Científicos de dos centros de investigación catalanes han liderado una nueva estrategia para la identificación de proteínas altamente relevantes en cáncer. Los nuevos fármacos serían más eficientes y con menos efectos secundarios.
Investigadores del Programa de Investigación en Informática Biomédica (GRIB) del Instituto de Investigación Hospital del Mar (IMIM) y la Universidad Pompeu Fabra (UPF) han identificado in silico, es decir mediante simulación computacional, 115 proteínas que podrían ser altamente relevantes en el tratamiento del cáncer colorrectal.
Estos fármacos permitirían definir la estrategia para diseñar fármacos anticancerígenos de nueva generación. En los últimos años se ha evidenciado que los fármacos no son tan selectivos como se creía y que en realidad tienen afinidad por múltiples dianas biológicas.
Según los expertos, por este motivo es importante desarrollar fármacos multidiana, es decir, capaces de atacar varios objetivos simultáneamente, más eficientes y con menos efectos secundarios.
Uno de los aspectos clave en la investigación de nuevos fármacos en cáncer es determinar con qué proteínas debe interaccionar el fármaco, de manera que destruya las células tumorales sin afectar las células sanas.
Según Jordi Mestres, coordinador del Laboratorio de Quimiogenómica del GRIB, "la base de esta estrategia es una lista de moléculas que experimentalmente se ha demostrado que son significativamente más tóxicas para las células tumorales que para las células sanas y otra lista de moléculas que son más tóxicas para las células sanas que para las tumorales".
"Estas dos listas de moléculas son procesadas computacionalmente con una metodología que permite predecir las proteínas por las que cada molécula tendrá afinidad, identificando las potenciales dianas biológicas para desarrollar nuevos fármacos contra el cáncer", continua el experto.
Testeo de 30.000 moléculas
La contribución de los investigadores ha sido, en concreto, la predicción de las proteínas que interaccionan con moléculas que experimentalmente han mostrado una citotoxicidad diferencial, bien hacia células tumorales o hacia células sanas. El esfuerzo más grande fue el testeo experimental de 30.000 moléculas y la dificultad logística que ello conlleva.
En total, se generaron 119.520 datos de citotoxicidad por células tumorales y sanas. Una vez identificados los dos conjuntos de moléculas con más alto grado de citotoxicidad diferencial, la predicción de las proteínas con las que interaccionaban fue muy eficiente gracias a una metodología originalmente desarrollada por estos mismos investigadores y que fue más tarde la base del spin-off Chemotargets.
Este trabajo forma parte de las tesis doctorales de los estudiantes Praveena Kuchipudi y Nikita Remez del GRIB y ha contado con la contribución de Ferran Sanz, director del GRIB. Se enmarca dentro de un proyecto del 6 º programa marco europeo titulado CancerGrid (ftp://ftp.cordis.europa.eu/pub/lifescihealth/docs/cancergrid.pdf). El proyecto fue liderado por la empresa húngara AMRI, que aportó su quimioteca (colección de millones de compuestos), el testeo de la cual permitió la identificación de moléculas con citotoxicidad diferencial.
Referencia bibliográfica:
Beáta Flachner, Zsolt Lörincz, Angelo Carotti, Orazio Nicolotti, Praveena Kuchipudi, Nikita Remez, Ferran Sanz, József Tóvári, Miklós J. Szabó, Béla Bertók, Sándor Cseh, Jordi Mestres, and György Dormán. “A Chemocentric Approach to the Identification of Cancer Targets”. PLoS ONE 2012, 7: e0035582. http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0035582
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