{"id":182709,"date":"2024-08-22T15:23:49","date_gmt":"2024-08-22T13:23:49","guid":{"rendered":"https:\/\/candas365.es\/noticias\/?p=182709"},"modified":"2024-08-22T15:23:49","modified_gmt":"2024-08-22T13:23:49","slug":"nuevo-avance-para-tratar-enfermedades-causadas-por-mutaciones-en-el-adn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/candas365.es\/noticias\/nuevo-avance-para-tratar-enfermedades-causadas-por-mutaciones-en-el-adn\/","title":{"rendered":"Nuevo avance para tratar enfermedades causadas por mutaciones en el ADN"},"content":{"rendered":"

Un modelo computacional desarrollado por investigadores del Instituto de Investigaci\u00f3n en Biomedicina (IRB Barcelona) y el Centro de Regulaci\u00f3n Gen\u00f3mica (CRG) puede predecir qu\u00e9 f\u00e1rmacos ser\u00e1n m\u00e1s efectivos para tratar enfermedades<\/strong><\/span><\/a> causadas por mutaciones en el ADN que provocan la s\u00edntesis de prote\u00ednas truncadas o incompletas.<\/p>\n

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Fran Supek | Foto del CRG<\/figcaption><\/figure>\n

Los hallazgos, publicados en ‘Nature Genetics’, marcaron un paso adelante en la personalizaci\u00f3n del tratamiento al emparejar a los pacientes con el f\u00e1rmaco m\u00e1s prometedor. El modelo predictivo, una herramienta de uso p\u00fablico llamada ‘RTDetective’, puede acelerar el dise\u00f1o, desarrollo y eficacia de ensayos cl\u00ednicos para una amplia variedad de trastornos gen\u00e9ticos y c\u00e1nceres.<\/p>\n

Las prote\u00ednas incompletas se originan cuando la s\u00edntesis de prote\u00ednas se detiene repentinamente. En nuestros cuerpos, esto es causado por la aparici\u00f3n de \u201cmutaciones sin sentido\u201d que act\u00faan como una se\u00f1al de stop o bloqueo, haciendo que la maquinaria celular frene de golpe.<\/p>\n

El estudio demuestra que, hasta la fecha, los ensayos cl\u00ednicos de f\u00e1rmacos que funcionan leyendo a trav\u00e9s de estas se\u00f1ales de stop, probablemente utilizaron combinaciones de f\u00e1rmaco-paciente ineficaces. Esto se debe a que la efectividad de los f\u00e1rmacos en promover la lectura depende no solo de la mutaci\u00f3n en s\u00ed, sino tambi\u00e9n del c\u00f3digo gen\u00e9tico que la rodea.<\/p>\n

Los investigadores desarrollaron un sistema experimental basado en l\u00edneas celulares humanas que les permitieron medir la eficacia de ocho f\u00e1rmacos diferentes en 5.800 se\u00f1ales de stop. Los datos proceden de informes de pacientes en archivos p\u00fablicos de acceso libre como ClinVar, as\u00ed como de proyectos de investigaci\u00f3n como The Cancer Genome Atlas (TCGA), que recopilaron y analizaron informaci\u00f3n gen\u00e9tica de miles de pacientes con c\u00e1ncer y enfermedades gen\u00e9ticas, incluidas las mutaciones de stop prematuro. Para entrenar la herramienta, utilizaron datos de efectividad de seis de los ocho f\u00e1rmacos, en todas las se\u00f1ales de stop posibles de estos 5.800 pacientes.<\/p>\n

\u201cPiensa en la secuencia de ADN como una carretera, con una mutaci\u00f3n de stop apareciendo como un bloqueo en la carretera. Mostramos que navegar a trav\u00e9s de este obst\u00e1culo depende en gran medida de los alrededores inmediatos. Algunas mutaciones est\u00e1n rodeadas de rutas de desv\u00edo bien se\u00f1alizadas mientras que otras est\u00e1n llenas de baches o callejones sin salida. Esto es lo que marca la capacidad de un f\u00e1rmaco para sortear obst\u00e1culos y funcionar de manera efectiva\u201d, explic\u00f3 el primer autor del estudio y estudiante de doctorado conjunto en el IRB Barcelona y el CRG, Ignasi Toledano.<\/p>\n

Los investigadores generaron un gran volumen de datos al probar muchas combinaciones diferentes de f\u00e1rmacos para leer a trav\u00e9s de las se\u00f1ales de stop, resultando en un total de m\u00e1s de 140,000 mediciones individuales. La extensa cantidad de datos generados les permiti\u00f3 entrenar modelos predictivos precisos, que utilizaron para crear ‘RTDetective’.<\/p>\n

Los investigadores usaron el algoritmo para predecir la efectividad de diferentes f\u00e1rmacos para cada una de los 32,7 millones de posibles se\u00f1ales de stop que pueden generarse en el genoma humano. Los resultados son \u201cprometedores\u201d porque porcentajes m\u00e1s altos de lectura generalmente se correlacionan con \u201cmejores resultados terap\u00e9uticos\u201d.<\/p>\n

\u201cImagina que a un paciente se le diagnostica un trastorno gen\u00e9tico. Se identifica la mutaci\u00f3n exacta a trav\u00e9s de pruebas gen\u00e9ticas y luego un modelo computacional sugiere cu\u00e1l es el mejor f\u00e1rmaco para \u00e9l. Esta toma de decisiones informada es la promesa de la medicina personalizada que esperamos desbloquear en el futuro,\u201d explic\u00f3 el Profesor de Investigaci\u00f3n ICREA, uno de los autores principales del estudio y L\u00edder de Grupo en el CRG y el Instituto Wellcome Sanger en el Reino Unido, el doctor Ben Lehner.<\/p>\n

\u201cCuando se descubre un nuevo f\u00e1rmaco de este tipo, podemos usar este enfoque para construir r\u00e1pidamente un nuevo modelo predictivo e identificar a todos los pacientes que tienen m\u00e1s probabilidades de beneficiarse,\u201d a\u00f1adi\u00f3 Lehner.<\/p>\n

\u201cNuestro estudio no solo abre nuevas v\u00edas para el tratamiento de enfermedades gen\u00e9ticas hereditarias, para las cuales ya se hab\u00edan probado f\u00e1rmacos que permiten la lectura, sino tambi\u00e9n, y de manera importante, para el tratamiento de tumores, ya que la mayor\u00eda de los c\u00e1nceres tienen mutaciones que causan la terminaci\u00f3n prematura de prote\u00ednas,\u201d concluy\u00f3 el jefe del laboratorio de Ciencia de Datos del Genoma en el IRB Barcelona y profesor en el Centro de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n Biotecnol\u00f3gica de la Universidad de Copenhague, Fran Supek.<\/p>\n

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