Farmacometría, Farmacología de Sistemas y Nanosistemas
INFORMACIÓN DE CONTACTO
Grupo de Investigación
FERNÁNDEZ DE TROCÓNIZ FERNÁNDEZ, JOSÉ IGNACIO
Correo Electrónico
itroconiz@unav.es
• Integración mecanicista de la respuesta antitumoral al tratamiento de combinación de virus oncolíticos e inhibidores de los puntos de control inmunitario en pacientes con cáncer. • Describir a través de un modelo de farmacología de sistemas los diversos estadios de la hepatitis crónica viral partiendo de una estructura aplicada a la fase aguda de la enfermedad (Comput Struct Biotechnol J. 2021 Sep 2;19:4997-5007). • Establecer pautas de administración de antibióticos en unidades de cuidados intensivos para pacientes pediátricos críticos sometidos o no a técnicas de reemplazo renal continuo. • Esclarecer los factores asociados a la falta y/o pérdida de eficacia durante el tratamiento con anticuerpos monoclonales de la colitis ulcerosa y síndrome de Crohn en pacientes de la sanidad Navarra. • Desarrollar modelos farmacocinéticos de base fisiológica para predecir la exposición intratumoral de antitumorales. • Aproximar los enfoques del modelado farmacocinético/farmacodinámico y aprendizaje automático en el entorno del cuidado perioperatorio del pacientes. • Establecer nanoplataformas flexibles basadas en distintos tipos de lípidos para transportar mRNA o DNA con el objetivo de expresar diferentes proteínas para potenciar el efecto del sistema inmunológico. • Desarrollar y completar un modelo computacional capaz de integrar la información obtenida de la dinamia de las células T reguladoras con el fin de maximizar el efecto antitumoral a través de tratamientos de combinación.
El grupo de Farmacometría, Farmacología de Sistemas y Nanosistemas, abarca 25 años de experiencia en desarrollo de modelos computacionales farmacocinéticos/farmacodinámicos y de enfermedad, aplicados especialmente a terapias avanzadas, poblaciones especiales, patologías complejas y sistemas de liberación de medicamentos innovadores. El marco de trabajo abarca desde la investigación básica y “Drug Discovery”, a la personalización de la terapia y régimen terapéutico en el paciente, pasando por el desarrollo en fases pre- y clínica de medicamentos y toma de decisiones a nivel regulatorio. Los modelos computacionales desarrollados por este grupo de investigación se diferencian con claridad de aquellos que engloban las disciplinas bioinformática, biología computacional, o inteligencia artificial. No obstante, no hay exclusión sino una clara transversabilidad y sinergia, como reflejan los análisis que recientemente hemos llevado a cabo en pacientes con cáncer colorectal metastático, donde se han incorporado técnicas de “Machine Learning” con el fin de detectar factores predictivos y de prognóstico (AAPS J. 2020 Mar 16;22(3):58; Br J Clin Pharmacol. 2022 Jan;88(1):166-177). Este grupo de investigación proporciona un marco integrador de una extraordinaria relevancia translacional. A modo de ejemplo los modelos en terapia génica, proteínas de fusión, y nanopartículas generados durante el desarrollo pre-clínico de alternativas terapéuticas para el tratamiento de la enfermedad rara porfiria aguda intermitente integraron información tanto in vitro como in vivo y de diferentes especies con el fin de apoyar la selección de la primera dosis en pacientes (Br J Pharmacol. 2020 Jul;177(14):3168-3182; Br J Pharmacol. 2022 Feb 15. doi: 10.1111/bph.15821). En lo referente al ámbito clínico, los pacientes prediátricos ingresados en unidades de cuidados intensivos y que desarrollan patologías renales de carácter severo representan a una población crítica que requiere de un tratamiento y posología totalmente personalizado. En este sentido, las estrategias de modelado generadas por nuestro grupo de investigación permiten que la medicina personalizada sea una realidad y muestran su aplicación en el marco asistencial (Clin Microbiol Infect. 2022 Apr 4:S1198-743X(22)00170-7. doi: 10.1016/j.cmi.2022.03.031). El grueso del grupo de investigación está formado por dos profesores catedráticos de Universidad con dedicación docente e investigadora y dos colaboradores de investigación con una sólida formación, parte de ella adquirida en centros de prestigio en el extranjero. Además, cuenta con un investigador post-doctoral y siete estudiantes de doctorado. El recambio de personal a lo largo de los años hace que el número de doctorandos y post-doctorales se mantenga en general constante.
