Optimización del tratamiento Denosumab para la osteoporosis

Abstract

En la actualidad, el incremento de personas de la tercera edad, ha llevado consigo un aumento de mujeres que padecen la osteoporosis postmenopáusica, una enfermedad que produce un gran impacto, aumentando el número de fracturas y el gasto sanitario. Esta enfermedad puede ser tratada con fármacos anabólicos (e.g. teriparatida) o anticatabólicos (e.g. los bifosfonatos o el Denosumab). Este trabajo se centra en el estudio de este último. El Denosumab es un fármaco antirresortivo que se inyecta en la paciente cada 6 meses, y una cantidad de 60 mg. Pero esto no es suficiente para algunos pacientes, o es demasiado para otros. Por eso se ha desarrollado un programa, que calcularía el tratamiento óptimo para cada tipo de persona. Se parte de un modelo de poblaciones celulares, que modela el mecanismo de remodelación ósea en un hueso enfermo y la adición del tratamiento. Con los resultados obtenidos de este modelo se han usado herramientas de uso cada vez más frecuente en la actualidad, como son las redes neuronales y los algoritmos genéticos.

Currently, the increase in the elderly has led to an increase in women suffering from postmenopausal osteoporosis, a disease that has a great impact, increasing the number of fractures and healthcare costs. This disease can be treated with anabolic (e.g. teriparatide) or anticatabolic (e.g. bisphosphonates or Denosumab) drugs. This work focuses on the study of the latter. Denosumab is an antiresorptive drug that is injected at a dose of 60 mg SC administered every 6 months into the patient. But this is not enough for some patients, or it is too much for others. That is why a program has been developed, which would calculate the optimal treatment for each type of person. It is based on a model of cell populations, which models the mechanism of bone remodeling in a diseased bone and the addition of treatment. With the results obtained from this model, tools have been used that are increasingly frequent today, such as neural networks and genetic algorithms.