Crean una técnica computacional para expandir el uso terapéutico de tratamientos oncológicos
MADRID, 7 de octubre. (EUROPA PRESS) – Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado un enfoque computacional que identifica patrones moleculares en cáncer de pulmón no microcítico (NSCLC) que se repiten en otros tipos de cáncer. Este avance tiene el potencial de comprobar si un fármaco ya aprobado para otros tumores podría ser efectivo también para este tipo de cáncer de pulmón.
Según explican desde la universidad, el desarrollo de nuevos fármacos contra el cáncer es un proceso complejo y prolongado. Por ello, es cada vez más común emplear la reutilización de fármacos ya aprobados para otras enfermedades. Sin embargo, esta tarea no es sencilla, debido a la gran diversidad de fármacos disponibles y a la complejidad de los procesos biológicos que intervienen en los tumores.
El trabajo, publicado en PLOS One, se enfocó en identificar en las proteínas implicadas en el cáncer de pulmón no microcítico, el tipo más común de cáncer de pulmón, patrones que se repiten en otros tipos de cáncer para los cuales ya existen fármacos aprobados.
Para facilitar esta investigación, el equipo del Laboratorio de Análisis de Datos Médicos (MEDAL, por sus siglas en inglés) desarrolló una herramienta computacional que permite detectar patrones relevantes en las secuencias de aminoácidos de proteínas diana de fármacos para tratar el NSCLC. «Nuestro objetivo era identificar similitudes moleculares entre las proteínas asociadas a este tipo de cáncer y aquellas asociadas a otros tipos de cáncer», indicó la autora principal del estudio, Belén Otero Carrasco.
La metodología empleada permitió descubrir patrones en secuencias de aminoácidos específicos que se repiten en proteínas diana de fármacos para NSCLC y en proteínas implicadas en otros tipos de cáncer, como el de mama, colon, páncreas y cabeza y cuello.
«Estos patrones, algunos raros pero altamente conservados, revelan posibles relaciones funcionales y estructurales entre proteínas que no habían sido previamente asociadas. Además, los resultados fueron respaldados por evidencia en la literatura científica, lo que valida el potencial de este enfoque para descubrir nuevas conexiones terapéuticas», detalló la investigadora.
Aplicación Más Allá del Cáncer
Este avance permite acelerar la identificación de nuevas aplicaciones terapéuticas de fármacos existentes, lo cual puede ahorrar tiempo y costos asociados al desarrollo de nuevos tratamientos.
Además de facilitar el reposicionamiento de fármacos para ampliar sus aplicaciones a otras enfermedades, los autores del estudio señalaron que el método diseñado también permite identificar asociaciones novedosas entre proteínas y tratamientos, lo que abre nuevas posibilidades terapéuticas no solo en el ámbito del cáncer.
Según Otero, este enfoque puede adaptarse al estudio de otras enfermedades complejas, como las enfermedades inmunes o raras. «Su capacidad para revelar relaciones moleculares previamente no conocidas entre proteínas tiene implicaciones tanto para la medicina personalizada como para la optimización de estrategias terapéuticas en múltiples patologías», concluyó.
