Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado modelos informáticos avanzados, o «gemelos digitales», de enfermedades, con el objetivo de mejorar el diagnóstico y el tratamiento. Utilizaron uno de esos modelos para identificar la proteína de la enfermedad más importante en la fiebre del heno. El estudio, que acaba de ser publicado en la revista de acceso abierto medicina del genoma, subraya la complejidad de la enfermedad y la necesidad de utilizar el tratamiento adecuado en el momento adecuado.
¿Por qué un medicamento es efectivo contra cierta enfermedad en algunos individuos, pero no en otros? Con enfermedades comunes, la medicación es ineficaz en el 40-70 por ciento de los pacientes. Una de las razones de esto es que las enfermedades rara vez son causadas por una sola «falla» que pueda tratarse fácilmente. En cambio, en la mayoría de las enfermedades, los síntomas son el resultado de interacciones alteradas entre miles de genes en muchos tipos de células diferentes. El tiempo también es importante. Los procesos de enfermedad a menudo evolucionan durante largos períodos. A menudo no somos conscientes del desarrollo de la enfermedad hasta que aparecen los síntomas y, por lo tanto, el diagnóstico y el tratamiento a menudo se retrasan, lo que puede contribuir a una eficacia médica insuficiente.
En un estudio reciente, un equipo de investigación internacional tuvo como objetivo cerrar la brecha entre esta complejidad y la atención médica moderna mediante la construcción de modelos computacionales de enfermedades de las interacciones genéticas alteradas en muchos tipos de células en diferentes momentos. El objetivo a largo plazo de los investigadores es desarrollar tales modelos computacionales en «gemelos digitales» de enfermedades de pacientes individuales. Dichos gemelos digitales médicos podrían usarse para adaptar la medicación de modo que cada paciente pueda ser tratado con el medicamento adecuado en el momento adecuado. Idealmente, cada gemelo podría ser emparejado y tratado con miles de medicamentos en la computadora, antes de que comience el tratamiento real en el paciente.
Los investigadores comenzaron desarrollando métodos para construir gemelos digitales de pacientes con fiebre del heno. Utilizaron una técnica, secuenciación de ARN de una sola célula, para determinar toda la actividad genética en cada una de las miles de células inmunitarias individuales, más específicamente en los glóbulos blancos. Dado que estas interacciones entre genes y tipos de células pueden diferir entre diferentes momentos en el mismo paciente, los investigadores midieron la actividad de los genes en diferentes momentos antes y después de estimular los glóbulos blancos con polen.
Para construir modelos informáticos de todos los datos, los investigadores utilizaron análisis de redes. Las redes se pueden utilizar para describir y analizar sistemas complejos. Por ejemplo, un equipo de fútbol podría analizarse como una red a partir de los pases entre los jugadores. El jugador que pase más a otros jugadores durante todo el partido puede ser el más importante en esa red. Se aplicaron principios similares para construir los modelos informáticos, o «gemelos», así como para identificar la proteína de la enfermedad más importante.
En el estudio actual, los investigadores encontraron que múltiples proteínas y cascadas de señalización eran importantes en las alergias estacionales, y que estas variaban mucho entre los tipos de células y en las diferentes etapas de la enfermedad.
«Podemos ver que estos son cambios extremadamente complicados que ocurren en diferentes fases de una enfermedad. La variación entre diferentes momentos significa que tienes que tratar al paciente con el medicamento correcto en el momento correcto», dice el Dr. Mikael Benson, profesor de la Universidad de Linköping, quien dirigió el estudio.
Finalmente, los investigadores identificaron la proteína más importante en el modelo gemelo de fiebre del heno. Muestran que inhibir esta proteína, llamada PDGF-BB, en experimentos con células fue más efectivo que usar un conocido fármaco para la alergia dirigido contra otra proteína, llamada IL-4.
El estudio también demostró que los métodos podrían aplicarse potencialmente para dar el tratamiento adecuado en el momento adecuado en otras enfermedades inmunológicas, como el reumatismo o las enfermedades inflamatorias del intestino. La implementación clínica requerirá colaboraciones internacionales entre universidades, hospitales y empresas.
El estudio se basa en una colaboración interdisciplinaria entre 15 investigadores en Suecia, EE. UU., Corea y China. La investigación ha recibido apoyo financiero de la UE, los NIH, los Consejos de Investigación Sueco y Nórdico y la Sociedad Sueca del Cáncer.
Fuente de la historia:
Materiales proporcionado por Universidad de Linköping. Original escrito por Karin Söderlund Leifler. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
