El nuevo marco matemático proporciona una comprensión más profunda de cómo interactúan las drogas
Investigadores del Centro de Investigación de Medicina Molecular del CeMM de la Academia Austriaca de Ciencias han desarrollado una nueva metodología que caracteriza con mayor precisión la forma en que los medicamentos se influyen entre sí cuando se combinan durante el tratamiento. Su análisis de más de 30.000 pares de fármacos aplicados a líneas celulares identificó 1.832 interacciones entre 242 fármacos diferentes y arroja nueva luz sobre cómo los fármacos perturban las redes moleculares subyacentes.
Bru-nO, pixabay.com, CC0
La combinación de dos o más medicamentos puede ser un tratamiento efectivo para diversas enfermedades, como el cáncer. Sin embargo, al mismo tiempo, la combinación incorrecta de medicamentos puede causar efectos secundarios importantes. Actualmente no existe una comprensión sistemática de cómo las diferentes drogas influyen unas en otras. Por lo tanto, dilucidar cómo interactúan dos medicamentos dados, y si tienen un efecto beneficioso, significaría un paso importante hacia el desarrollo de medicamentos para tratar las enfermedades de manera más efectiva en el futuro.
A nivel molecular, las drogas causan perturbaciones complejas de varios procesos celulares en nuestro cuerpo. Estos procesos están orquestados por una intrincada red de interacciones moleculares, el llamado interactome. Durante la última década, numerosos estudios han revelado una estrecha relación entre la estructura del interactoma y la organización funcional de la maquinaria molecular dentro de la célula. Esto abrió oportunidades emocionantes para utilizar enfoques basados en redes para investigar los fundamentos de los estados saludables y de la enfermedad. Siguiendo esta tendencia, el investigador principal Jörg Menche y su grupo en el CeMM desarrollaron un marco matemático novedoso para trazar con precisión cómo se influyen entre sí las diferentes perturbaciones del interactoma.
El nuevo estudio realizado por Caldera et al. representa el primer enfoque general para cuantificar con precisión cómo interactúan los medicamentos entre sí, basado en un modelo matemático que considera sus efectos de alta dimensión. Su investigación revela que la posición de las dianas de un fármaco dado en el interactoma no es aleatoria, sino que está localizada dentro de los denominados módulos de fármacos. Encontraron que la ubicación de un módulo de medicamentos está vinculada a los cambios morfológicos celulares específicos inducidos por los respectivos tratamientos, lo que hace que las pruebas de morfología sean un recurso valioso para la investigación de las interacciones entre medicamentos. Además, identificaron varios factores que contribuyen a la aparición de tales interacciones. Más notablemente, la distancia entre dos módulos de medicamentos en el interactoma juega un papel clave: Ciertos tipos de interacciones son más probables dependiendo de la proximidad exacta entre los dos módulos de medicamentos respectivos. Si los módulos están demasiado alejados entre sí, es poco probable que se produzca una interacción.
"Desarrollamos una metodología completamente nueva para clasificar las interacciones de los medicamentos. Los métodos anteriores podían caracterizar las interacciones sólo como sinérgicas o antagónicas. Nuestra metodología es capaz de distinguir 12 tipos de interacciones distintas y también revela la dirección de una interacción", dice Michael Caldera, primer autor del estudio y estudiante de doctorado en el Grupo de Jörg Menche.
El estudio del grupo Menche ha ampliado la comprensión de cómo las drogas perturban el interactoma humano, y qué hace que las drogas interactúen. Además, la metodología introducida ofrece la primera descripción completa y completa de cualquier resultado potencial que pueda surgir de la combinación de dos perturbaciones. Por último, esta metodología también podría aplicarse para abordar otros desafíos clave, como la disección del impacto combinado de las variaciones genéticas o la predicción del efecto de un medicamento sobre el fenotipo de una enfermedad en particular. Sus investigaciones forman una base sólida para comprender y desarrollar terapias farmacológicas más eficaces en el futuro.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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