Un método para determinar un fenotipo virtual de HCV, que comprende:

a) obtener una secuencia genética a partir de dicho HCV, b) identificar al menos un patrón de mutación en dicha secuencia genética, en el que dicha secuencia genética comprende al menos una mutación, y en el que dicha al menos una mutación o patrón de mutación está asociado con la resistencia a al menos una terapia, c) buscar una base de datos de genotipos para entradas de genotipos con un patrón de mutación similar a al menos uno de los patrones de mutación identificados en la secuencia genética en b), d) correlacionar cada entrada de genotipo con un patrón de mutación similar con un fenotipo en una base de datos de fenotipos, y e) calcular el número de veces de la resistencia virtual de dicho virus a partir de todos los fenotipos de la base de datos identificados

Métodos para medir la resistencia a los fármacos frente a HCV.

CAMPO DE INVENCIÓN

La presente invención se refiere a métodos y sistemas para predecir la resistencia de una enfermedad a un agente terapéutico. Más específicamente, la invención proporciona métodos para predecir la resistencia a los fármacos correlacionando la información genotípica con perfiles fenotípicos. La invención se refiere además a métodos y sistemas para diseñar, optimizar y evaluar la eficiencia de un régimen terapéutico basado en el genotipo de la enfermedad que afecta al paciente.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

Las técnicas para determinar la resistencia de un patógeno o célula cancerosa a un agente terapéutico están volviéndose cada vez más importantes. Por ejemplo, a pesar de las grandes ventajas de los tratamientos existentes contra infecciones virales tales como infección por VIH, cáncer e infecciones bacterianas, muchos pacientes experimentan el fracaso del tratamiento o una reducida eficacia en el tiempo. En muchos casos esto es debido al patógeno, célula cancerosa, bacteria, virus u otro estado de la enfermedad que muta y/o desarrolla una resistencia al tratamiento.

Por ejemplo, todos los fármacos en el campo de HIV fueron descubiertos y desarrollados en un período de 15 años, comenzando con AZT. A comienzos del año 2000, 15 agentes diferentes anti-HIV-1 habían sido aprobados por la FDA. Inicialmente, y debido a la falta de fármacos alternativos, estos agentes se administraron solos, como monoterapia. Aunque se observó un efecto antiviral temporal, todos los compuestos perdieron su efectividad en el tiempo. En 1989, Larder et al. publicaron un artículo en Science, 246, 1155-8, que identificó un número de mutaciones que causaron resistencia del HIV-1 a AZT. Desde entonces, la investigación ha demostrado que una de las razones principales detrás del fracaso del tratamiento para todos los fármacos antivirales es el desarrollo de resistencia del virus al fármaco.

La resistencia a los fármacos y mutaciones resistentes a los fármacos se desarrollan porque los retrovirus tales como HIV no tienen un mecanismo de reparación cuando sintetizan nuevas cadenas de ácidos nucleicos. Esto permite la generación continua de un número de variantes genéticas en una población viral que se replica. Más importante aún, los cambios genéticos pueden alterar la configuración de las moléculas de transcriptasa reversa (RT) y proteasa (PR) , de tal manera que ya no son susceptibles a la inhibición por los compuestos desarrollados para esas dianas. Si la terapia antirretroviral es continuada y si la replicación viral no se suprime completamente, la selección de variantes genéticas es inevitable, y la población viral se vuelve resistente al fármaco.

Ante el fracaso de la monoterapia y motivada por un número de ensayos clínicos, en la primera mitad de la década de los 90 la estrategia de tratamiento cambió a terapia de combinación, es decir, administración de mezclas de fármacos antivirales. En ese momento todavía existía solamente una clase de fármacos disponibles -inhibidores de transcriptasa reversa análogos de nucleósidos (NRTIs) . Como resultado, el estándar de referencia se convirtió en dos nucleósidos, típicamente AZT+ddl, o AZT+ddC. La terapia de combinación dual proporcionó un mayor control de la replicación viral, hizo más difícil que los virus desarrollaran cepas o mutaciones resistentes, y, como resultado, proporcionó amplio beneficio clínico a los pacientes.

En 1995, se alcanzó otro hito con la aprobación del primero de los inhibidores de proteasa (PI) . Estos inhibidores mostraron mayor potencia que los nuleósidos, pero de nuevo fueron propensos a resistencia cuando se usaron solos. Su combinación con dos análogos de nucleósidos, sin embargo, pareció proporcionar el control sobre el virus que todo el mundo había estado buscando. La terapia de combinación triple, que usa dos nucleósidos (más comúnmente AZT+3TC) más un inhibidor de proteasa (típicamente indinavir) , aún continúa siendo el estándar más común de referencia en los países desarrollados.

