PARA MEJORAR LA MEDICINA PERSONALIZADA

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Investigadores españoles crean un método bioinformático que predice la eficacia de los fármacos contra el VIH

Actualmente, la predicción de los efectos de las mutaciones del VIH sobre la eficacia de los fármacos se hace en base a información obtenida de otros pacientes.

Sida
Incrementar los programas de prevención podría ayudar a reducir el impacto de la enfermedad | EFE

El Barcelona Supercomputing Center -Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) y el Instituto de Investigación del Sida IrsiCaixa han creado un método bioinformático para predecir la eficacia de los fármacos antirretrovirales contra las diferentes mutaciones del VIH.

El avance, que supone un paso más hacia la medicina personalizada, con la que el tratamiento se decidirá después de analizar genéticamente el causante de la enfermedad en cada paciente, ha sido publicado en la revista 'Journal of Chemical Information and Modeling'.

Según ha explicado el investigador del BSC-CNS Víctor Guallar, la eficacia de los medicamentos antirretrovirales que se utilizan como tratamiento para el VIH (Virus de la Inmunodeficiencia Humana) a menudo seven afectados por la capacidad que tiene este virus de desarrollar mutaciones genéticas.

Los investigadores han comprobado que el nuevo método ha sido eficaz para predecir las resistencias a los fármacos amprenavir y darunavir de virus con mutaciones genéticas en la proteasa del VIH-1, que es una proteína esencial para la replicación del virus. Guallar ha adelantado que este método podría ser fácilmente aplicable a otros fármacos y proteínas.

Actualmente, la predicción de los efectos de las mutaciones del VIH sobre la eficacia de los fármacos se hace en base a información obtenida de otros pacientes, en un conocimiento que es acumulativo, basado en la experiencia clínica, que resulta útil, pero que tiene limitaciones, como por ejemplo, que no puede dar respuesta cuando el virus desarrolla una mutación que antes no ha sido registrada.

Guallar ha destacado que el método desarrollado por el BSC-CNS e IrsiCaixa supera estas limitaciones, ya que realiza las predicciones en base a las características de cada mutación genética y a los cambios que esta mutación provoca en las proteínas del virus que actúan como dianas para los fármacos.

El método BSC-IrsiCaixa combina la secuenciación del ADN del VIH, la detección de las mutaciones genéticas, el modelado computacional de las proteínas y la simulación del acoplamiento de los fármacos con las proteínas del virus. Todo este análisis bioinformático puede ser ejecutado en menos de 24 horas en un equipo informático relativamente pequeño y al alcance de cualquier laboratorio.

Una de las claves del sistema es la utilización de un software de simulación desarrollado en el BSC-CNS para predecir la interacción de los fármacos con sus dianas. El BSC-CNS ha creado una plataforma automática disponible vía web en la cual, de manera gratuita, los investigadores que lo deseen pueden introducir la secuencia genómica de la proteasa HIV-1 PR de un paciente y predecir la eficacia de suministrarles los fármacos amprenavir y darunavir.

De momento, estas son las únicas predicciones disponibles, a la espera de avances en la investigación sobre los efectos de mutaciones del VIH en otras proteínas del virus y las interacciones con otros fármacos antirretrovirales. "Este sistema es uno de los primeros pasos palpables de lo que será la medicina personalizada, con la cual los tratamientos se decidirán después de analizar genéticamente los causantes de las enfermedades de cada paciente y qué fármaco puede tener más eficacia en cada caso concreto", ha augurado Guallar.

"En este estudio mostramos cómo es posible enlazar el diagnóstico clínico de rutina de VIH-1 con la modelización estructural por ordenador. Es una prueba de concepto pluridisciplinar que supera las limitaciones de la práctica actual a la hora de definir los tratamientos antirretrovirales y que, además, permitirá diseñar nuevos fármacos más rápidamente", ha añadido Marc Noguera-Julián, investigador de IrsiCaixa que ha participado en el estudio.

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