29 de abril de 2022
La doctora Wandaliz Torres García y la egresada Valerie Y. Odeh Couvertier, ambas integrantes del Centro de Investigación de Ingeniería para Tecnologías de Fabricación de Células (CMaT) del Recinto Universitario de Mayagüez (RUM), son dos de las autoras de un artículo que aporta una innovadora plataforma analítica y computacional para adelantar la misión de esa entidad de reproducir células de manera eficiente, segura y a bajo costo, y así hacer más accesibles las terapias, que actualmente están aprobadas para cánceres agresivos como el linfoma.
El artículo Predicting T‐cell quality during manufacturing through an artificial intelligence‐based integrative multiomics analytical platform, fue publicado en la revista arbitrada Bioengineering & Translational Medicine, como un esfuerzo colaborativo e interdisciplinario entre el recinto mayagüezano de la Universidad de Puerto Rico (UPR), la Universidad de Pennsylvania, Universidad de Georgia y el Instituto de Tecnología de Georgia (Georgia Tech), en conjunto con Evolved Analytics como representante de la industria, todos bajo el programa Engineering Research Center for Cell Manufacturing Technologies (CMaT), de la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF).
Según explicó la doctora Torres García, quien es catedrática asociada del Departamento de Ingeniería Industrial (ININ) del RUM, y se desempeñó como líder del grupo investigativo, el valor de la plataforma esbozada en el artículo, consiste en una profunda caracterización molecular de las terapias celulares combinado con un análisis de optimización experimental y de aprendizaje automático que arrojará la información necesaria para determinar los atributos críticos de calidad de estas células y conocer cómo se comportan en diferentes escenarios durante su proceso de manufactura. Esto tiene el fin de aumentar su producción y utilizarlas en terapias que han resultado ser muy efectivas en tratamientos contra neoplasias malignas de células B para pacientes en etapas terminales.
“La relevancia de este proyecto está en cómo podemos contribuir y lograr un impacto en la salud humana integrando diversos peritajes como la ingeniería biomédica, la bioquímica y la ciencia computacional. Esto permite cerrar la brecha existente en los procesos de manufactura de estas terapias como producto vivo que limitan su expansión y accesibilidad a más pacientes que lo necesitan. Con nuestro peritaje, desde el componente de ingeniería computacional y la perspectiva de extraer conocimiento a través de los datos, hemos podido colaborar con otros profesionales e investigadores de la salud y de la medicina desde el desarrollo conceptual de los experimentos hasta la implementación de la plataforma computacional que, de forma agnóstica, captura patrones que evolucionan el conocimiento de terapias como las células T con receptor de antígeno quimérico (CAR-T por sus siglas en inglés). De esta manera se hace una aportación de gran envergadura a la manufactura de esta clase de producto”, reiteró Torres García.
La investigadora explicó que la plataforma combina la experimentación secuencial con modelos de optimización y de inteligencia artificial, con el objetivo de poder caracterizar esas terapias celulares de manera que permitan la predicción de las mejores respuestas, entre estas, una mayor viabilidad, potencia y proliferación. Precisamente, el objetivo es identificar esos atributos críticos de calidad que guíen a los científicos a poder discernir y predecir si el conjunto de células para una terapia posee los atributos críticos para ser efectiva y viable desde etapas tempranas en el proceso de manufactura.
Junto a la doctora Torres García, los primeros tres autores del artículo son los estudiantes graduados: Valerie Y. Odeh Couvertier, del RUM; Nathan J. Dwarshuis, de Georgia Tech; y Maxwell B. Colonna, de la Universidad de Georgia. También conforman el grupo: los doctores Bruce L. Levine, de la Universidad de Pennsylvania; Arthur S. Edison, de la Universidad de Georgia, Krishnendu Roy, de Georgia Tech; y Theresa Kotanchek, de Evolved Analytics.
“Pertenecer al grupo de investigación de CMaT ha sido un punto importante en mi desarrollo profesional y personal. El componente multidisciplinario permitió que cada uno aportara distintas perspectivas para lograr que las terapias celulares sean accesibles para todo paciente que las necesite. Como ingeniera industrial, CMaT me dio la oportunidad de ayudar a otros en el área de la salud, utilizando herramientas de ingeniería y de análisis de datos, así como motivándome a continuar mis estudios graduados en esta área”, expresó Valerie, egresada del RUM, quien integró el proyecto como estudiante de maestría de ININ bajo la consejería de la doctora Torres García y ahora realiza su doctorado en la Universidad de Wisconsin Madison.
Por su parte, el rector del RUM, doctor Agustín Rullán Toro, resaltó el logro del grupo investigativo que representa una extraordinaria contribución a la literatura y al campo de terapias celulares, a la vez que contribuye a la misión del CMaT en el RUM.
“Nuestro compromiso con este proyecto es firme, ya que es prueba innegable de la excelencia que distingue a los profesores y estudiantes de nuestra institución. El voto de confianza que nos ha otorgado la NSF al subvencionarlo por los pasados cinco años demuestra nuestro potencial para transformar los tratamientos disponibles para miles de pacientes y contribuir al campo de la salud y la medicina”, reiteró.
En el RUM, el CMaT es liderado por la doctora Madeline Torres Lugo, del Departamento de Ingeniería Química. Recientemente, al cumplir su quinto aniversario, el grupo investigativo hizo un recuento de los logros alcanzados, entre estos una solicitud de patente, siete publicaciones y otras cinco en proceso. Asimismo, resaltó el impacto a alumnos graduados, a estudiantes de varias facultades y de otras instituciones, como parte del Programa de Verano de Investigación para Pregrado; así como a jóvenes y maestros de escuela secundaria. El proyecto también cuenta con un componente de alcance comunitario a través de distintas actividades educativas.