El proyecto PITÁGORAS consolida una plataforma científica de vanguardia para el desarrollo de inmunoterapias personalizadas contra el cáncer

El Cima ha acogido la reunión final del proyecto PITÁGORAS, un consorcio público-privado que consolida una plataforma científica de vanguardia para el desarrollo de inmunoterapias personalizadas contra el cáncer.

Coordinado por el Cima Universidad de Navarra, e integrado por Navarrabiomed, Clínica Universidad de Navarra, Hospital Universitario de Navarra, agentes del SINAI como Nasertic y Aditech, y empresas navarras de referencia como 3P Biovian y Neuraraptic AI, ha permitido identificar receptores de células T (TCR) específicos de tumor para el diseño de terapias celulares a la carta, gracias al uso de tecnologías disruptivas de secuenciación unicelular y de herramientas de Inteligencia Artificial. Este proyecto ha sido financiado por el departamento de Industria, Transición Ecológica y Digital Empresarial con una ayuda de 1,6 millones de euros.

"Nuestro objetivo principal con PITÁGORAS siempre ha sido acortar la distancia entre el laboratorio y la cama del paciente. Lograr identificar receptores específicos de un tumor mediante Inteligencia Artificial y ser capaces de producirlos bajo estándares clínicos en Navarra significa que estamos un paso más cerca de ofrecer terapias a la carta, más seguras y dirigidas, para pacientes que hoy en día no cuentan con alternativas terapéuticas eficaces", ha destacado Sandra Hervás, investigadora principal del Grupo de Terapia Celular Adoptiva del Cima y coordinadora de PITÁGORAS.

Futuros ensayos clínicos

Entre los hallazgos más destacados se encuentra la caracterización estructural y biofísica profunda de uno de los candidatos a TCR más prometedores, así como la puesta a punto de sus protocolos de producción bajo estándares clínicos (GMP), lo que sienta formalmente las bases para futuros ensayos clínicos en humanos.

El siguiente paso consistirá ahora en validar estos hallazgos en nuevas cohortes de pacientes, refinar los algoritmos de Inteligencia Artificial para maximizar la precisión en la identificación de TCRs específicos de tumor, y optimizar los candidatos más prometedores mediante el diseño de nuevos formatos terapéutico-acelulares, orientados a hacer que la inmunoterapia sea más accesible y fácilmente aplicable en la práctica clínica real.