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Investigador desarrolla un enfoque basado en datos para ayudar a reducir los costos de los medicamentos y tratar enfermedades

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Un nuevo enfoque mecánico basado en datos que predice los tipos de células dentro del tejido ayudará a reducir los costos de los medicamentos y tratará enfermedades para las que era difícil desarrollar medicamentos, según un científico de la Universidad de West Virginia.

David Klinke, profesor del Departamento de Ingeniería Química y Biomédica, desarrolló y probó un enfoque mecánico para predecir el número y la función de diferentes tipos de células dentro de un tejido en particular y cómo cambian cuando una célula maligna (cancerosa) adquiere la capacidad de secretar un proteína.

«En última instancia, queremos desarrollar medicamentos que amplíen el beneficio clínico de las inmunoterapias», dijo Klinke, quien también es profesor asistente adjunto en la Facultad de Medicina de la WVU y miembro del Instituto del Cáncer.

Los expertos han creado a mano modelos mecanicistas, pero existen lagunas en la comprensión de la biología por parte de los investigadores porque el 90% de las publicaciones de investigación se centran solo en el 20% de los genes en humanos.

La investigación de este estudio, publicado en Comunicaciones de la naturaleza, analiza grandes conjuntos de datos para predecir cómo la secreción de un producto génico por una célula maligna influye en otros tipos de células dentro de un tejido directamente a partir de los datos. Esto proporciona un complemento a los modelos creados a mano que juegan un papel importante en el desarrollo de fármacos.

«En condiciones normales, el sistema inmunológico de uno se defiende contra las enfermedades infecciosas», dijo Klinke. «Sin embargo, la mayoría de los cánceres surgen a través de un proceso evolutivo de mutación y selección. Cada célula tiene el modelo en su ADN para fabricar cada producto genético. En ese proceso de mutación y selección, la reexpresión de algunos de estos productos genéticos puede proporcionar células malignas . con la capacidad de suprimir la respuesta inmune «.

Los tejidos humanos están formados por tipos de células especializadas que se organizan para mantener su función en un entorno cambiante. En última instancia, la orientación funcional de los tipos de células dentro de un tejido interactúa para crear una red heterocelular, una red de muchos tipos de células diferentes que interactúan para lograr colectivamente un objetivo. Una red heterocelular es importante para crear y mantener el equilibrio tisular.

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Si bien los investigadores saben que el equilibrio de los tejidos se interrumpe durante la oncogénesis o el desarrollo de un tumor, no existe una comprensión clara de cómo las alteraciones genéticas influyen en la red heterocelular dentro de los tejidos humanos.

Klinke dijo que una de las barreras para ampliar el beneficio clínico es que las células malignas crean entornos que suprimen la inmunidad del huésped.

Este nuevo enfoque basado en datos permite a los investigadores predecir cómo un producto genético secretado por una célula maligna cambia la prevalencia y la orientación funcional de otros tipos de células dentro de un tejido humano.

Klinke dijo que estudiar cómo un evento causa otro es un desafío en sistemas donde es difícil para los investigadores ver lo que está sucediendo, como dentro de un tejido humano intacto.

Para probar sus predicciones, utilizando citometría digital e inferencia de red bayesiana, Klinke y su equipo examinaron modelos de cáncer en ratones inmunocompetentes. Con este enfoque, Klinke pudo predecir cómo una proteína secretada por células malignas altera la red heterocelular en el contexto del melanoma y el cáncer de mama.

Se utilizó la citometría digital, que es la medida del número y las características de las células, y la inferencia de la red bayesiana (un modelo gráfico probabilístico) porque hay conjuntos de datos disponibles con estos modelos que contienen tejido tumoral homogeneizado (similar) secuenciado.

«Podemos cambiar la expresión de un gen y luego ver si la prevalencia y la orientación funcional de diferentes tipos de células en el tumor cambian de manera similar a lo predicho por el modelo de red bayesiano».

Klinke dijo que el enfoque convencional para predecir la orientación funcional de los tipos de células es cambiar la expresión de una proteína secretada y luego cuantificar diferentes tipos de células usando diferentes enfoques experimentales.

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Para este estudio, Klinke utilizó modelos mecánicos para representar los mecanismos que respaldan la biología y predecir escenarios mediante simulación en lugar de probar el escenario en humanos.

«Estos modelos son muy complicados, pero permítanme usar una analogía simple», dijo Klinke. «Digamos que queremos alcanzar un objetivo con un proyectil de artillería y solo tenemos un disparo. Dado nuestro conocimiento de las leyes de la física, sabemos que necesitamos saber algunas cosas sobre el proyectil y todas las fuerzas que actúan sobre el proyectil». Dada esta información, podemos simular con una computadora que si disparamos el proyectil en cierta dirección o ángulo, aterrizará en un lugar determinado.

«Del mismo modo, sabemos mucho sobre la biología subyacente asociada con un medicamento, pero también hay algunas cosas que no sabemos, y no podemos probar todo en humanos. Dadas las conversaciones comunes en los medios sobre el alto precio de medicamentos, probar nuevos medicamentos en humanos es costoso y la gran mayoría de los nuevos medicamentos probados no funcionan».

Klinke dijo que una de las formas en que el modelado y la simulación mecanicistas pueden ayudar es proporcionando una forma de reunir todas las diferentes piezas de comprensión en el mismo contexto.

«Si faltan aspectos clave, realizamos simulaciones para ver si tiene sentido enfocarse en algún aspecto de la biología con un fármaco. El modelado y la simulación mecanicistas han tenido un impacto en varias otras industrias, y ahora se está aplicando al desarrollo de fármacos. . «

Klinke espera que esta investigación pueda usarse en otros contextos como cánceres o enfermedades inmunológicas.

«En última instancia, a todos nos importa que, cuando nos enfermamos, haya tratamientos que puedan mejorar nuestra salud y no llevarnos a la bancarrota en el proceso. Al igual que muchas otras industrias, la industria farmacéutica recurre cada vez más a la simulación y el modelado mecanicista para priorizar mejor los objetivos potenciales y En conjunto, esto ayudará a reducir los costos de los medicamentos y ayudará a tratar enfermedades para las que fue difícil desarrollar medicamentos».


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Soy un viajero de 29 años y vendedor en una tienda de prêt-à-porter. Me incorporé al equipo de redacción de AltaVision.news en octubre de 2021.