Estas combinaciones altamente activas han tenido un enorme efecto en la calidad de vida y en la supervivencia de los pacientes. Esto ha dado como resultado menos hospitalizaciones y la reincorporación de los pacientes a la sociedad. En un número considerable de pacientes, la carga viral se ha reducido por debajo del límite de detección durante períodos prolongados.

En años recientes, sin embargo, se ha hecho claro que aún pacientes que son tratados con la terapia triple, que incluye un inhibidor de proteasa, a menudo eventualmente el tratamiento de experiencia fracasa. Los datos sugieren que hasta la mitad de los pacientes con terapia de combinación no logran o no mantienen la supresión de la replicación del virus. En algunos casos, puede ser que incluso la terapia triple del estado de la técnica sea insuficiente para detener la replicación viral. Como resultado, se desarrollan cepas de los virus resistentes a los fármacos.

Otro factor que contribuye a la dificultad para mantener la supresión de la replicación del virus ha sido la absoluta carga de tomar hasta 20 píldoras cada día, en momentos fijos, con o sin alimentos, día tras día. Es simplemente poco realista esperar que las personas se adhieran a tales regímenes exigentes y demandantes indefinidamente. Pero si los pacientes no se adhieren, el precio puede ser alto. Una caída en los niveles sanguíneos de cualquiera de las medicaciones da al virus una oportunidad para replicarse y desarrollar cepas resistentes a los fármacos. Como tal, durante el transcurso de la infección, pueden surgir muy rápidamente cepas virales resistentes a los fármacos, particularmente para las infecciones retrovirales tales como HIV-1. Además, no todas las infecciones por HIV-1 se originan con una cepa de tipo salvaje, sensible al fármaco, de la que surgirá la resistencia al fármaco. Con el incremento en la prevalencia de cepas resistentes a los fármacos viene el incremento en infecciones que realmente comienza con cepas resistentes a los fármacos. Las infecciones con resistencia a los fármacos pre-existentes reducen inmediatamente las opciones de fármacos para el tratamiento con fármacos, y enfatizan la importancia de la información de la resistencia a los fármacos para optimizar la terapia inicial para estos pacientes.

Además, a medida que ha aumentado el número de agentes antirretrovirales disponibles, así también lo ha hecho el número de posibles combinaciones de fármacos y terapias de combinación. Sin embargo, no es fácil para los médicos establecer la combinación óptima para un individuo. Previamente, las únicas pautas de tratamiento que han estado en amplio uso se han basado en la carga viral y, allí donde estuviese disponible, en la historia de tratamiento del paciente. El objetivo de los médicos es mantener la carga viral tan baja como sea posible. Un incremento en la carga viral es una alerta de que el control de la replicación viral se está perdiendo, y de que se necesita un cambio en la terapia. La carga viral, sin embargo, no proporciona información o guía con relación a cuales fármacos deben usarse.

El conocimiento de los patrones de resistencia de los diferentes inhibidores y la historia de tratamiento de los pacientes pueden ayudar. La emergencia de la resistencia es altamente predictiva del fracaso del tratamiento. De hecho, aunque existe una variedad de factores que pueden contribuir al fracaso de la terapia farmacéutica, casi siempre está involucrada la resistencia al fármaco del HIV-1. Sin embargo, las interacciones entre las diferentes mutaciones virales relacionadas con diferentes inhibidores es tan compleja que la selección de la combinación de tratamiento óptima con solamente una historia de tratamiento para proceder está lejos del ideal. Los fármacos pueden ser descartados innecesariamente, y se pueden introducir fármacos inefectivos. Incluso si el virus es resistente a solo uno de los tres fármacos en un régimen de tratamiento, este puede permitir que tenga lugar un nivel bajo de replicación viral y se desarrollen cepas virales resistentes a los otros dos fármacos.

Está claro que aunque existen muchos fármacos disponibles para uso en terapia de combinación, las selecciones se pueden agotar rápidamente, y el paciente puede experimentar rápidamente progresión clínica o deterioro si se toman decisiones erróneas de tratamiento. La clave para la terapia individualizada, hecha a medida, se basa... [Seguir leyendo]

1. Un método para determinar un fenotipo virtual de HCV, que comprende:

a) obtener una secuencia genética a partir de dicho HCV, b) identificar al menos un patrón de mutación en dicha secuencia genética, en el que dicha secuencia genética comprende al menos una mutación, y en el que dicha al menos una mutación o patrón de mutación está asociado con la resistencia a al menos una terapia, c) buscar una base de datos de genotipos para entradas de genotipos con un patrón de mutación similar a al menos uno de los patrones de mutación identificados en la secuencia genética en b) , d) correlacionar cada entrada de genotipo con un patrón de mutación similar con un fenotipo en una base de datos de fenotipos, y e) calcular el número de veces de la resistencia virtual de dicho virus a partir de todos los fenotipos de la base de datos identificados.

