MADRID 10 Ene. (EUROPA PRESS) -
Un grupo de investigadores de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU, por sus siglas en noruego) ha desarrollado un modelo informático que puede ayudar a conocer qué medicamentos funcionan mejor y, por tanto, son los más adecuados para tratar a los pacientes con leucemia mieloide crónica (LMC).
"El nuevo método puede ayudar a los afectados por leucemia mielógena crónica", ha asegurado Jennifer Sheehan, investigadora del Departamento de Ingeniería Mecánica y Producción de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU) y primera autora de una nueva publicación en 'PLOS Computational Biology'.
La leucemia mieloide crónica parece estar causada por la rotura de un fragmento de un cromosoma que se une a otro. Esto crea un gen anormal que hace que los glóbulos blancos inmaduros se extiendan rápidamente y llenen los vasos sanguíneos. En otras palabras, el paciente contrae cáncer.
"La LMC es una forma de cáncer con la que muchas personas conviven durante mucho tiempo sin saberlo. Los síntomas pueden estar ausentes durante varios años antes de que el paciente enferme visiblemente", ha afirmado Astrid S. de Wijn, profesora del Departamento de Ingeniería Mecánica y Producción de la NTNU y supervisora de Sheehan.
Ahora, esta investigación, que es fruto de la colaboración entre la NTNU, la Universidad Linnaeus de Suecia y la Universidade de São Paulo (Brasil), busca encontrar el método más eficaz entre los cinco medicamentos diferentes que hay aprobados actualmente para tratar la LMC.
Los medicamentos atacan a una enzima, una sustancia necesaria para iniciar o mantener en marcha diversos procesos corporales. El objetivo de los medicamentos es frenar la problemática sobreproducción de células en la sangre. Sin embargo, las mutaciones, que son cambios espontáneos en las células, pueden hacer que los medicamentos pierdan todo o parte de su efecto contra el cáncer de sangre.
NUEVOS PARÁMETROS
Los investigadores señalan que la resistencia a la terapia es un obstáculo clínico importante para el tratamiento del cáncer y las enfermedades transmisibles. La selección de fármacos en el tratamiento de pacientes cuya enfermedad muestra resistencia a la terapia suele guiarse por los valores IC50 o fold-IC50. En este trabajo, los autores impugnan el uso de los valores pliegue-IC50 como guía para la selección del tratamiento.
"La LMC es un cáncer de la sangre que se trata con inhibidores de Abl1, y a menudo se considera un modelo para la terapia dirigida y la resistencia a los fármacos. La causa más común de resistencia son las mutaciones en la enzima Abl1. Diferentes enzimas Abl1 mutantes muestran resistencia a diferentes inhibidores de Abl1 y los mecanismos que conducen a la resistencia para diversas combinaciones de mutación e inhibidor no se conocen completamente, lo que hace que la selección de inhibidores de Abl1 para el tratamiento sea una tarea difícil", detallan los investigadores.
Por ello, han desarrollado un modelo basado en información de catálisis, inhibición y farmacocinética, y lo han aplicado para estudiar el efecto de tres inhibidores de Abl1 sobre mutantes de la enzima Abl1. "A partir de este modelo, demostramos que la disminución relativa de la tasa de formación de producto es un mejor indicador de la resistencia que un examen del tamaño de la tasa de formación de producto o de los valores fold-IC50 del mutante", aseguran.
"Sugerimos un nuevo parámetro para seleccionar los tratamientos que podría aumentar la eficacia y, por tanto, tener un impacto positivo en los resultados de los pacientes", finalizan los investigadores.
