Menos efectos secundarios, mayores posibilidades de recuperación: la medicina de precisión tiene como objetivo proporcionar a los pacientes el mejor tratamiento posible. Esto requiere una comprensión precisa de lo que sucede a nivel celular. Por primera vez, investigadores de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) han logrado mapear las interacciones de 144 sustancias activas con alrededor de 8.000 proteínas. Los hallazgos pueden ayudar a identificar posibles beneficios previamente desconocidos de los medicamentos existentes.
Prácticamente todas las drogas afectan, producen o destruyen proteínas, o en realidad son proteínas. Pero, ¿qué sucede exactamente cuando se toma demasiado o muy poco? ¿Y qué sucede en los diferentes momentos en que el fármaco está funcionando? ¿El fármaco hace que la célula produzca nuevas proteínas o detenga la producción de otras? Faltan respuestas a estas preguntas. Pero ahora, utilizando un método conocido como decryptE, el equipo ha podido revelar estas interacciones.
Un gran número de resultados en poco tiempo.
Para ello, los investigadores trataron células con diferentes dosis de 144 principios activos durante un período de 18 horas. La mayoría de los medicamentos ya se están utilizando en el tratamiento del cáncer o se encuentran en la etapa de aprobación clínica. Después de la extracción, las proteínas se analizaron mediante espectrometría de masas. Luego, el equipo utilizó los datos para estudiar la respuesta de la célula. Esto produjo más de un millón de curvas dosis-respuesta que revelan los mecanismos detrás de los efectos de las sustancias activas durante el tratamiento.
Los resultados los ha publicado ahora en la revista Nature Biotechnology un equipo de investigadores coordinado por Bernhard Küster, profesor de proteómica y bioanálisis de la Facultad de Ciencias de la Vida de la TUM, Nicola Brunner, Stefan Eckert y el catedrático de Proteómica y Bioanálisis de la TUM. . Los datos están disponibles para la comunidad de investigación global en la base de datos ProteomicsDB y la aplicación asociada.
Reconocer el potencial de los medicamentos existentes
El cáncer es un excelente ejemplo de por qué es importante una comprensión detallada de estos procesos: dependiendo del tipo de cáncer, suceden cosas muy diferentes a nivel molecular. Es decisivo para la selección del tratamiento adecuado y puede proporcionar pistas para el desarrollo de nuevos fármacos. Con los datos, el equipo pudo demostrar, por ejemplo, que una clase de fármacos conocidos como inhibidores de HDAC pueden debilitar el sistema inmunológico. Esto a su vez puede afectar el tratamiento de tumores que benefician al sistema inmunológico.
El hecho de que el equipo haya podido encontrarlo sin esta búsqueda se puede atribuir a la forma en que funciona decryptE. Los experimentos suelen estar diseñados para estudiar una pregunta bien definida e, idealmente, producir una respuesta. Por el contrario, decryptE registra todo lo que sucede y produce cantidades masivas de datos que los investigadores ahora pueden analizar de manera digital y en términos de diferentes preguntas. El equipo espera que los hallazgos también proporcionen información sobre los efectos no descubiertos anteriormente de medicamentos ampliamente utilizados.
“Muchos fármacos pueden hacer más de lo que pensamos”, afirma Bernhard Kuster. “La aspirina es un ejemplo familiar. Su eficacia como analgésico está bien establecida. Pero las observaciones han demostrado que su ingrediente activo, el ácido acetilsalicílico (AAS), también tiene un efecto anticoagulante. Hoy en día se administra de forma rutinaria a pacientes que han tenido un derrame cerebral o un ataque cardíaco. Estamos seguros de que hay muchos más medicamentos de uso generalizado que aún desconocemos.
