En un estudio publicado hoy en Science Advances , un equipo dirigido por investigadores del Milner Therapeutics Institute y el Gurdon Institute de la Universidad de Cambridge utilizó una combinación de biología computacional y aprendizaje automático para crear un mapa completo de proteínas que están involucradas en el SARS-CoV-2. Infección: desde proteínas que ayudan al virus a penetrar en la célula huésped hasta las que se generan como consecuencia de la infección. Al examinar esta red utilizando enfoques de inteligencia artificial (IA), pudieron identificar proteínas clave involucradas en la infección, así como vías biológicas que podrían ser el objetivo de los medicamentos.
Hasta la fecha, la mayoría de los enfoques de moléculas pequeñas y anticuerpos para el tratamiento de COVID-19 son medicamentos que actualmente son objeto de ensayos clínicos o que ya han pasado por ensayos clínicos y han sido aprobados. Gran parte de la atención se ha centrado en varios virus u objetivos clave del huésped, o en vías, como la inflamación, en las que un tratamiento farmacológico podría utilizarse como intervención.
El equipo utilizó modelos informáticos para realizar una ‘pantalla virtual’ de casi 2.000 medicamentos aprobados e identificó 200 medicamentos aprobados que podrían ser efectivos contra COVID-19. Cuarenta de estos medicamentos ya han entrado en ensayos clínicos, lo que, según los investigadores, respalda el enfoque que han adoptado.
Cuando los investigadores probaron un subconjunto de los medicamentos implicados en la replicación viral, encontraron que dos en particular, un medicamento antipalúdico y un tipo de medicamento utilizado para tratar la artritis reumatoide, pudieron inhibir el virus, proporcionando una validación inicial de sus datos. Acercarse.
El profesor Tony Kouzarides, director del Instituto de Terapéutica Milner, quien dirigió el estudio, dijo: “Al observar de manera generalizada las miles de proteínas que desempeñan algún papel en la infección por SARS-CoV-2, ya sea de forma activa o como consecuencia de infecciones, hemos podido crear una red descubriendo la relación entre estas proteínas.
“Luego utilizamos las últimas técnicas de aprendizaje automático y modelado por computadora para identificar 200 medicamentos aprobados que podrían ayudarnos a tratar el COVID-19. De estos, 160 no se habían relacionado con esta infección antes. Esto podría darnos muchas más armas en nuestro arsenal para luchar contra el virus “.
Utilizando un análisis de redes neuronales artificiales, el equipo clasificó los medicamentos según el papel principal de sus objetivos en la infección por SARS-CoV-2: los que se dirigían a la replicación viral y los que se dirigían a la respuesta inmune. Luego tomaron un subconjunto de los involucrados en la replicación viral y los probaron utilizando líneas celulares derivadas de humanos y primates no humanos.
De particular interés fueron dos medicamentos, la sulfasalazina (utilizada para tratar afecciones como la artritis reumatoide y la enfermedad de Crohn) y el proguanil (un medicamento antipalúdico), que el equipo mostró una reducción de la replicación viral del SARS-CoV-2 en las células, lo que aumenta la posibilidad de su potencial. Úselo para prevenir infecciones o para tratar COVID-19.
El Dr. Namshik Han, Jefe de Investigación Computacional e IA del Milner Therapeutics Institute, agregó: “Nuestro estudio nos ha proporcionado información inesperada sobre los mecanismos subyacentes al COVID-19 y nos ha proporcionado algunos medicamentos prometedores que podrían reutilizarse para tratar o prevenir la infección. Si bien adoptamos un enfoque basado en datos, esencialmente permitiendo que los algoritmos de inteligencia artificial interroguen conjuntos de datos, luego validamos nuestros hallazgos en el laboratorio, confirmando el poder de nuestro enfoque.
“Esperamos que este recurso de fármacos potenciales acelere el desarrollo de nuevos fármacos contra COVID-19. Creemos que nuestro enfoque será útil para responder rápidamente a nuevas variantes de SARS-CoV2 y otros patógenos nuevos que podrían impulsar futuras pandemias ”.
La investigación fue financiada por LifeArc, el LOEWE Centre DRUID, el Bundesministerium für Bildung und Forschung, el programa Horizon 2020 de la Unión Europea, Wellcome and Cancer Research UK.
Referencia
Han, N, Hwang, W, Tzelepis, K y Schmerer, P, et al. La identificación de las vías inducidas por el SARS-CoV-2 revela estrategias de reutilización de fármacos. Sci Adv; 30 de junio de 2021
Fuente:
Scientists identify 160 new drugs that could be repurposed against. (2021, 30 junio). Recuperado 7 de julio de 2021, de https://www.cam.ac.uk/research/news/scientists-identify-160-new-drugs-that-could-be-repurposed-against-covid-19