Investigadores de la Unidad de Investigación de Ciencias de la Vida LSRU de la Universidad de Luxemburgo han desarrollado un modelo de computadora que simula el metabolismo de las células cancerosas. Usaron el programa para investigar cómo las combinaciones de medicamentos podrían usarse de manera más efectiva para detener el crecimiento tumoral.Los biólogos ahora publicaron sus hallazgos en la revista científica EBioMedicine del grupo Lancet.
El metabolismo de las células cancerosas está optimizado para permitir el rápido crecimiento de los tumores ". Su metabolismo es mucho más ágil que el de las células sanas, ya que solo se centran en el crecimiento. Sin embargo, esto las hace más vulnerables a las interrupciones en la cadena químicareacciones de las que dependen las células. Mientras que las células sanas pueden tomar rutas alternativas cuando se deshabilita una ruta metabólica, esto es más difícil para las células cancerosas ", explica Thomas Sauter, profesor de biología de sistemas en la Universidad de Luxemburgo y autor principal del artículo."En nuestro estudio, investigamos cómo podrían usarse medicamentos o combinaciones de medicamentos para desactivar ciertas proteínas en las células cancerosas y, por lo tanto, interrumpir el metabolismo celular".
Por lo tanto, los investigadores crearon modelos digitales de células sanas y cancerosas y las alimentaron con datos de secuenciación genética de 10,000 pacientes del Cancer Genome Atlas TCGA del American National Cancer Institute NCI. Utilizando estos modelos, los investigadores fueroncapaces de simular los efectos que diferentes sustancias activas tuvieron en el metabolismo de las células para poder identificar aquellos medicamentos que inhibían el crecimiento del cáncer y al mismo tiempo no afectaban a las células sanas. Los modelos permiten filtrar los medicamentos que no funcionan o son tóxicos,para que solo los prometedores se prueben en el laboratorio.
Con la ayuda de los modelos, probaron alrededor de 800 medicamentos, de los cuales se predijo que 40 inhibirían el crecimiento del cáncer. Alrededor del 50 por ciento de estos medicamentos ya se conocían como terapias contra el cáncer, pero 17 de ellos hasta ahora solo están aprobados para otrostratamientos ". Nuestra herramienta puede ayudar con el llamado" reposicionamiento de medicamentos ", lo que significa que se encuentran nuevos propósitos terapéuticos para los medicamentos existentes. Esto podría reducir significativamente el costo y el tiempo para el desarrollo de medicamentos", dijo el profesor Sauter.
La ventaja particular del enfoque es la eficiencia de su método matemático. "Logramos crear 10,000 modelos de pacientes en una semana, sin el uso de computación de alto rendimiento. Esto es excepcionalmente rápido", comenta la Dra. Maria Pacheco, posdoctoralinvestigadora de la Universidad de Luxemburgo y primera autora del estudio. Además, la Dra. Elisabeth Letellier, investigadora principal del grupo de Mecanismos de Enfermedades Moleculares de la Universidad de Luxemburgo y colaboradora en el presente estudio, enfatiza "En el futuro, esto podríapermítanos construir modelos de pacientes con cáncer individuales y probar virtualmente medicamentos para encontrar la combinación más eficiente. Esto también podría traer nuevas esperanzas a los pacientes para quienes las terapias conocidas no han demostrado ser efectivas ".
Hasta ahora, los modelos han sido probados solo para el cáncer colorrectal, pero el algoritmo básicamente también funciona para todo tipo de cáncer, según Thomas Sauter. Él y su equipo están considerando desarrollar aplicaciones comerciales para su método.
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Materiales proporcionado por Universidad de Luxemburgo . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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