Découverte d'effets inconnus de médicaments existants
Les protéines, clé de la médecine de précision
Moins d'effets secondaires, de meilleures chances de guérison : l'objectif de la médecine de précision est de fournir aux patients le traitement le plus personnalisé possible. Pour ce faire, il faut comprendre précisément ce qui se passe au niveau cellulaire. Pour la première fois, des chercheurs de l'Université technique de Munich (TUM) ont réussi à cartographier les interactions entre 144 substances actives et environ 8 000 protéines. Les résultats pourraient permettre d'identifier les avantages potentiels, jusqu'alors inconnus, des médicaments existants.
Pratiquement tous les médicaments affectent, produisent ou éliminent des protéines - ou sont en fait des protéines. Mais que se passe-t-il exactement lorsqu'une dose faible ou élevée est prise ? Et que se passe-t-il à différents moments pendant que le médicament agit ? Le médicament entraîne-t-il la production de nouvelles protéines par la cellule ou bloque-t-il la production d'autres protéines ? Les réponses à ces questions font défaut. Mais aujourd'hui, grâce à une méthode connue sous le nom de decryptE, l'équipe est parvenue à révéler ces interactions.
Un grand nombre de résultats en peu de temps
Pour ce faire, les chercheurs ont traité des cellules avec différentes doses de 144 substances actives sur une période de 18 heures. La plupart des médicaments sont déjà utilisés dans le traitement du cancer ou sont en phase d'approbation clinique. Après avoir été extraites, les protéines ont été analysées par spectrométrie de masse. L'équipe a ensuite utilisé ces données pour étudier les réactions cellulaires. Elle a ainsi obtenu plus d'un million de courbes dose-réponse montrant les mécanismes à l'origine des effets des substances actives au cours du traitement.
Les résultats ont été publiés dans la revue Nature Biotechnology par Bernhard Küster, professeur de protéomique et de bioanalyse à la TUM School of Life Sciences, Nicola Berner, Stephan Eckert et une équipe de chercheurs coordonnée à la chaire de protéomique et de bioanalyse de la TUM. Les données sont mises à la disposition de la communauté mondiale des chercheurs dans la base de données ProteomicsDB et l'application associée.
Reconnaître le potentiel des médicaments existants
Le cancer est un excellent exemple de l'importance d'une compréhension détaillée de ces processus : Selon le type de cancer, il se passe des choses très différentes au niveau moléculaire. Cela est décisif pour le choix des traitements appropriés et peut fournir des indices pour le développement de nouveaux médicaments. Grâce à ces données, l'équipe a pu montrer, par exemple, que le système immunitaire peut être affaibli par une classe de médicaments connus sous le nom d'inhibiteurs d'HDAC. Cela peut à son tour affecter le traitement des tumeurs qui exploitent le système immunitaire.
Le fait que l'équipe ait pu faire cette découverte sans l'avoir cherchée peut être attribué à la manière dont fonctionne decryptE. Les expériences sont généralement conçues pour étudier une question bien définie et, idéalement, pour produire une réponse. En revanche, decryptE enregistre tout ce qui se passe et génère d'énormes quantités de données que les chercheurs peuvent désormais analyser à l'aide de méthodes numériques et en fonction de diverses questions. L'équipe espère que les résultats permettront également de découvrir des effets inédits de médicaments largement utilisés.
"De nombreux médicaments peuvent avoir plus d'effets que nous ne le pensons", explique Bernhard Küster. "L'aspirine en est un exemple familier. Son efficacité en tant qu'analgésique était bien établie. Mais des observations ont montré que l'ingrédient efficace, l'acide acétylsalicylique (ASA), a également un effet anticoagulant. Aujourd'hui, il est systématiquement administré aux patients victimes d'un accident vasculaire cérébral ou d'une crise cardiaque. Nous pensons que de nombreux médicaments largement utilisés ont également des effets que nous ne connaissons pas encore. L'un des objectifs de notre recherche est de les rechercher systématiquement sans avoir à attendre de telles découvertes accidentelles".
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
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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