Encontrar efectos desconocidos de fármacos existentes
Las proteínas, clave de la medicina de precisión
Menos efectos secundarios, más posibilidades de curación: el objetivo de la medicina de precisión es ofrecer a los pacientes el tratamiento más individualizado posible. Para ello es necesario conocer con precisión lo que ocurre a nivel celular. Por primera vez, investigadores de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) han logrado cartografiar las interacciones de 144 sustancias activas con unas 8.000 proteínas. Los resultados podrían ayudar a identificar beneficios potenciales hasta ahora desconocidos de los fármacos existentes.
Prácticamente todos los fármacos afectan, producen o eliminan proteínas, o de hecho son proteínas. Pero, ¿qué ocurre exactamente cuando se toma una dosis alta o baja? ¿Y qué ocurre en distintos momentos mientras el fármaco actúa? ¿El fármaco hace que la célula produzca nuevas proteínas o bloquea la producción de otras? Hasta ahora no había respuestas a estas preguntas. Pero ahora, utilizando un método conocido como decryptE, el equipo ha conseguido desvelar estas interacciones.
Gran número de resultados en poco tiempo
Para ello, los investigadores trataron las células con distintas dosis de 144 sustancias activas durante un periodo de 18 horas. La mayoría de los fármacos ya se utilizan en el tratamiento del cáncer o están en fase de aprobación clínica. Una vez extraídas, las proteínas se analizaron mediante espectrometría de masas. A continuación, el equipo utilizó los datos para estudiar las reacciones celulares. Así se obtuvieron más de un millón de curvas dosis-respuesta que mostraban los mecanismos subyacentes a los efectos de las sustancias activas a lo largo del tratamiento.
Los resultados han sido publicados en la revista Nature Biotechnology por Bernhard Küster, catedrático de proteómica y bioanalítica de la Facultad de Ciencias de la Vida de la TUM, Nicola Berner, Stephan Eckert y un equipo de investigadores coordinados en la Cátedra de Proteómica y Bioanalítica de la TUM. Los datos están a disposición de la comunidad investigadora mundial en la base de datos ProteomicsDB y la aplicación asociada.
Reconocer el potencial de los fármacos existentes
El cáncer es un excelente ejemplo de por qué es tan importante comprender en detalle estos procesos: Dependiendo del tipo de cáncer, ocurren cosas muy diferentes a nivel molecular. Esto es decisivo para seleccionar los tratamientos adecuados y puede ofrecer pistas para el desarrollo de nuevos fármacos. Con los datos obtenidos, el equipo pudo demostrar, por ejemplo, que el sistema inmunitario puede verse debilitado por una clase de fármacos conocidos como inhibidores de la HDAC. Esto, a su vez, puede afectar al tratamiento de tumores que aprovechan el sistema inmunitario.
El hecho de que el equipo pudiera llegar a este hallazgo sin haberlo buscado puede atribuirse a la forma en que funciona decryptE. Los experimentos suelen diseñarse para estudiar una cuestión bien definida y, en el mejor de los casos, para producir una respuesta. En cambio, decryptE registra todo lo que ocurre, y genera enormes cantidades de datos que los investigadores pueden analizar ahora con métodos digitales y en función de diversas preguntas. El equipo confía en que los resultados también ofrezcan información sobre efectos desconocidos de fármacos de uso muy extendido.
"Muchos fármacos pueden hacer más de lo que pensamos", afirma Bernhard Küster. "Un ejemplo conocido es la aspirina. Su eficacia como analgésico estaba demostrada. Pero las observaciones demostraron que el ingrediente eficaz, el ácido acetilsalicílico (AAS), también tiene un efecto anticoagulante. Hoy en día se administra de forma rutinaria a los pacientes que sufren un ictus o un infarto de miocardio. Creemos que muchos fármacos de uso extendido tendrán también efectos que aún desconocemos. Uno de los objetivos de nuestra investigación es buscarlos sistemáticamente sin tener que esperar a esos descubrimientos accidentales."
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.
Publicación original
Stephan Eckert, Nicola Berner, Karl Kramer, Annika Schneider, Julian Müller, Severin Lechner, Sarah Brajkovic, Amirhossein Sakhteman, Christian Graetz, Jonas Fackler, Michael Dudek, Michael W. Pfaffl, Percy Knolle, Stephanie Wilhelm, Bernhard Kuster; "Decrypting the molecular basis of cellular drug phenotypes by dose-resolved expression proteomics"; Nature Biotechnology, 2024-5-7
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