Infraestructura de Medicina de Precisión asociada a la Ciencia y la Tecnología

PREDIMIGRAINE: Medicina de precisión para prevenir la cronificación de la migraña a través de la predicción de las crisis de dolor y de la respuesta al tratamiento con anticuerpos anti-CGRP utilizando estrategias multi-ómicas

PMP22/00158

Ejes de Adscripción

Línea de investigación

Resumen

La migraña crónica (MC) presenta una prevalencia del 1-2% en la población general, mayor aún en mujeres y en edad laboralmente activa. La MC habitualmente es el resultado de una transformación de una forma episódica, pero hasta el momento la posibilidad de revertir el proceso es baja, sin que los datos individuales de las distintas disciplinas hayan mostrado ser buenos predictores de este proceso de cronificación-decronificación.

El principal objetivo de este proyecto es establecer una estrategia terapéutica personalizada y dirigida que reduzca el impacto socioeconómico de la migraña a través de herramientas predictivas que permitan una reducción en su cronificación. Para ello, se plantean dos líneas fundamentales de actuación:

  1. Predicción de la fase de dolor en las crisis de migraña en pacientes con migraña episódica de alta frecuencia (PREDICRISIS). Dos de los factores de cronificación en la migraña son el uso excesivo o insuficiente de medicación analgésica. De esta forma, el tratamiento precoz y dirigido en las crisis de migraña permitiría reducir la cronificación. Esto se lograría mediante un dispositivo wearable de monitorización ambulatoria y una aplicación móvil con registros prospectivos en tiempo real que permiten evaluar la alteración en variables biométricas en las horas o días previos al dolor, y las características del dolor, respectivamente.
  2. Predicción de respuesta inicial y sostenida a los anticuerpos monoclonales anti-péptido relacionado con el gen de la calcitonina (CGRP) en pacientes con migraña episódica de alta frecuencia y MC (PREDICGRP), a través de biomarcadores moleculares (CGRP, amilina), transcriptómicos (microRNA), genéticos (metilación de ADN) y de neuroimagen. Los anticuerpos anti-CGRP son tratamientos eficaces para reducir la frecuencia de migraña, pero no todos los pacientes con migraña muestran respuesta a estos costosos tratamientos y, en los que la presentan, puede existir un empeoramiento tras la suspensión del fármaco. Esto así, la combinación de los distintos marcadores multiómicos mediante machine learning se muestra como una herramienta interesante para la predicción de respuesta o no respuesta/irreversibilidad.

Con todo ello, se pretende conseguir una reducción del impacto de la enfermedad en la calidad de vida del paciente y de los costes de la misma, tanto directos (visitas médicas, estudios complementarios, hospitalización, tratamientos fútiles) como indirectos (alta tasa de presentismo y absentismo) estimados en dos mil millones de euros anuales para la migraña en nuestro país.

Coordinador e Institución

Investigador Principal
 Ana Gago Veiga

Institución
INSTITUTO DE INVESTIGACION BIOMEDICA HOSPITAL UNIVERSITARIO DE LA PRINCESA

Objetivos

El objetivo principal del proyecto es establecer una estrategia terapéutica personalizada y dirigida que permita reducir el impacto de la migraña a través de una reducción en su cronificación.

Para ello, se plantean dos objetivos específicos:

Predecir crisis de migraña. Diagnóstico y tratamiento precoz de las crisis de migraña en pacientes con migraña episódica de alta frecuencia. Esto se lograría a través de un dispositivo wearable y una aplicación móvil en tiempo real con una monitorización de variables biométricas y de aspectos clínicos de las crisis de dolor (factores desencadenantes, síntomas prodrómicos, intensidad del dolor y otras características).

 

  • Demostrar que es posible la predicción del inicio del dolor en una crisis de migraña, a través de la monitorización ambulatoria y no invasiva de variables fisiológicas (frecuencia cardíaca, saturación de O2 y temperatura) mediante un dispositivo wearable.
  • Implementar un algoritmo de predicción basado en conocimiento y aprendizaje supervisado mediante la monitorización ambulatoria y no invasiva de las variables biométricas y biofísicas que permita la predicción en tiempo real de la fase sintomática de la crisis de migraña.
  • Medir la eficacia del modelo de predicción tanto a nivel individual como en grupos amplios del paciente, calculado como el porcentaje de migrañas predichas satisfactoriamente en un paciente determinado sobre el total de migrañas que presenta.

 

Predecir respuesta a tratamiento inicial y mantenida a anticuerpos monoclonales antiCGRP en pacientes con migraña episódica de alta frecuencia y migraña crónica a través de herramientas machine-learning.

 

  • Validar posibles características transcriptómicas, genéticas, moleculares y/o radiológicas que permitan diferenciar entre pacientes con migraña episódica de alta frecuencia y migraña crónica en una cohorte multicéntrica a nivel nacional.
  • Establecer características clínicas/demográficas/transcriptómicas/genéticas/moleculares y/o radiológicas que permitan predecir una respuesta inicial positiva a los anticuerpos monoclonales (biomarcadores de respuesta terapéutica).
  • Cuantificar la proporción de pacientes que presentan una respuesta mantenida tras la suspensión del anticuerpo antiCGRP.
  • Determinar el tiempo hasta la recaída tras la suspensión del anticuerpo monoclonal antiCGRP en aquellos pacientes que, habiendo presentado una respuesta inicial positiva, lo suspenden.
  • Caracterizar si la respuesta farmacológica no mantenida se relaciona con las variables previamente caracterizadas como predictoras de cronicidad.
  • Analizar factores de respuesta mantenida a nivel sociodemográfico, clínico, transcriptómico, genético, molecular y/o radiológico tras la suspensión de los fármacos antiCGRP.
Impacto

El proyecto impactará positivamente a diversos niveles:

  • Salud de la población: reducir la frecuencia y gravedad de los ataques y lograr una conversión de pacientes con MC a ME, así como evitar que pacientes con ME cronifiquen, aumentando notablemente la calidad de vida de los pacientes con migraña.
  • Impacto social: reducir el gran impacto socioeconómico provocado por la migraña, al disminuir el absentismo laboral y la pérdida de productividad asociados a esta enfermedad.
  • SNS: reducir el número de consultas y el gasto farmacéutico en tratamientos fútiles, contribuyendo a un uso más eficiente de los recursos del SNS.
Palabras clave