoque que hemos adoptado para realizar esta investigación - que llamamos fast-tracking (vía rápida)- es el de encontrar una cura para esta enfermedad. Nuestro objetivo es encontrar una cura, no sólo datos que podamos publicar. Por tanto, todo está siendo dirigido hacia la recolección de una gran cantidad de datos, el análisis de los mismos y avanzar. No está fuertemente controlado por la contrastación de hipótesis. No estamos ¿considerando un gran número de pacientes para reducir los costes, sino que creemos que podemos entender esta enfermedad únicamente utilizando un número reducido de pacientes.
Lo que estamos buscando es una firma (marca/distintivo) de esta enfermedad. Algunas de ellas serán biomarcadores y nos centrados sólo en la obtención de datos de alta calidad y hacer su seguimiento. Una de los aspectos en los que somos realmente buenos es en el desarrollo de nuevas 'tecnologías de diagnóstico' y hablare sobre ello en este video.
También queríamos desarrollar una tecnología que nos permitirá la evaluación y análisis de diversos medicamentos. Actualmente estamos limitados por el proceso de probar medicamentos en pacientes, que es lento, costoso y lleva mucho tiempo. Por eso, lo que vamos a enseñaros es una tecnología que creemos que podremos utilizar para realizar una selección de alto rendimiento. También es probable que esta tecnología sea aplicable a otras enfermedades como Lyme, fibromialgia y otras.
Ahora, los objetivos del Centro de Tecnología del Genoma de Stanford son desarrollar tecnologías para reducir costos en el cuidado de la salud. Sabemos que ésta no es una prioridad de primer orden para el Instituto Nacional de Salud (NIH), aspecto que me ha sorprendido. Sin embargo, las donaciones privadas nos ayudan mucho en el desarrollo de este objetivo.
Uno de nuestros enfoques es el desarrollo de biosensores y dispositivos de ingeniería. También tenemos núcleos biológicos sintéticos que se utilizan para desarrollar nuevas formar de realizar la producción de fármacos y de nuevos fármacos. De modo que estamos tratando de adoptar una aproximación sistémica completa para entender la enfermedad y encontrar un tratamiento para esas enfermedades.
La Open Medicine Foundation cuenta con un consejo asesor que nos ayudará en esta labor. Puesto que es un problema complejo que implica la perspectiva médica y otras tecnologías para su abordaje contamos con distintos expertos en distintos de campos. Y este es un excelente consejo asesor que nos ha ayudado mucho para buscar ideas y aproximaciones.
Ahora permítanme hacer un paréntesis para hablar sobre nuestro big data estudio. Este fue iniciado hace tiempo y estamos realizando progresos. Es un problema difícil porque sólo podemos tomar una pequeña cantidad de sangre de los pacientes y solo tenemos sangre suficiente para hacer cada test (prueba) una vez. No tenemos copias de seguridad. Además les prometimos que no les pediríamos nuevas muestras de sangre. No es raro que las tecnologías no funcionen o fallen, por lo que hay que hacer copias de seguridad. Por ello estamos siendo muy cuidadosos para asegurarnos de que todo funciona bien antes de utilizar muestras de pacientes gravemente enfermos.
Hemos recogido muchos datos de estos pacientes y tenemos una lista de ellos. Vamos a seguir trabajando en este estudio (big data). Mencionaré una cosa, y es que para testar (probar) todo esto, lo hicimos en un paciente –mi hijo- y en su caso él estuvo de acuerdo con nosotros para poder extraer una segunda muestra de sangre, por eso utilizamos su sangre para testar diversos aspectos.
Uno de los problemas a los que hemos tenido que hacer frente es al de redactar dos peticiones de becas para el NIH (Instituto Nacional de Salud). Ambas fueron rechazadas porque estábamos intentando descubrir y lo que quieren es que planteemos hipótesis para testar y, como les dije a ellos: el método científico consiste primero en la observación y después en el planteamiento de hipótesis. Y si no se tienen observaciones no puedes generar buenas hipótesis. Creo que uno de los principales problemas que tenemos es que no tenemos bastante conocimiento a nivel molecular como para poder generar hipótesis.
