MADRID, 21 Oct. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de investigación dirigido por la Clínica Cleveland, en Estados Unidos, ha utilizado la inteligencia artificial para trazar cientos de formas en las que el virus que causa el COVID-19 interactúa con las células infectadas. A través de este análisis, han identificado posibles medicamentos contra el COVID-19 dentro de los miles de fármacos ya aprobados para otros tratamientos.
La investigación, publicada en la revista 'Nature Biotechnology', se centró en las terapias dirigidas al huésped, que actúan de forma diferente a otros antivirales al interrumpir los mecanismos que los virus utilizan para multiplicarse y sobrevivir, en lugar de limitarse a bloquear proteínas específicas dentro de la célula.
El estudio presenta una red denominada "interactoma", las interacciones entre las proteínas del virus COVID-19 y las proteínas de la célula huésped. Se basó en los datos existentes empleando técnicas adicionales de análisis molecular, confirmando más de 200 interacciones y descubriendo 361 nuevas.
"La construcción de una red completa ayuda a dirigir las interacciones proteína-proteína cruciales en lugar de sólo las proteínas dentro del virus, ofreciendo enfoques prometedores dirigidos al huésped para COVID-19 y futuras pandemias --explica Feixiong Cheng, personal asociado del Instituto de Medicina Genómica--. Los fármacos existentes podrían utilizarse como tratamientos reutilizables al dirigirse a las vías que los virus utilizan para infectar el cuerpo humano y sobrevivir".
Cuando COVID-19 surgió como pandemia en 2020, los científicos produjeron conjuntos iniciales de estas interacciones para ayudar a comprender cómo el virus invade las células del huésped, se multiplica y evita una respuesta inmunitaria.
Un ejemplo en los nuevos hallazgos es una interacción física entre ORF3a, una proteína viral responsable de la muerte celular y la supresión inmunitaria, y ZNF579, una proteína humana relacionada con la transcripción genética celular. Las células desreguladas con niveles más altos de ORF3a mostraron niveles más bajos de ZNF59, lo que podría ilustrar una forma en que el virus sobrevive a través del cambio de las funciones básicas de las células infectadas, escribieron los autores.
Tras construir el interactoma y confirmar que ponía de relieve interacciones no mostradas en estudios anteriores, los investigadores trazaron una estrategia para examinar los fármacos existentes como posibles terapias dirigidas al huésped.
El estudio identificó 23 fármacos con una "proximidad de red" significativa, es decir, la proximidad de las dianas farmacológicas a las vías entre el virus y las células huésped identificadas en el interactoma.
Algunos de estos fármacos ya han sido identificados como perturbadores de los procesos del virus COVID-19 o ya se están estudiando en ensayos clínicos, lo que apoya el interactoma como herramienta válida para identificar fármacos útiles, escribieron los autores.
Los investigadores identificaron dos fármacos para la hipertensión, el carvedilol y la hidroclorotiazida, como posibles antivirales. El doctor Serpil Erzurum, director de investigación y académico de la Clínica Cleveland y líder del equipo de intervención de investigación COVID-19 de la Clínica Cleveland, probó anteriormente el carvedilol (un betabloqueante utilizado para tratar la hipertensión arterial y prevenir la insuficiencia cardíaca) en un ensayo clínico de hipertensión pulmonar.
El estudio, del que fue coautor el doctor Erzurum, demostró que el carvedilol se asociaba a una reducción del 17% del riesgo de COVID-19 en los datos de los pacientes del sistema de registros sanitarios electrónicos de la Clínica Cleveland. El siguiente paso sería validar el carvedilol mediante más modelos preclínicos o incluso ensayos clínicos.
"Nuestro estudio proporciona una poderosa estrategia de biología de sistemas para facilitar la búsqueda de un tratamiento eficaz para la COVID-19 y futuras pandemias", afirma el doctor Cheng.
