El equipo de KAIST ( de Corea del Sur) desarrolla tecnología para encontrar el objetivo de fármaco óptimo para el cáncer.

Un equipo de investigación de KAIST dirigido por el profesor Kwang-Hyun Cho del Departamento de Bioingeniería Cerebral desarrolló tecnología para encontrar el objetivo de fármaco óptimo de acuerdo con el tipo de célula cancerosa. El equipo utilizó la biología de sistemas para analizar la dinámica de la red molecular que refleja mutaciones genéticas en las células cancerosas y para predecir la respuesta al fármaco. La tecnología podría contribuir en gran medida al futuro desarrollo de fármacos contra el cáncer.

Existen muchos tipos de variaciones genéticas en las células cancerosas, incluidas las mutaciones genéticas y las variaciones en el número de copias. Estas variaciones difieren en las células cancerosas incluso dentro del mismo tipo de cáncer y, por lo tanto, la respuesta al fármaco varía de célula en célula. Los investigadores del cáncer trabajaron para identificar variaciones genéticas frecuentes en pacientes con cáncer y, en particular, las mutaciones que pueden usarse como índice para medicamentos específicos. Los estudios previos se centraron en la identificación de una única mutación genética o la creación de un análisis de las características estructurales de una red de genes. Sin embargo, este enfoque fue limitado en su incapacidad para explicar las propiedades biológicas del cáncer que son inducidas por diversas interacciones de genes y proteínas en las células cancerosas, lo que da lugar a diferencias en la respuesta del fármaco.

Predicción de la respuesta al fármaco basada en la dinámica de la red molecular de las células cancerígenas y la agrupación de las células cancerosas por sus redes moleculares.

Las mutaciones genéticas en las células cancerosas no solo afectan la función del gen afectado, sino también otros genes que interactúan con el gen y las proteínas mutados. Como consecuencia, una mutación podría conducir a cambios en las propiedades dinámicas de la red molecular. Por lo tanto, las respuestas a las drogas contra el cáncer por las células cancerosas difieren. El enfoque de tratamiento actual que ignora la dinámica de la red molecular y se dirige a algunos genes relacionados con el cáncer solo es efectivo en una fracción de pacientes, mientras que muchos otros pacientes muestran resistencia al fármaco.

El equipo del profesor Cho integró una simulación computarizada a gran escala utilizando supercomputación y experimentos celulares para analizar los cambios en la dinámica de las redes moleculares en las células cancerosas.

Esto condujo al desarrollo de tecnología para encontrar el objetivo farmacológico óptimo según el tipo de células cancerosas al predecir la respuesta al fármaco. Esta tecnología se aplicó a la red molecular del conocido supresor tumoral p53. El equipo utilizó datos genómicos de células cancerosas a gran escala disponibles en The Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) para construir diferentes redes moleculares específicas para las características de las variaciones genéticas.

El análisis de perturbulación en la respuesta del fármaco en cada red molecular se usó para cuantificar los cambios en las células cancerosas a partir de la respuesta al fármaco y se agruparon redes similares. Luego, se usaron simulaciones por computadora para analizar los efectos sinérgicos en términos de eficacia y combinación para predecir el nivel de respuesta al fármaco. En base a los resultados de la simulación de varias líneas de células cancerosas que incluyen cánceres de pulmón, mama, hueso, piel, riñón y ovario se usaron en experimentos de respuesta a fármacos para el análisis de comparación.

Esta técnica se puede aplicar en cualquier red molecular para identificar el objetivo de fármaco óptimo para la medicina personalizada.

El equipo de investigación sugiere que la tecnología puede analizar la variación de la respuesta del fármaco debido a la heterogeneidad de las células cancerosas al considerar las interacciones moduladoras generales en lugar de centrarse únicamente en un gen o proteína específica. Además, la tecnología ayuda a la predicción de las causas de la resistencia a los medicamentos y, por lo tanto, la identificación del objetivo de fármaco óptimo para inhibir la resistencia. Esta podría ser la tecnología de origen central que se puede usar en el reposicionamiento de medicamentos, un proceso de aplicación de medicamentos existentes a nuevos objetivos de enfermedad.

El profesor Cho dijo: “Las variaciones genéticas en las células cancerosas son la causa de la respuesta diversa a los medicamentos, pero aún no se ha realizado un análisis completo”. Continuó, “La biología de sistemas permitió la simulación de las respuestas de las drogas por parte de las redes moleculares de las células cancerosas para identificar los principios fundamentales de la respuesta a los fármacos y los objetivos óptimos de los fármacos utilizando un nuevo enfoque conceptual”.

Fuente : Esta investigación fue publicada en Nature Communications el 5 de diciembre y fue financiada por el Ministerio de Ciencia y TIC y la Fundación Nacional de Investigación de Corea.

Minsoo Choi y Jue Shi son los autores principales. El Dr. Choi y el Profesor Cho son del Departamento de Bioingeniería Cerebral en KAIST (Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea). Jue Shi es del Centro de Biología de Sistemas Cuantitativos y del Departamento de Física de la Universidad Bautista de Hong Kong.

KAIST es la primera y más importante universidad de ciencia y tecnología en Corea. KAIST fue establecido en 1971 por el gobierno coreano para educar a científicos e ingenieros de élite comprometidos con la industrialización y el crecimiento económico en Corea. Desde entonces, KAIST ha sido la puerta de entrada a la ciencia avanzada y la tecnología, la innovación y el espíritu empresarial. KAIST ahora se ha convertido en la institución global más innovadora con más de 11.5000 estudiantes matriculados en cinco universidades y seis escuelas.

KAIST continúa esforzándose por mejorar el mundo a través de la búsqueda de la excelencia en educación, investigación de la convergencia y globalización.

 

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