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Computación e información genómica para predecir usos de medicamentos

Viernes 19 Agosto, 2011 en  Ciencia y Tecnología

Por primera vez, los científicos han comenzado a combinar la computación y la información genómica para predecir nuevos usos de medicamentos ya existentes.

Por primera vez, los científicos han comenzado a combinar la computación y la información genómica para predecir nuevos usos de medicamentos ya existentes. Un estudio computacional, financiado por el National Institutes of Health (NIH), ha analizado datos genómicos y datos farmacológicos para predecir nuevos usos de medicamentos que ya están en el mercado. Los investigadores, dirigidos por el doctor Atul J. Butte de la Universidad de Stanford, en California, han reportado sus resultados en dos artículos en la última edición de `Science Translational Medicine`.

 

“Sacar un nuevo medicamento al mercado suele costar alrededor de mil millones de dólares, y muchos años de investigación y desarrollo”, afirma el doctor Rochelle M. Long, director del Pharmacogenomics Research Network del NIH, “si podemos encontrar maneras de reutilizar medicamentos que ya están aprobados, se podrían mejorar los tratamientos existentes y ahorrar tiempo y dinero”.

 

Los científicos extrajeron sus datos del Gene Expression Omnibus (del National Center for Biotechnology Information), una base de datos pública que contiene los resultados de miles de estudios genómicos, en una amplia gama de campos, presentados por investigadores de todo el mundo.

 

El grupo de Butte se centró en 100 enfermedades y 164 medicamentos, creando un programa informático para buscar en las miles de posibles combinaciones medicamento-enfermedad, medicamentos y enfermedades cuyos patrones de expresión génica se anularan mutuamente. Por ejemplo, si una enfermedad aumenta la actividad de ciertos genes, el programa trata de hacerlo coincidir con uno o más medicamentos que disminuyan esta actividad.

 

Muchas de las combinaciones medicamento-enfermedad son conocidas y están en uso clínico, apoyando la validez de este enfoque. Por ejemplo, el análisis predijo correctamente que la prednisolona puede tratar la enfermedad de Crohn, una enfermedad para la cual este medicamento es una terapia estándar.

 

Otras combinaciones han sido novedosas y sorprendentes: un medicamento para tratar úlceras (la cimetidina) coincidió con el cáncer de pulmón, y un anticonvulsivo (el topiramato) coincidió con la enfermedad inflamatoria intestinal -que incluye la enfermedad de Crohn.

 

Para confirmar la relación de la cimetidina con el cáncer de pulmón, el equipo probó este medicamento sobre células humanas de cáncer de pulmón en el laboratorio y en células implantadas en ratones. En ambos casos, la droga desaceleró el crecimiento de las células cancerígenas en comparación con el grupo control (células o ratones) que no habían recibido cimetidina.

 

Para probar si el anticonvulsivo topiramato posee un efecto sobre las enfermedades inflamatorias intestinales, los investigadores administraron el fármaco a ratas que tenían síntomas de dicha enfermedad intestinal: diarrea, inflamación, úlceras y daños microscópicos en el colon. El fármaco redujo todos estos síntomas, a veces incluso mejor que la prednisolona.

 

Además, los científicos notaron que las enfermedades con similares procesos moleculares (por ejemplo, aquellas que afectan el sistema inmunológico) se agrupaban en el análisis. También lo hicieron las drogas con efectos similares (por ejemplo, las que ralentizan la división celular). Los investigadores creen que, mediante el estudio de los miembros de estas agrupaciones inesperadas, podrían aprender más acerca del progreso de ciertas enfermedades y sobre el funcionamiento de algunos medicamentos a nivel molecular.

 

Según Long, “esta investigación se encuentra todavía en una etapa temprana, pero se trata de un método prometedor para un enfoque creativo, rápido y asequible a la hora de descubrir nuevos usos para fármacos que ya tenemos en nuestro arsenal terapéutico”.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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