Una de las facetas de importancia dentro del grupo investigación es la formación y docencia, que transciende al grado. Lideramos y participamos en asignaturas de Máster tanto en área de desarrollo e innovación de medicamentos como en ingeniería biomédica. Miembros del grupo investigador integran comités de apoyo al desarrollo de la farmacometría en Iberoamérica (RediF) y a la innovación internacional de la disciplina (IsoP). Además, y de una manera más local se promueve la diseminación y aplicación de estas disciplinas a través de la organización de una escuela de verano avalada por la comisión de formación continuada del Gobierno de Navarra.
Riva, N, Brstilo, L, Sancho-Araiz, A, Molina, M, Savransky, A, Roffé, G, Sanz, M, Tenembaum, S, Katsicas, MM, Trocóniz, IF, Schaiquevich, P
"Population Pharmacodynamic Modelling of the CD19+Suppression Effects of Rituximab in Paediatric Patients with Neurological and Autoimmune Diseases".
Pharmaceutics. 15(11): 2534. 2023. [doi:10.3390/pharmaceutics15112534]
Sancho-Araiz, A, Parra-Guillen, ZP, Bragard, J, Ardanza, S, Mangas-Sanjuan, V, Trocóniz, IF
"Mechanistic characterization of oscillatory patterns in unperturbed tumor growth dynamics: The interplay between cancer cells and components of tumor microenvironment".
PLoS Comput. Biol.. 19(10): e1011507. 2023. [doi:10.1371/journal.pcbi.1011507]
Parra-Guillen, ZP, Sancho-Araiz, A, Mayawala, K, Zalba, S, Garrido, MJ, de Alwis, D, Troconiz, IF, Freshwater, T
"Assessment of Clinical Response to V937 Oncolytic Virus After Intravenous or Intratumoral Administration Using Physiologically-Based Modeling".
Clin. Pharmacol. Ther.. 114(3): 623 - 632. 2023. [doi:10.1002/cpt.2937]
Schiavo, A, Maldonado, C, Vazquer, M, Fagiolino, P, Troconiz, IF, Ibarra, M
"Quantitative systems pharmacology Model to characterize valproic acid-induced hyperammonemia and the effect of L-carnitine supplementation".
Eur. J. Pharm. Sci.. 183: 106399 - 106399. 2023. [doi:10.1016/j.ejps.2023.106399]
Riva, N, Ibarra, M, Parra-Guillen, ZP, Galvan, ME, Perez, E, Renatti, GT, Guido, PC, Lopez, C, Licciardone, N, Halac, E, Dip, M, Cruz, A, Imventarza, O, Buamscha, D, Troconiz, IF, Schaiquevich, P
"Population pharmacokinetics of sublingually administered tacrolimus in infants and young children with liver transplantation".
Br. J. Clin. Pharmacol.. 89(3): 1115 - 1126. 2023. [doi:10.1111/bcp.15563]
Leone, C, Di Stefano, G, Di Pietro, G, Bloms-Funke, P, Boesl, I, Caspani, O, Chapman, SC, Finnerup, NB, Garcia-Larrea, L, Li, T, Goetz, M, Mouraux, A, Pelz, B, Pogatzki-Zahn, E, Schilder, A, Schnetter, E, Schubart, K, Tracey, I, Troconiz, IF, Van Niel, H, Hernandez, JMV, Vincent, K, Vollert, J, Wanigasekera, V, Wittayer, M, Phillips, KG, Truini, A, Treede, RD
"IMI2-PainCare-BioPain-RCT2 protocol: a randomized, double-blind, placebo-controlled, crossover, multicenter trial in healthy subjects to investigate the effects of lacosamide, pregabalin, and tapentadol on biomarkers of pain processing observed by non-invasive neurophysiological measurements of human spinal cord and brainstem activity".
Trials. 23(1): 739. 2022. [doi:10.1186/s13063-022-06431-5]
|