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Wednesday 3 de March de 2021

Científicos argentinos diseñan software que trata enfermedades como chagas, malaria y lepra

Científicos argentinos diseñan software que trata enfermedades como chagas, malaria y lepra

02/04/2021 |      

Científicos de la Argentina y de India diseñaron un software que puede identificar el 'lugar' por dónde atacar a los patógenos que causan las enfermedades tropicales desatendidas - como chagas, malaria o lepra-, y drogas que permiten dar en esos blancos, lo que facilitaría evaluar la eficacia de tratamientos que se usan en otras patologías para estas enfermedades a las que se destina poca inversión.

 

"El recurso bioinformático que desarrollamos está separado en dos secciones", afirmó a Télam Fernán Agüero, investigador del Conicet y jefe del Laboratorio de Genómica y Bioinformática del Instituto de Investigaciones Biotecnológicas "Rodolfo Ugalde" (IIBIO), que depende de la Universidad de San Martín (Unsam).

Agüero explicó que, "por un lado, están los blancos terapéuticos, que son las proteínas o enzimas que utilizan los virus o bacterias para entrar y replicarse en las células del organismo y que entonces uno busca atacar; y por el otro las moléculas inhibidoras de los blancos terapéuticos que son las drogas".

"Pero además, la herramienta es innovadora porque estableció los links entre una y otra sección en base a las bioactividades, que son las conclusiones de los experimentos que están en la literatura científica y que permiten asociar si una droga tuvo o no algún efecto en inhibir o modular la proteína que se utiliza como blanco de una enfermedad", agregó.

Así, el software -denominado "TDR Targets 6" (https://tdrtargets.org/)- contiene los blancos terapéuticos derivados de genes y proteínas de más de 20 patógenos que causan tuberculosis (Mycobacterium tuberculosis), la enfermedad de Chagas (Trypanosoma cruzi), malaria (Plasmodium falciparum), toxoplasmosis (Toxoplasma gondii), y lepra (Mycobacterium leprae), entre otras patologías.

Lo particular de esta herramienta es que el foco está puesto en las denominadas enfermedades desatendidas que padecen más de 1.500 millones de personas, pero como se dan en países de bajos recursos y en sectores empobrecidos hay poca inversión para el desarrollo de nuevos fármacos.

"Como una especie de 'Robin Hood', la herramienta aprovecha toda la información que se generó para otras enfermedades, como cáncer y diabetes, y la integra en el contexto de los patógenos que causan estas enfermedades desatendidas", describió Agüero.

Por su parte, Lionel Uran Landaburu, primer autor del trabajo y becario doctoral del Conicet en el laboratorio de Agüero, aseguró que "la búsqueda y priorización de compuestos bioactivos(drogas) o blancos terapéuticos es una funcionalidad ya heredada de versiones anteriores, aunque se ha buscado mejorar la forma en la que se accede a este recurso".

En este sentido, lo innovador es que, a través del análisis de sistemas complejos desarrollados por el grupo del investigador del Conicet Ariel Chernomoretz -codirector del desarrollo y jefe del Laboratorio de Biología de Sistemas Integrativa de la Fundación Instituto Leloir-, la herramienta ya brinda un listado priorizado tanto de blancos terapéuticos como de drogas, facilitando la tarea del usuario que, antes, tenía que realizar por su cuenta este ranking en base a determinados criterios.

"Esto significa que la herramienta te ayuda a enfocar cuáles son los mejores blancos terapéuticos de un virus o bacteria para dedicar esfuerzos para el desarrollo de una droga y lo mismo hace con los compuestos bioactivos, es decir que te dice cuáles son los que tienen mejor actividad", explicó Agüero.

Según informó la agencia CyTA-Leloir, la herramienta puede ser útil para el "reposicionamiento de drogas", esto es, la indicación para nuevos usos de medicamentos ya aprobados para otras condiciones.

"Reducir el tiempo y costo del desarrollo de medicamentos es algo especialmente importante para este tipo de enfermedades, en las que el financiamiento es escaso", indicó la agencia especializada.

"Como sus perfiles de seguridad son conocidos, el reposicionamiento facilita una aplicación más rápida", subrayó Chernomoretz quien también es profesor del Departamento de Física de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA.

El trabajo fue publicado en la revista "Nucleic Acids Research" https://academic.oup.com/nar/article/48/D1/D992/5611677, y seleccionado como tapa del número anual de bases de datos de esa editorial.

 

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