Programa predice usos para medicamentos existentes mediante patrones de expresión génica

Por primera vez, los científicos utilizan computadores y datos genómicos para predecir nuevos usos para medicamentos existentes.

Un estudio informático financiado por los Institutos Nacionales de Salud de EUA (NIH, Bethesda, MD, EUA) analizó datos genómicos y farmacológicos para predecir nuevos usos para los medicamentos que ya están en el mercado. Un equipo dirigido por Atul J. Butte, MD, PhD, de la Universidad de Stanford (Palo Alto, California, EUA) presentó sus conclusiones el 17 de agosto de 2011 en dos artículos en la edición digital de la revista Science Translational Medicine.

“Traer un nuevo medicamento al mercado por lo general requiere de cerca de 1.000 millones de dólares y muchos años de investigación y desarrollo” dijo Rochelle M. Long, PhD, directora de la Red de Investigación Farmacogenómica del NIH. “Si podemos encontrar nuevas propuestas para medicamentos ya aprobados, se podrían mejorar los tratamientos y ahorrar tiempo y dinero”.

Los científicos obtuvieron información del Ómnibus de Expresión Génica del Centro Nacional de Información Biotecnológica de los NIH, una base de datos pública que contiene los resultados de miles de estudios genómicos sobre una amplia gama de temas, presentados por investigadores de todo el mundo y que clasifica cambios en la actividad genética bajo diversas condiciones, como enfermedades o en respuesta a medicamentos.

El grupo del Dr. Butte se centró en 100 enfermedades y 164 medicamentos y creó un programa de computadora para buscar, entre miles de posibles combinaciones, las enfermedades y los medicamentos cuyos patrones de expresión génica en esencia se anularan mutuamente. Por ejemplo, si una enfermedad aumentaba la actividad de ciertos genes, el programa la vinculaba a uno o más medicamentos que disminuyeran la actividad de esos genes.

Muchos pares enfermedad – medicamento ya eran conocidos y se usan en la clínica, apoyando la validez de este método. Por ejemplo, el análisis predijo con exactitud que la prednisolona puede tratar la enfermedad de Crohn, para la cual es la terapia de elección. Otras correspondencias fueron sorpresivas. El equipo del Dr. Butte escogió investigar además dos combinaciones de este tipo: un antiulceroso (cimetidina) que coincidía con el cáncer de pulmón y un anticonvulsivo (topiramato) que coincidía con la enfermedad inflamatoria intestinal, que incluye la enfermedad de Crohn.

Para validar su relación con el cáncer de pulmón, los investigadores probaron la cimetidina en células cancerosas de pulmón humano en implantes en ratones y en placas de laboratorio. En ambos casos el fármaco disminuyó la proliferación de células de cáncer en comparación con el grupo control (células y ratones) sin cimetidina.

Para evaluar si el anticonvulsivo topiramato tenía efecto en enfermedades inflamatorias intestinales, los investigadores lo administraron a ratas con síntomas de enfermedad inflamatoria intestinal como diarrea e inflamación, úlceras y lesiones microscópicas en el colon. El fármaco redujo todos estos síntomas, incluso a veces mejor que la prednisolona.

La investigación también tiene un valor más básico: los científicos notaron que las enfermedades con procesos moleculares similares (por ejemplo, las que afectan el sistema inmune) se agrupan, al igual que los agentes con efectos similares (por ejemplo, los que inhiben la división celular). Los investigadores creen que, mediante el examen de los miembros de estas agrupaciones inesperadas, podrían aprender más sobre la evolución de enfermedades específicas y cómo actúan a nivel molecular algunos medicamentos.

“Este trabajo todavía es incipiente, pero es una prueba inicial prometedora de un método creativo, rápido y asequible para descubrir nuevos usos para fármacos que ya tenemos en el arsenal terapéutico” concluyó Long.

Los resultados del proyecto fueron publicados el 17 de agosto de 2011 en las revistas Inside Life Science del Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales del NIH y Science Translational Medicine.

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National Institutes of Health

Stanford University