Red metabólica mostrando las interacciones entre las enzimas y los metabolitos en el ciclo de ácido cítrico en Arabidopsis thaliana.

Modelos Metabólicos a Escala Genómica, herramientas útiles en el diseño de nuevos fármacos frente al cáncer

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Un equipo de investigadores de la Universidad de Vilnius (Lituania), de la Universidad Lituana de Ciencias de la Salud y de la Universidad de Valladolid (UVa) ha evidenciado que los Modelos Metabólicos a Escala Genómica pueden ser una herramienta útil en el diseño de nuevos fármacos y en la medicina personalizada frente al cáncer. El trabajo ha sido publicado recientemente en la revista científica ‘PLOS One’.

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Cristina G. Pedraz/DICYT

Análisis del emparejamiento fármaco-metabolito/Raškevičius et al., 2018

La mayoría de las células cancerosas presenta distintos cambios metabólicos respecto a las células normales. Uno de ellos, quizás el más conocido, ya que le supuso a su descubridor Otto Warburg el Premio Nobel de Medicina en 1931, es el efecto del mismo nombre. Según Warburg, la captación de glucosa y la glucólisis funcionan diez veces más rápido en muchos tumores malignos que en los tejidos no cancerosos.

Tras este descubrimiento, la comunidad científica ha ido desgranando todas las reacciones metabólicas que ocurren en las células y ha desarrollado herramientas, denominadas Modelos Metabólicos a Escala Genómica (GSMMs, por sus siglas en inglés), que reúnen toda la información metabólica relevante de un organismo determinado –con sus respectivas reacciones y enzimas- y las organiza en un modelo matemático. Con estos modelos, basados en algoritmos matemáticos, es posible simular el comportamiento de un sistema biológico a nivel metabólico y comprenderlo mejor.

En el trabajo desarrollado por los investigadores muestra cómo los GSMMs pueden utilizarse como herramientas para el diseño de nuevos fármacos frente al cáncer. “El mecanismo de acción de algunos medicamentos se fundamenta en que la estructura de la molécula de ese fármaco es parecida a la estructura de una molécula que existe naturalmente en las células. Como se parece la estructura, esa molécula ‘encaja’ en los mismos sitios que la molécula natural, como una llave que entra en una cerradura y la bloquea”, explica a DiCYT Sergio Bordel, quien actualmente forma parte del Grupo de Tecnología Ambiental de la Departamento de Ingeniería Química y Tecnología del Medio Ambiente de la UVa con una beca posdoctoral Marie Curie.

“Ese medicamento que estructuralmente se parece a una molécula natural, lo que hace es interaccionar con los mismos enzimas y competir con ella. Y teniendo estos modelos, lo que se puede hacer es identificar a qué metabolitos se tendría que parecer el medicamento para que afecte selectivamente a las células cancerosas y no a las sanas”, continúa el investigador de la UVa.

El equipo investigador encontró una serie de candidatos y uno de ellos fue probado experimentalmente in vitro en una línea celular de cáncer de mama y en células normales del sistema respiratorio. El ensayo permitió comprobar que el candidato afecta selectivamente a las células cancerosas y obvia a las sanas, lo que constituye una “prueba de concepto” sobre cómo se podrían utilizar los GSMMs humanos para encontrar ventanas terapéuticas contra el cáncer. Entre otros resultados, también plantean que las estatinas y otros fármacos contra el colesterol pueden tener actividad anticancerígena.

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Referencia bibliográfica:
Raškevičius, V., Mikalayeva, V., Antanavičiūtė, I., Ceslevičienė, I., Skeberdis, V. A., Kairys, V., y Bordel, S. (2018). Genome scale metabolic models as tools for drug design and personalized medicine. PloS one, 13(1), e0190636.
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