Hemos analizado su sangre y tomado un gran número de medidas. Hemos realizado la metabolómica, que fue hecha con Metabolon. Analizaron los datos y me los enviaron. Me costó unos 15 segundos mirar sus listas de metabolitos y dije ‘ahora entiendo esta enfermedad bastante bien‘ y esto nos ha puesto en una dirección en la que creo que vamos a hacer progresos en esta enfermedad. De modo que eso fue un descubrimiento y ese descubrimiento fue crucial para todo lo que vamos a hacer ahora, y eso vino del Metabolon.
Somos expertos en muchas cosas diferentes que se encuentran fundamentalmente alrededor del ADN y del ARN. Seguiremos esa línea en este estudio de big data. Pero quiero mostraros algo más específico en el metabolismo. Así que aquí está una gráfica que nos fue enviada por Metabolon (es un cuadro complejo y difícil de ver). Contiene todos las rutas metabólicas del ser humano. Realmente no se puede ver porque hay demasiados datos, pero los he codificado con colores y esto debería ayudar. Los colores de codificación son azul y rojo. Azul indica una deficiencia y rojo un excedente de un metabolito. Y estos son lo que es denominado dos desviaciones estándar más allá de los sujetos control sanos, y constituyen un problema serio. Se puede ver una gran cantidad de azul y rojo. Y eso indica de manera muy claro que hay un problema metabólico.
Se puede ver también una mayor cantidad de azul que de rojo, esto sugiere que es una enfermedad hipometabólica. Esto es lo que podría ver en los primeros 15 segundos. Por tanto, se puede mirar en todos los ciclos metabólicos y conocer a un paciente concreto con mucho detalle, pero nuestro interés particular es estudiar el ciclo del ácido cítrico, que es el que genera toda la energía de una persona. Si se observa esto te das cuenta de que hay una gran cantidad de azul, lo que significa que los intermediarios del ciclo del ácido cítrico son todos muy muy lentos. Esto sugiere que este paciente no puede generar energía o ATP de una forma adecuada.
Si observamos a un paciente que tenga un defecto mitocondrial, se ve todo en rojo. Lo que significa que acumula el ácido cítrico porque no puede quemarlo. Este es un caso en el que la persona no puede quemar la glucosa que está recibiendo. El hecho de que el ciclo del ácido cítrico sea bajo sugiere que la vía que lleva al intermediario del ácido cítrico está de alguna manera bloqueada, no funcionan, y si nos fijamos podemos afirmar que probablemente la glucólisis esta en realidad parada, no se realiza.
Fluge y Mella sugieren que es posible que la piruvato deshidrogenasa esté bloqueada. Nosotros no hemos investigado esto, pero es consistente con la paralización o no realización de la glucólisis. También creemos que la piruvato cinasa puede estar bloqueada. Todo ello no es inconsistente y es posible que haya bloqueos en ambas. Esto podría ser el elemento central de esta enfermedad.
Ahora, hemos desarrollado un dispositivo y es un dispositivo nanofabricado. De hecho tengo uno aquí en mi bolsillo. Este es nuestro nuevo instrumento. Aquí está el instrumento. Es básicamente como el chip de un ordenador. Tiene un pequeño canal en el que podemos poner alrededor de una décima de una gota de sangre, y eso es todo lo que necesitamos para este ensayo. Tiene 2500 electrodos y cada electrodo es muestreado 100 veces por segundo. Por lo tanto, genera una gran cantidad de datos.
Lo que hemos observado con este dispositivo es que si ponemos población bacteriana en él, obtenemos una cierta señal de impedancia eléctrica. Si entonces añadimos un antibiótico que mata la bacteria, la impedancia eléctrica se incrementa rápidamente. Si la bacteria es resistente al antibiótico no vemos cambios. Por tanto es un dispositivo de prueba metabólica, pensamos que tal vez las células de los pacientes podrían responder de manera similar. Así que eso es algo que estamos testando actualmente, y aquí está lo que parece.
Por lo tanto, si ponemos células sanas en su suero en el dispositivo, es bastante estable y no cambia. Si ponemos células EM/SFC y su suero, no cambia. Sin embargo, si ponemos una demanda sobre las células, esto es requerimos que consuman energía, y esa demanda se ve e este gráfico en el que hay una ligera caída en los controles sanos- pero estos manejan la demanda bastante bien y no cambian después- sin embargo, las células procedentes de un paciente con EM/SFC muestran un rápido incremento en la
impedancia. Y esto ha sucedido en cada uno de los pacientes que hemos estando analizando y también ocurre los mismo para cada control sano.