2. Un método de diagnóstico para evaluar la efectividad de una terapia de un paciente, que comprende: a) proporcionar una muestra biológica procedente de un paciente, b) obtener una secuencia genética del HCV en dicha muestra biológica, c) identificar al menos un patrón de mutación en dicha secuencia genética, en el que dicha secuencia genética comprende al menos una mutación, en el que dicha al menos una mutación o patrón de mutación está asociada con resistencia a al menos una terapia que está actualmente siendo administrada al paciente, d) buscar una base de datos de genotipos para entradas de genotipos con un patrón de mutación similar a al menos uno de los patrones de mutación identificados en la secuencia genética en c) , e) correlacionar dichas entradas de genotipo con un patrón de mutación similar con un fenotipo en una base de datos de fenotipos, f) calcular el número de veces de la resistencia virtual de dicho virus a partir de todos los fenotipos de la base de datos identificados, g) obtener una serie de fenotipos repitiendo las etapas b) a e) para cada terapia que está siendo actualmente administrada al paciente, h) evaluar la efectividad de la terapia del paciente a partir de la serie de fenotipos.

3. Un método de diagnóstico para optimizar la terapia para un paciente, que comprende: a) proporcionar una muestra biológica de un paciente, b) obtener una secuencia genética a partir de HCV en dicha muestra biológica, c) identificar al menos un patrón de mutación en dicha secuencia genética, en el que dicha secuencia genética comprende al menos una mutación, y en el que dicha al menos una mutación o patrón de mutación está

asociada con la resistencia a al menos una terapia, d) buscar una base de datos de genotipos para entradas de genotipos con un patrón de mutación similar a al menos uno de los patrones de mutación identificados en la secuencia genética en c) , e) correlacionar dichas entradas de genotipo con un patrón de mutación similar con un fenotipo en una base de datos de fenotipos, f) calcular el número de veces de la resistencia virtual de dicho virus a partir de todos los fenotipos de la base de datos identificados, g) obtener una serie de fenotipos repitiendo las etapas b) a e) para un grupo de terapias, y, h) optimizar la terapia para el paciente a partir de la serie de fenotipos.

4. Un método de diagnóstico para predecir la resistencia de HCV a la terapia, que comprende: a) proporcionar una muestra biológica de un paciente que contiene HCV, b) obtener una secuencia genética a partir de dicho HCV, c) identificar al menos un patrón de mutación en dicha secuencia genética, en el que dicha secuencia genética comprende al menos una mutación, y en el que dicha al menos una mutación o patrón de mutación está asociada con resistencia a al menos una terapia, d) buscar una base de datos de genotipos para entradas de genotipos con un patrón de mutación similar a al menos un patrón de mutación identificado en la secuencia genética en c) , e) correlacionar dichas entradas de genotipo con un patrón de mutación similar con un fenotipo en una base de datos de fenotipos, f) obtener una serie de fenotipos repitiendo las etapas b) a e) para un grupo de terapias, y, g) predecir la resistencia del paciente a la terapia a partir de la serie de fenotipos.

5. El método de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, en el que dicho HCV se obtiene de una muestra biológica seleccionada de una muestra de sangre, una muestra de biopsia, una muestra de plasma, una muestra de saliva, una muestra de tejido, y una muestra de moco o de fluido corporal.

6. El método cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, en el que el patrón de mutación comprende al menos dos mutaciones conocidas o sospechosas de estar asociadas con resistencia a al menos una terapia.

7. El método de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6, en el que el patrón de mutación similar se identifica alineando la secuencia genética de una célula o HCV en la muestra biológica con la secuencia genética de WT de dicha célula o HCV.

8. El método de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, en el que la búsqueda de agrupamientos se usa para determinar patrones de mutación similares.

9. El método de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, en el que se usa una base de datos de relación de genotipos/fenotipos para correlacionar las al menos dos entradas de genotipo con un patrón de mutación similar con un fenotipo en dicha base de datos.

10. El método de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 9, en el que el fenotipo de dicha muestra biológica es (se expresa como) un número de veces del cambio medio en la resistencia a al menos una terapia, en el que dicho número de veces de la resistencia media se calcula a partir del fenotipo de la base de datos de la al menos una entrada de genotipo con un patrón de mutación similar.

11. El método de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 10, en el que el fenotipo de la célula o HCV en dicha muestra biológica se expresa como una IC50.