Medicina de sistemas aplicada al descubrimiento de fármacos
La biología patológica de enfermedades complejas comprende diferentes mecanismos y vías, y la combinación de tratamientos dirigidos a diferentes vías es la mejor forma de afrontarla. En este sentido, podrían servir los modelos informáticos con una perspectiva del sistema que integran el conocimiento obtenido de las tecnologías ómicas y los datos clínicos. La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad autoinmunitaria compleja del sistema nervioso. Los tratamientos actuales para la EM distan de ser totalmente eficaces, dado que solo se centran en una parte de la respuesta inmunitaria. El equipo de científicos del proyecto financiado por la Unión Europea COMBIMS (A novel drug discovery method based on systems biology: combination therapy and biomarkers for multiple sclerosis) se propuso comprender las redes biológicas asociadas a la EM y el efecto de los tratamientos para la EM utilizados actualmente sobre estas redes. En este contexto, emplearon métodos de la biología de sistemas para desarrollar terapias combinadas más eficaces. El consorcio aplicó proteómica para medir las características biológicas de las células inmunitarias que participan en la transmisión de señales, comparándolas con las de las células normales. Estudiaron los cambios patogénicos y la respuesta a los tratamientos seleccionados en células primarias aisladas de pacientes para definir las características moleculares de los fenotipos clínicos. Se utilizaron técnicas de modelado informático para representar las redes y vías de fosforilación así como los genotipos asociados a la EM. Este modelo dio lugar a una lista de treinta y tres posibles combinaciones de fármacos que cumplían con los criterios de sinergia, incluyendo fármacos que no se utilizan para el tratamiento de la EM. Entonces se utilizaron los algoritmos adecuados para determinar problemas de seguridad y posibles efectos secundarios asociados a estos fármacos. Estudiaron también estas combinaciones de fármacos en animales, obteniéndose resultados alentadores. Se crearon otros modelos dinámicos adecuados para diferentes subtipos de EM junto con modelos que reproducen la interacción entre el sistema inmunitario y el sistema nervioso central. El consorcio COMBIMS demostró la capacidad de prever el efecto de nuevas estrategias terapéuticas para enfermedades complejas y menos complejas a través de estudios de medicina de sistemas. Estas tecnologías pueden mejorar los tratamientos de pacientes con EM, pero también suponen una ventaja para la industria farmacéutica mejorando el proceso de identificación de fármacos.
Palabras clave
Medicina de sistemas, identificación de fármacos, esclerosis múltiple, proteómica, sistema inmunitario