Ahora, aquí es cómo planeamos usar esto. Esto puede ser una manera de rastrear lo que está pasando. El primer experimento fue hacer un cambio de suero. Si tomamos el suero de un control sano y lo ponemos en una célula SFC, parecen sanas. Si tomamos el suero de un paciente con SFC y lo ponemos en una célula sana parecen células EM/SFC. En otras palabras, la información que causa el rápido incremento en la impedancia es el suero, no la célula. Esto era bastante sorprendente, pero también son buenas noticias, porque hay algo que se libera en el suero que está causando muchos de los efectos. Si está en el suero, probablemente lo encontraremos. Y esto es lo que estamos intentando hacer ahora, esto es encontrar cuál es el componente o los componentes –es más probable en plural- que está causando este efecto. Y ese es el intenso esfuerzo que estamos realizando actualmente. Tenemos algunas buenas ideas. Esta es ahora una buena hipótesis y la estamos testando (probando).
Pero, lo que es más importante, esto nos proporciona un ensayo para un fármaco. En otras palabras, si tomamos células EM / SFC y suero, o sólo células sanas y suero SFC, y añadimos un compuesto que bloquea este proceso, podemos probarlo. Probablemente podamos establecer esto en algún tipo de ensayo de alto rendimiento.
Ahora, ya hemos encontrado un par de elementos que hacen esto. Por desgracia, no van a ser útiles como medicamentos. Uno de esos piruvato. Si lanzamos piruvato en una situación que podría dar lugar a un aumento de la impedancia, no sucede -parecería que el propio piruvato puede curar el problema. Ahora esto podría ser porque el piruvato entra en él después del bloqueo, o podría ser que el piruvato está realmente inhibiendo algo. No lo sabemos.
También hemos encontrado que si se agrega ATP las células se vuelven normales Bueno, eso tampoco podría ser sorprendente porque uno de los posibles problemas es la falta de ATP. Por tanto, esto es un tipo de prueba inicial buena que indica que este puede ser un buena aproximación, por lo que la siguiente etapa es tratar de encontrar un número de fármacos que puedan ayudarnos a resolver este problema.
Ahora también estamos planificando probar todas las cosas que las personas han encontrado en el pasado como hay un fármaco que parece que ayuda, es un antiviral pero puede que haga algo más. Rituximab ha demostrado tener un efecto, bueno tal vez el anticuerpo reacciona a algo. Así que estos serán probados en este sistema.
Esto ahora es muy barato y es un ensayo en tiempo real. También estamos buscando incrementar el rendimiento de este instrumento, para que podamos hacer un análisis masivo de fármacos.
Ahora, con este sistema, no creo que sea necesariamente viable para los pacientes en esta etapa saber cuál es su respuesta. Ciertamente no hasta que podamos realizar un poco más de trabajo. Lo que estamos buscando son pacientes que han sido claramente diagnosticados con CFS, y luego buscamos la señal. No creo que en esta etapa sea útil para los pacientes saber cuál es su respuesta. Si resulta que esta es una buena prueba de diagnóstico, y podría ser, entonces trataremos de encontrar una manera de diseminarlo entre las consultas de los médicos. Se puede ver que probablemente se puede poner esto en un dispositivo de mano.
Hemos desarrollado otro dispositivo, que se llama levitación magnética. Separa las células basándose en sus propiedades magnéticas. En la actualidad se está utilizando para contar las células tumorales en pacientes con cáncer y también su perfil. Tenemos algunas firmas (indicadores o señales) que hemos visto en este dispositivo también de pacientes con EM / SFC. Y estamos tratando de combinar ambas tecnologías.
La levitación magnética es un pequeño dispositivo que se adapta a un iPhone. Es muy simple. Nos cuesta alrededor de 5 centavos por ensayo. Tenemos otra nueva tecnología que utiliza una impresora de inyección de tinta para fabricar los dispositivos. Esos dispositivos se pueden hacer por alrededor de 1 centavo. Nuestro enfoque esta en cómo reducir el coste de las pruebas y en la simplicidad de las pruebas y su portabilidad. Somos muy optimistas respecto a que podemos de hecho encontrar algún inhibidor, y estamos acumulando una lista de cosas que estamos probando con este dispositivo, y esperamos encontrar algo que pueda bloquear las señales que estamos viendo en el suero y que haga realmente que los pacientes se sientan mejor. También puede permitirnos encontrar una cura.
Muchas gracias