MADRID, 18 Oct. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han propuesto una metodología de análisis de datos que mejora las opciones de encontrar una nueva vida para fármacos ya existentes aplicándolos al tratamiento de otras enfermedades.
Este es el objetivo del proyecto DISNET en el que participan investigadores del Centro de Tecnología Biomédica y de la ETSI Informáticos de la UPM, dirigidos por Alejandro Rodríguez González, del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software de la UPM.
Mediante el análisis de datos, pretenden dar una nueva utilidad, distinta a la que tenían originalmente, a medicamentos ya aprobados para otras enfermedades, algo que se conoce también como "reposicionamiento de fármacos".
Tratar de encontrar un nuevo uso para medicamentos con los que ya contamos es clave en la lucha contra las enfermedades, debido al elevado coste que supone empezar el descubrimiento o diseño de fármacos desde cero. "La industria farmacéutica llega a invertir en estos procesos, conocidos como desarrollo de fármacos de novo, hasta 3.000 millones de dólares y se puede llegar a tardar hasta 17 años en encontrar un fármaco para una enfermedad determinada", explica Lucía Prieto Santamaría del Laboratorio de Análisis de Datos Médicos (MEDAL) del CTB-UPM y una de las participantes en el proyecto.
Analizar adecuadamente los datos de los que se dispone sobre dichos medicamentos para después cruzarlos con los que se han recogido sobre diferentes enfermedades, características genéticas o fenotípicas es una labor clave para poder dar un nuevo uso a esos fármacos.
Es ahí donde los investigadores del CTB están jugando un importante papel que ha conducido al desarrollo de una nueva metodología que evalúa posibles casos candidatos de reposicionamiento de fármacos mediante la integración de datos biomédicos.
El primer paso es estudiar los valores de asociación enfermedad-gen de las enfermedades participantes en casos de reposicionamiento con los genes que codifican la proteína diana del fármaco en cuestión.
"Estos valores son mayores para los casos de reposicionamiento que para el resto de los datos de DISNET. Es decir, la asociación entre las enfermedades que participan en casos de reposicionamiento y los genes diana del fármaco son más fuertes que el resto de las asociaciones enfermedad-gen", explica Esther Ugarte Carro, del laboratorio MEDAL y coautora de este trabajo.
Por otra parte, los investigadores observaron que las enfermedades que participan en los casos de reposicionamiento son más parecidas a nivel fenotípico, o lo que es lo mismo, comparten más síntomas entre ellas, que el resto de las enfermedades que los investigadores han incluido en la base de datos de DISNET.
A raíz de todo ello, los expertos observaron que hay ciertas clases de enfermedades y de fármacos entre los cuales hay más casos de reposicionamiento. "Uno de los patrones más frecuentes es que la enfermedad para la cual se utilizaba el fármaco originalmente sea del sistema musculoesquelético, la enfermedad para la que se reposiciona sea algún tipo de neoplasia y el fármaco sea de tipo antirreumático", añade Ugarte Carro.
"Estos descubrimientos podrán ser útiles cuando en un futuro se propongan nuevas hipótesis de reposicionamiento de fármacos: se priorizarán aquellas hipótesis en las que la asociación enfermedad-gen (diana del fármaco) sea más fuerte y en las que las enfermedades se parezcan más fenotípicamente. Además, se tendrán en cuenta los patrones sugeridos por el estudio previo", explica Prieto Santamaría.
Para la comunidad científica, el principal valor de este estudio radica en las nuevas posibilidades que ofrece a la hora de plantear el reposicionamiento de fármacos, partiendo de hipótesis que hasta ahora no se contemplaban. "Nuestro trabajo presenta una nueva metodología para la evaluación de potenciales hipótesis de reposicionamiento de fármacos mediante la integración de conocimiento biomédico. De esta forma y gracias a las diferencias encontradas, se podrían sugerir y dar prioridad a futuros casos hipotéticos de reposicionamiento de fármacos frente a otros menos probables de ser reposicionados", concluyen.
