La tuberculosis es una enfermedad potencialmente mortal aunque curable. Cada año, alrededor de 10 millones de personas desarrollan casos activos y 1,6 millones de personas mueren. Además, alrededor de 1.700 millones de personas en todo el mundo están infectadas con la bacteria de la tuberculosis, que puede permanecer latente durante semanas hastaaños, luego se vuelven activos y causan enfermedades en hasta el 10 por ciento de los infectados.
Hoy en día, las personas que contraen tuberculosis suelen tomar un medicamento durante seis u ocho meses. Sin embargo, la duración del tratamiento significa que algunos pacientes no se adhieren a la terapia o pueden desarrollar efectos adversos por la toxicidad del medicamento. Algunos pueden desarrollar resistencia alos medicamentos, que requieren cambios en el régimen de medicamentos que pueden prolongar el tratamiento hasta dos años. Aún peor, hay una alta tasa de mortalidad entre las personas con TB resistente a los medicamentos.
En una nueva investigación, los científicos de la UCLA informaron haber encontrado una manera de reducir significativamente la duración del tratamiento mediante el uso de un enfoque llamado "superficie de respuesta parabólica de inteligencia artificial". Este método de análisis de datos identifica qué combinaciones de medicamentos funcionan sinérgicamente, es decir, individualmentemedicamentos que trabajan juntos de una manera que es más potente que la suma de sus potencias individuales. El método, cuando se usa en cultivo celular y posteriormente en modelos de TB en ratones, permitió a los investigadores identificar rápidamente combinaciones de tres o cuatro medicamentos entre miles de millones de combinaciones posiblesde medicamentos y dosis, que reducen significativamente la duración de la terapia antituberculosa. Estos regímenes son adecuados para tratar tanto la TB sensible a los medicamentos como la mayoría de los casos de TB resistente a los medicamentos, es decir, son regímenes "universales" y son compatiblescinco veces más rápido que el tratamiento estándar disponible actualmente.
"Si nuestros hallazgos se replican en estudios en humanos, los pacientes se curarán mucho más rápido, serán más propensos a adherirse al régimen de medicamentos, sufrirán menos toxicidad y serán menos propensos a desarrollar TB resistente a los medicamentos", dijo el Dr. MarcusHorwitz, profesor distinguido de medicina y microbiología, inmunología y genética molecular en la Escuela de Medicina David Geffen de la UCLA, y autor principal del estudio.
El estudio se publica en la revisión por pares PLOS uno .
La plataforma de superficie de inteligencia artificial-respuesta parabólica fue desarrollada por el coautor Chih-Ming Ho, distinguido profesor de investigación de ingeniería mecánica y aeroespacial en la Escuela de Ingeniería Henry Samueli de la UCLA. La plataforma se ha aplicado a enfermedades infecciosas, cánceres y órganostrasplantes
En total, los investigadores evaluaron 15 medicamentos para identificar las mejores combinaciones de cuatro medicamentos. Los dos regímenes más potentes incluyeron clofazimina, bedaquilina, pirazinamida y amoxicilina / clavulanato o delamanida. Dos de los regímenes de medicamentos lograron una tasa de curación del 100 por ciento, sin recaída, en ratones en tres semanas. Otro régimen curó a los ratones en cinco semanas. Ambas combinaciones de medicamentos incluían medicamentos actualmente aprobados, dijo Horwitz.
Los ratones que fueron tratados con una terapia farmacológica estándar todavía tenían bacterias de la tuberculosis en sus pulmones después de seis semanas, y en estudios complementarios, estos ratones necesitaron de 16 a 20 semanas para lograr una cura 100 por ciento libre de recaídas.
Los regímenes de superficie de respuesta parabólica no incluyen isoniazida y rifampicina, los dos medicamentos en el régimen estándar a los que las personas con TB resistente a múltiples fármacos desarrollan resistencia. Tampoco incluyen medicamentos clasificados como fluoroquinolonas y aminoglucósidos, a los cuales las personas conLa TB fuertemente resistente a los medicamentos desarrolla además resistencia, lo que significa que los regímenes de superficie de respuesta parabólica son adecuados para tratar la mayoría de los casos de TB incluso más resistentes a los medicamentos.
El siguiente paso será probar los regímenes de medicamentos en humanos con tuberculosis que son resistentes a los medicamentos estándar utilizados para tratar la TB. Los investigadores también planean expandir la plataforma de terapia para incluir medicamentos experimentales contra la TB para desarrollar combinaciones aún más potentes.
El estudio fue apoyado por un subvencionado de la Universidad Jiao Tong de Shanghai, concesionario de la Fundación Bill y Melinda Gates.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - Ciencias de la salud de Los Ángeles . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :