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FP7

CombiMS Résultat en bref

Project ID: 305397
Financé au titre de: FP7-HEALTH
Pays: Espagne

L'approche de la médecine des systèmes à la découverte de médicaments

Les maladies complexes posent un réel défi aux stratégies de développement de médicaments. Des chercheurs de différentes institutions et d'entreprises européennes ont uni leurs forces pour produire une approche innovante à l'identification de thérapies médicaments potentielles.
L'approche de la médecine des systèmes à la découverte de médicaments
La pathobiologie de maladies complexes implique plusieurs mécanismes et voies différentes et peut être résolue par l'utilisation de thérapies de combinaison pour cibler chaque voie différente. Dans ce scénario, les modèles informatiques adoptant une perspective de systèmes et intégrant les connaissances générées par les technologies en -omique et les données cliniques sont en fait très utiles.

La sclérose en plaques (SP) est une maladie auto-immune complexe qui touche le système nerveux. Néanmoins, les thérapies actuelles pour la SP sont loin d'être efficaces, du moins en partie parce qu'elles ne ciblent qu'un élément de la réponse immunitaire.

Les scientifiques du projet COMBIMS (A novel drug discovery method based on systems biology: combination therapy and biomarkers for multiple sclerosis), financé par l'UE, ont tenté de comprendre les réseaux biologiques impliqués dans la SP et comment les traitements de SP affectent ces derniers. Dans ce contexte, ils ont utilisé une approche de biologie des systèmes pour développer des multithérapies plus efficaces.

En utilisant la protéomique, le consortium a mesuré les aspects biologiques des cellules immunitaires impliquées dans la transmission de signaux et les ont comparé aux cellules saines. Ils ont examiné les changements pathogéniques et la réponse aux thérapies sélectionnées dans les cellules primaires isolées de patients pour définir la signature moléculaire des phénotypes cliniques.

Des techniques de modélisation informatiques ont été utilisées pour représenter les réseaux et les voies de phosphorylation ainsi que les génotypes impliqués dans la SP. Ce modèle a généré une liste de 33 combinaisons pharmaceutiques correspondant au critère de synergie et comptait des combinaisons de thérapies actuelles n'impliquant pas de médicaments contre la SP.

Les algorithmes appropriés ont ensuite été utilisés pour déterminer les questions de sécurité et les effets secondaires potentiels associés à ses médicaments. Ils ont également testé ces combinaisons pharmaceutiques sur des modèles animaux et ont obtenu des résultats très prometteurs.

Les modèles dynamiques supplémentaires adaptés aux sous-types de SP ont été généré en plus des modèles qui reprennent l'interaction entre le système immunitaire et le système nerveux central.

Le consortium COMBIMS a démontré la capacité de prédire les approches thérapeutiques innovantes pour les maladies complexes et moins complexes via une approche de médecine des systèmes. En plus des bénéfices thérapeutiques directs pour les patients atteints de SP, l'incorporation de cette technologie dans l'industrie pharmaceutique pourrait améliorer le processus de découverte de médicaments.

Informations connexes

Mots-clés

Médecine des systèmes, découverte de médicaments, sclérose en plaques, protéomique, système immunitaire
Numéro d'enregistrement: 175251 / Dernière mise à jour le: 2016-03-04
Domaine: Biologie, Médecine