Desenvolupen un algoritme que prediu el millor fàrmac contra alguns càncers i malalties greus
Investigadors catalans han dissenyat un nou model computacional que servirà per identificar quins tractaments són més eficaços contra determinades malalties greus com fibrosis, patologies neurodegeneratives i càncers
Purificació Barceló
Redactora de la secció de Societat de Catalunya Ràdio, especialitzada en ciència
@pjbarcUn algoritme desenvolupat per investigadors catalans pot determinar quin és el millor fàrmac per tractar malalties genètiques greus, com ara fibrosis, patologies metabòliques o neurodegeneratives, i també alguns tipus de càncer.
La investigació, de científics del Centre de Regulació Genòmica i de l'Institut de Recerca Biomèdica de Barcelona, s'ha centrat en un tipus de mutacions que fan que algunes proteïnes no siguin viables.
En concret, en les anomenades mutacions STOP, que Ignasi Toledano, primer autor de l'estudi, explica que estan al darrere de l'aparició de moltes patologies greus:
"El que fan és generar proteïnes trencades per la meitat, que no són funcionals. Aquest tipus de mutacions són causants de moltíssimes malalties diferents. Es tracta de malalties hereditàries, com poden ser alguns tipus de càncer o malalties genètiques."
Aquestes patologies poden estar provocades per mutacions molt diverses, i els fàrmacs existents per atacar aquestes mutacions no sempre tenen la mateixa eficàcia, en funció de quina patologia es tracti. Per això, el grup d'investigadors del CRG i l'IRB van estudiar més de 6.000 mutacions i les van sotmetre a vuit fàrmacs diferents que les podrien tractar.
Toledano explica que l'objectiu era veure, per cada un dels fàrmacs, "quines mutacions responen i quines no" i, posteriorment "quines són les parts d'aquestes mutacions que prediuen si respondrà o no" al tractament.
Entrenar l'algoritme per predir el fàrmac més eficaç
L'algoritme ha aconseguit preveure el medicament més adequat per a cadascuna de les malalties i també els possibles nivells d'eficàcia. Però la recerca ha aconseguit anar un pas més enllà. Els investigadors han entrenat el model computacional per poder analitzar qualsevol de les mutacions STOP que existeixen i que ens fan emmalaltir. Es calcula que n'hi ha gairebé 33 milions.
"Aquesta base de dades l'hem sotmès al nostre model computacional. I el que hem pogut calcular és quin és el millor d'aquests vuit medicaments que podem utilitzar per totes les mutacions que podem tenir a l'organisme, i quina eficiència tindria."
La idea del grup que ha liderat el projecte és que, a mesura que apareguin nous fàrmacs contra les mutacions, es puguin afegir en el funcionament de l'algoritme per determinar de forma ràpida en quins casos poden ser més útils.
"Ara s'ha fet amb aquests vuit fàrmacs. Però per qualsevol nou medicament que vagi sortint que estimuli la cura d'aquestes mutacions STOP, es podria sotmetre al nostre algoritme i obtenir models de forma prou ràpida."
La recerca del Centre de Regulació Genòmica i de l'Institut de Recerca Biomèdica de Barcelona s'ha publicat a la revista Nature Genetics.
