Dos nuevos estudios de un grupo de la Universidad Estatal de Carolina del Norte brindan a los investigadores nuevas estrategias para conectar las exposiciones ambientales con los efectos sobre la salud humana.
La Base de Datos Comparativa de Toxicogenómica CTD es una base de datos pública que cura y codifica manualmente los datos de la literatura científica que describe cómo los químicos ambientales interactúan con los genes para afectar la salud humana. "CTD es la única base de datos disponible de forma gratuita de este tipo", dice CarolynMattingly, profesor asociado de biología en NC State e investigador principal del programa CTD. "Centraliza los datos científicos sobre miles de químicos y sus relaciones con genes, vías moleculares y enfermedades, y combina esta información con herramientas para ayudar a los científicos a explorar el impacto deexposiciones ambientales a la salud humana ".
Cynthia Grondin, investigadora en NC State y autora principal del estudio del grupo que aparece en Perspectivas de salud ambiental , ha ayudado a aumentar el contenido de la base de datos para incluir información de artículos de ciencias de la exposición. Estos datos complementan los datos experimentales de CTD con información de exposición del mundo real sobre poblaciones y enfermedades humanas.
Utilizando una colección inicial de 3.000 artículos publicados seleccionados para exposiciones ambientales a humanos, los biocuradores de nivel de doctorado leyeron los artículos y seleccionaron los datos a mano. Recopilaron 54 tipos de datos de cada artículo, incluyendo: el químico involucrado enla exposición; información demográfica sobre la población expuesta; cómo se midió el producto químico y qué efectos se observaron, incluidos los resultados de la enfermedad. Los datos se capturaron de manera sistemática, se incorporaron a CTD y se publicaron públicamente en marzo de 2016.
"La combinación de esta información con las más de 30 millones de interacciones químico-gen-enfermedad que ya existen en CTD realmente expande la forma en que los usuarios pueden analizar los datos, fundamentando datos experimentales en contextos del mundo real y proporcionando información mecanicista a estudios basados en la población,"dice Grondin.
En otro estudio CTD publicado en PLOS UNO Allan Peter Davis, gerente de proyectos de biocuración para CTD y autor principal, desarrolló un nuevo método para encontrar posibles similitudes biológicas entre enfermedades aparentemente no relacionadas. Descubrir los puntos en común entre enfermedades puede tener un gran impacto en el desarrollo de fármacos y las opciones de tratamiento para los pacientes, ya quela capacidad de usar medicamentos establecidos para tratar eficazmente varias enfermedades diferentes puede ahorrar tiempo y dinero.
Para determinar si un medicamento puede usarse para tratar más de una enfermedad, los científicos buscan superposiciones entre el conjunto de genes que juegan un papel en cada enfermedad: cuantos más genes en común, más probabilidades hay de que el medicamento pueda reutilizarse para tratarambas enfermedades. El problema es que no siempre se conocen todos los genes involucrados en una enfermedad.
Davis y el equipo de CTD tomaron el catálogo de genes que se sabe que están asociados con enfermedades de CTD y unieron estos datos con un conjunto de datos por separado llamado Gene Ontology GO, que proporciona tres tipos de descripciones para cada gen: la función molecular del producto del genqué hace la proteína, su localización celular dónde trabaja en la célula y su proceso biológico qué papeles desempeña. Al integrar estos conjuntos de datos, el equipo de CTD produjo un recurso que vinculaba más de 15,000 anotaciones GO con 4,200 humanosenfermedades, dándoles una capacidad de "panorama general" para detectar similitudes biológicas a un nivel superior a los genes individuales.
El equipo construyó una matriz que comparó 4.200 enfermedades humanas y sus anotaciones de GO entre sí, y luego clasificó los datos para encontrar los principales pares de enfermedades con las superposiciones de GO más significativas. Luego, probaron para ver si podían identificar medicamentos quehipotéticamente podría reutilizarse para tratar otras enfermedades. El grupo utilizó la matriz para descubrir y clasificar 39 medicamentos que actualmente se usan para tratar un tipo de cáncer de células nerviosas como posibles terapias para tratar también la leucemia crónica de células B. "El potencial es sorprendente,"Davis dice." Los científicos farmacéuticos pueden usar este recurso gratuito para probar nuevas vías de reposicionamiento de medicamentos y opciones de tratamiento potencialmente ampliadas ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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