Los investigadores del Programa de Investigación en Informática Biomédica (GRIB) y la Universidad Pompeu Fabra (UPF) han identificado 115 proteínas en silico (mediante simulación por ordenador) que podrían ser de gran relevancia para el tratamiento de cáncer de colon y recto , ya que haría posible para definir la estrategia para diseñar la nueva generación de fármacos contra el cáncer.
Durante los últimos años, se ha demostrado que las drogas no son tan selectivas como se pensaba, y que en realidad tienen una afinidad por múltiples dianas biológicas. Por esta razón, es importante desarrollar múltiples fármacos, es decir, fármacos que son capaces de atacar varios objetivos simultáneamente, que son más eficaces y con menos efectos secundarios.
Uno de los aspectos clave de la investigación en las nuevas drogas contra el cáncer es la determinación de las proteínas con lo que el fármaco debe interactuar, con el fin de destruir las células tumorales sin afectar a las sanas. En este sentido, la obra presenta una nueva estrategia para identificar las proteínas que son altamente relevantes en el cáncer.
Según Jordi Mestres, el coordinador del Laboratorio de quimiogenómica del GRIB «La base de esta estrategia es una lista de moléculas que, experimentalmente, han demostrado ser mucho más tóxicas para las células tumorales que para las sanas y otra lista de moléculas que son más tóxicas para las células sanas que para los tumores. Estas dos listas de las moléculas están procesados computacionalmente con una metodología que permite predecir las proteínas para que cada molécula tiene una afinidad, la identificación de posibles dianas biológicas para desarrollar nuevos fármacos contra el cáncer «.
Las contribuciones de los investigadores han sido, más específicamente, la predicción de las proteínas que interactúan con las moléculas que han demostrado experimentalmente una citotoxicidad diferencial, ya sea para las células tumorales o seres sanos. Los esfuerzos larges se hicieron en la prueba experimental de 30.000 moléculas y la dificultad logística que ello conlleva. En general, 119,520 datos de citotoxicidad se generaron por tanto del tumor y las células sanas. Una vez que los dos grupos de moléculas con mayor diferencial de la citotoxicidad se identificaron, la predicción de las proteínas con las que interactuaron fue muy efectiva gracias a una metodología que fue desarrollada originalmente por los mismos investigadores que participan en el estudio que luego se convirtieron en el fundamento de los Chemotargets spin-off .
