09:00 – 09:30 Bienvenida y presentación del XV SDDN Meeting
09:30 – 12:00 Sesión 1: El impacto de herramientas basadas en IA y ciencia de datos en el descubrimiento de fármacos. Silla: Xavier Barril (Universidad de Barcelona).
Gianni De Fabritiis (Icrea/UPF and Acellera), Barcelona, Spain
“Impacto de la IA y el descubrimiento de fármacos basado en la física en Acellera”
Robert Soliva (Almirall), Barcelona, Spain
“La (r?)evolución de la IA. ¿Hemos aprendido de anteriores oleadas de tecnologías (r?)evolutivas?”
10:30 – 11:00 Descanso
Alfonso Rodríguez-Patón (Universidad Politécnica de Madrid, UPM), Madrid, Spain
“Predicción de interacciones fármaco-objetivo con modelos de aprendizaje profundo”
Albert Antolin (Institut Català d’Oncologia (ICO)- IDIBELL), Barcelona, Spain
“Aprovechamiento de la IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos: Cuidado con los datos”
12:00 – 13:00 Presentaciones Socios de SDDN y patrocinadores del evento I
Marc Noguera-Julian (AstraZeneca)
“DS e IA en el descubrimiento e investigación de fármacos de AstraZeneca
Mark Harding (CDD Vault)
“De los datos a las decisiones: Aprovechamiento de CDD Vault”
Hong Chen (TargetMol)
“TargetMol – Apunta al objetivo de tu éxito”
Daniel Jiménez (DIVERSA)
“Tecnología de nanoemulsión lipídica: La revolución de la administración de biomoléculas para la medicina del futuro”
13:15 – 14:15 Comida & networking
14:30 – 16:30 Sesión 2: Proyectos de descubrimiento de fármacos en colaboración público-privada. Silla: Anabel Sanz (CRG).
Ramon Bosser (Head of R&D Operations & Head of Spain, Agomab Therapeutics)
“De Origo a Agomab, una historia de éxito permanente”
María Isabel Loza García (Professor at University of Santiago de Compostela), Santiago de Compostela, Spain
“Creación de valor en el descubrimiento de fármacos mediante asociaciones público-privadas“
Anji Miller (LifeArc), UK
“Del laboratorio a la clínica: El valor de la investigación traslacional prometedora”
José Miguel Vela (Welab), Barcelona, Spain
“De la innovación abierta a la I+D farmacéutica conjunta público-privada”
16:30 – 17:15 Presentaciones Socios de SDDN y patrocinadores del evento II
Xavier Codony (Welab)
“Consideraciones clave en un proyecto de descubrimiento de fármacos”
Ana Sancho (GalChimia)
“El valor de una CRO en las primeras fases del descubrimiento de fármacos”
Arsenio Nueda (Almirall)
“Colaboración TRIDs4DEB: Identificación de nuevos puntos de partida para el descubrimiento de fármacos para el tratamiento de la epidermólisis bullosa distrófica.“.
Julio Martin (SLAS)
“Introducción a SLAS: La Sociedad para la Automatización y Cribado de Laboratorios”
Manuela Berlanga (Celtarys Research S.L.)
“Fomento del descubrimiento de fármacos mediante el desarrollo de sondas innovadoras de alto rendimiento”
17:15 – 19:30 Póster y sesión de networking en la sala de expositores
(Café y refrescos)
20:30 Cena de la Conferencia
09:00 – 11:00 Sesión 3: Utilización de los datos ómicos de los pacientes para el descubrimiento de medicamentos personalizados. Silla: Francesc Fernández (Almirall)
Javier Carmona (Hospital Vall D’Hebron), Barcelona, Spain
“Oncología de precisión desde una perspectiva europea”
Alberto Santos (DTU Biosustain Research Center), Copenhagen, Denmark
“El poder de las estructuras gráficas para integrar, analizar e interpretar datos multiómicos”
Ricardo Gonzalo (Plasma R&D, Scientific Innovation Office), Grifols, Barcelona, Spain
“Análisis longitudinal de datos ómicos de pacientes sometidos a recambio plasmático terapéutico con sustitución de albúmina como tratamiento de la enfermedad de Alzheimer.”
Maria Vinaixa (Universitat Rovira i Virgili, URV), Tarragona, Spain
“Avance de las tecnologías metabolómicas para el descubrimiento y desarrollo de fármacos”
11:00 – 11:30 Presentaciones Socios de SDDN y patrocinadores del evento III
Karol Diestra (Werfen)
“QIAcuity, facilitar lo digital”
Enrique Neumann (Beckman Coulter)
“Beckman Coulter: miniaturización del descubrimiento de fármacos con Echo”
Scott Cribbes (Revvity)
“Cribado SMcART: Una idea que podría traducirse en una terapia”
11:30 – 12:00 Póster y sesión de networking en la sala de expositores
(Café y refrescos)
12:00 – 12:30 Flash Podium Poster Presentations of selected finalists of the SLAS Tony B Travel Award
12:30 – 14:30 Sesión 4: Terapias celulares y genéticas avanzadas. Sila: Marjorie Pion (Health Research Institute Gregorio Marañón)
Jose Carlos Segovia (CIEMAT), Madrid, Spain
“Terapia génica para anemias hereditarias: De las estrategias lentivirales a la edición genética”
Juan Ruiz (Forge Biologics), Madrid, Spain
“Terapia génica para la enfermedad de Krabble”
Antonio Pérez-Martinez (Hospital La Paz), Madrid, Spain
“Ingeniería de células CAR-T con propiedades de células NK”
Rafael Correa (Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón), Madrid, Spain.
