Modelo de colaboración busca acelerar los avances en el tratamiento del cáncer

Estudio de la Escuela de Ciencias de la Salud de la Universidad de Pittsburgh, EE.UU., propone un mecanismo para compartir información entre centros relacionados con la investigación y tratamiento de dicha enfermedad.

Con el crecimiento de la demanda por terapias personalizadas, el desarrollo de sistemas sofisticados para facilitar el envío de información y hasta de muestras de tejido entre centros de salud se intensifica. Frente a ello, surge un sistema que facilita la transmisión de datos y bio especímenes entre centros dedicados a la investigación y tratamiento del cáncer.

Así lo asegura un estudio publicado en la revista científica Cancer Research, ligada a la Asociación de Investigación del Cáncer de Estados Unidos. La elaboración del documento fue liderada por la Escuela de Medicina de la Universidad de Pittsburgh, en conjunto con las universidades de Pensilvania y Georgia Regents, quienes desarrollaron la Red de Investigación de Cáncer TIES (TCRN, por su sigla en inglés). Se trata de uan red federada que utiliza procesamiento avanzado de texto en repores médicos y que busca promover la investigación colaborativa.

"Con el TCRN, podemos estudiar enfermedades raras o casos menos comunes de una manera más efectiva", dijo la profesora de informática biomédica Rebecca Jacobson, quien lideró el estudio. "Los investigadores pueden no tener suficientes casos en una institución particular para realizar un estudio serio, pero ahora se puede agregar y acceder a datos y biomateriales en diferentes instituciones".

Tradicionalmente, los investigadores de diferentes instituciones colaboran a través de redes centralizadas, en las que una institución concentra todos los datos y materiales relevantes, para compartirlo con las demás. Cada estudio requiere su propia estructura tecnológica y acuerdos para poder operar. El TCRN, en cambio, permite que una infraestructura se utilice para varios estudios en diferentes instituciones, sin necesidad de mover los datos.

Jacobson explicó que "el modelo centralizado no puede escalar a una escala nacional. Cada estudio nuevo o institución nueva entrega más trabajo al ente central, y las instituciones no quieren ceder su autoridad para administrar su información. Este modelo entrega la tecnología, los acuerdos legales y los estándares necesarios para usar los datos anónimos y las muestras de tejido en todas las instituciones. Se compara a una súper autopista para información y biomaterial, que ayuda a los investigadores a llegar a su objetivo mucho, mucho más rápido".