Salud Argentina , Buenos Aires, Jueves, 12 de diciembre de 2013 a las 09:35

Avance computacional para mejorar fármacos contra el cáncer

Modelos desarrollados en la Universidad Nacional de La Plata combinan algoritmos y una simulación 3D de las interacciones entre proteínas y drogas experimentales, lo cual permitiría predecir su eficacia frente a distintos tumores

AGENCIA CYTA-INSITUTO LELOIR/DICYT Investigadores de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP) desarrollaron modelos computacionales para diseñar fármacos más eficaces frente a diferentes tipos de cáncer como el de mama, de ovario y de colon.

 

“Nuestros modelos son capaces de predecir si un fármaco o candidato a fármaco será reconocido por ciertas proteínas, llamadas Pgp y BCRP, que impiden la llegada del fármaco a los tumores”, explicó a la Agencia CyTA el doctor Alan Talevi, investigador del CONICET y profesor de la Cátedra de Biofarmacia de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNLP.

 

Las proteínas Pgp y BCRP actúan como barreras que impiden la llegada del fármaco a su sitio de acción. “Se trata de bombas o transportadores que resisten el ingreso de las drogas a ciertos órganos o células. De este modo no se alcanzan las concentraciones necesarias para producir el efecto terapéutico”, explicó el investigador.

 

Según indicó Talevi, el objetivo de los modelos, descritos en las revistas “BioMed Research International” y “Journal of Chemical Information and Modeling” es diseñar fármacos que no sean detectados por las proteínas que defienden a los tumores o tejidos afectados por otras patologías, como epilepsia. Los modelos combinan algoritmos computacionales altamente eficientes con una simulación tridimensional de las interacciones entre estas proteínas y los fármacos.

 

Las predicciones de los modelos fueron validadas experimentalmente en cultivos celulares, y, según destacó Talevi, el Instituto Nacional de Medicamentos (INAME) que depende de ANMAT ya está evaluando algunas de estas herramientas.

 

Este tipo de desarrollo, agregó el especialista, aumenta las posibilidades de éxito en los ensayos experimentales, optimizando el uso de recursos y acortando el tiempo que demandan las distintas fases de investigación hasta que el fármaco sea aprobado.

 

“Pese a que nuestro objetivo principal es el diseño de fármacos en el ámbito académico, los modelos podrían ser eventualmente aplicados en el sector farmacéutico privado”, afirmó el doctor Talevi.