“Terapia celular avanzada con células Treg obtenidas de tejido tímico (thyTreg). Un nuevo paradigma en el tratamiento de enfermedades inflamatorias.”.
14:30 – 15:30 Comida & networking
15:30 – 15:45 Ceremonia de premios de pósteres
15:45 – 16:00 Observaciones finales y anuncio de la reunión SDDN 2024
16:00 – 17:30 Networking adicional
El aprendizaje automático es una tecnología en rápida evolución que ha penetrado en nuestra vida cotidiana y en todas las disciplinas científicas. En el ámbito del descubrimiento de fármacos, las aplicaciones de ML se encuentran en todas las fases del proceso, desde la identificación de dianas hasta los ensayos clínicos, y han tenido (o tendrán) un efecto perturbador en las operaciones diarias de todos los científicos implicados, empezando por la química computacional y la biología estructural, pero pasando rápidamente a la química medicinal, la biología y la farmacología. El ML no sólo permite procesos más eficientes, sino que también afecta a la forma en que generamos datos utilizables y sistemáticos para alimentar esos algoritmos. En esta sesión pretendemos ofrecer una visión general de los logros, direcciones actuales, retos y próximas fronteras en el campo del ML aplicado al descubrimiento de fármacos. En concreto, queremos destacar tres áreas de aplicación distintas:
El descubrimiento de fármacos puede ser realizado tanto por entidades privadas como públicas, y ambas tienen sus propias ventajas e inconvenientes. Sus prioridades e incentivos también son diferentes. En general, las empresas están mejor equipadas y tienen mayor acceso a recursos especializados, conocimientos y financiación. Las empresas se centran en hacer que los candidatos a fármacos prometedores superen el proceso de aprobación reglamentaria y llevarlos al mercado, mientras que las entidades públicas pueden estar más interesadas en avanzar en la investigación básica y comprender los mecanismos de las enfermedades, más que en la finalidad comercial.
Dicho esto, hoy en día las farmacéuticas han adoptado nuevos paradigmas en el proceso de descubrimiento de fármacos, abriéndose así a colaborar con instituciones académicas, spin off y empresas biotecnológicas con el objetivo de acelerar el proceso de desarrollo de fármacos, reducir costes y aumentar las probabilidades de éxito.
A su vez, las instituciones académicas y las agencias gubernamentales están realizando importantes esfuerzos para crear capacidades, plataformas tecnológicas y financiar proyectos de descubrimiento temprano de fármacos que puedan transformar eficazmente la investigación biomédica innovadora en medicamentos que la industria farmacéutica pueda seguir desarrollando.
El objetivo de esta sesión es presentar ejemplos y capacidades que aprovechen la colaboración público-privada para avanzar en el descubrimiento de fármacos.
En los últimos años se han producido muchos avances importantes en las tecnologías de generación de datos ómicos. Estos avances han conducido a la generación de grandes cantidades de datos que permiten un nivel sin precedentes de caracterización molecular de los mecanismos biológicos. En este contexto, la integración de diferentes tipos de datos ómicos procedentes de pacientes permite comprender mejor los mecanismos de las enfermedades, identificar potencialmente nuevas dianas farmacológicas y, por último, posibilitar el desarrollo de nuevos medicamentos personalizados. En esta conferencia exploraremos los últimos avances en el uso y la integración de diferentes tipos de datos ómicos de pacientes para la medicina personalizada, con especial atención a los retos y oportunidades asociados a este campo en rápida evolución.
Las terapias celulares y génicas avanzadas (TCAG) son medicamentos de uso humano basados en genes, tejidos o células. Ofrecen nuevas y revolucionarias oportunidades para el tratamiento de enfermedades y lesiones. Las ACGT pueden clasificarse en tres tipos principales:
Medicamentos de terapia génica destinados a introducir genes recombinantes en el organismo para lograr efectos terapéuticos, profilácticos o diagnósticos. En el campo de las modificaciones genéticas, existe una amplia gama de técnicas que pueden o no modificar directamente el ADN, entre ellas CRISPR/Cas9, ZF, AAV y ARNm.
Medicamentos de terapia celular somática Los medicamentos de terapia celular somática contienen células o tejidos que han sido manipulados para alterar sus características biológicas. Pueden utilizarse para curar, diagnosticar o prevenir enfermedades.
Los medicamentos de ingeniería tisular están compuestos por células o tejidos que han sido modificados para permitir su uso en la reparación, regeneración o sustitución de tejidos humanos.
En algunos casos, estas terapias pueden incluir dispositivos médicos como parte integrante del medicamento, que se denominan ACGT combinados. Por ejemplo, células embebidas en una matriz biodegradable o vesículas extracelulares.
En la actualidad, el nivel de conocimientos y los avances técnicos conseguidos hacen que las terapias avanzadas sean ideales para tratar enfermedades raras o necesidades médicas no cubiertas. En esta sesión nos gustaría presentar algunos avances recientes en este campo.
