{"id":132983,"date":"2021-06-16T10:59:21","date_gmt":"2021-06-16T08:59:21","guid":{"rendered":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/?p=132983"},"modified":"2023-05-30T10:42:14","modified_gmt":"2023-05-30T08:42:14","slug":"identifican-16-farmacos-que-podrian-emplearse-en-el-tratamiento-de-la-covid-19-mediante-tecnicas-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/identifican-16-farmacos-que-podrian-emplearse-en-el-tratamiento-de-la-covid-19-mediante-tecnicas-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Identifican 16 f\u00e1rmacos que podr\u00edan emplearse en el tratamiento de la COVID-19, mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Investigadores de la C\u00e1tedra Internacional ESI-CEU<\/a> publican en Pharmaceutics<\/em> una nueva estrategia basada en el an\u00e1lisis topol\u00f3gico de datos (TDA) para detectar medicamentos que podr\u00edan aplicarse a pacientes con COVID-19<\/strong><\/p>\n

\"Los
Los investigadores de la C\u00e1tedra ESI-CEU de la CEU UCH Beatriz Suay, Jaume For\u00e9s, Antonio Falc\u00f3 y Joan Climent, autores del estudio sobre reposicionamiento de 16 f\u00e1rmacos para la COVID-19 mediante an\u00e1lisis topol\u00f3gico de datos.<\/figcaption><\/figure>\n

Investigadores de la C\u00e1tedra Internacional ESI de la Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH) y ESI Group<\/strong><\/a> acaban de publicar en la revista cient\u00edfica Pharmaceutics<\/em><\/a> una nueva estrategia de topolog\u00eda computacional para identificar f\u00e1rmacos ya existentes que puedan aplicarse al tratamiento de la COVID-19<\/strong>, sin esperar a las fases de investigaci\u00f3n y ensayos cl\u00ednicos que requiere el desarrollo de un nuevo medicamento. Este modelo matem\u00e1tico<\/strong> aplica de forma pionera el an\u00e1lisis topol\u00f3gico de datos (TDA)<\/strong> para comparar la estructura tridimensional de las prote\u00ednas diana<\/strong> sobre las que act\u00faan los medicamentos conocidos con las prote\u00ednas propias del coronavirus SARS-CoV-2<\/strong>, como la prote\u00edna NSP12, una enzima encargada de la replicaci\u00f3n del ARN viral.<\/p>\n

Seg\u00fan explica el director de la C\u00e1tedra ESI-CEU, Antonio Falc\u00f3<\/a><\/strong>, \u201ceste tipo de an\u00e1lisis requiere comparar gran cantidad de par\u00e1metros, por lo que es necesario aplicar t\u00e9cnicas computacionales avanzadas como las que desarrollamos desde la C\u00e1tedra ESI-CEU y que aplicamos a \u00e1mbitos muy diversos: desde el dise\u00f1o de nuevos materiales, a la optimizaci\u00f3n de procesos de fabricaci\u00f3n. Ahora hemos puesto nuestros conocimientos al servicio del reto que plantea la pandemia, para hallar tratamientos conocidos que puedan ser eficaces para tratar la COVID-19<\/strong> lo m\u00e1s r\u00e1pido posible, mediante la comparaci\u00f3n, por primera vez, de la estructura topol\u00f3gica de prote\u00ednas\u201d.<\/p>\n

Innovaci\u00f3n en el reposicionamiento de f\u00e1rmacos<\/strong><\/p>\n

Aunque otros grupos de investigaci\u00f3n han aplicado diversos m\u00e9todos computacionales para el reposicionamiento de f\u00e1rmacos para tratar la COVID-19, el investigador de la C\u00e1tedra ESI de la CEU UCH Joan Climent<\/a><\/strong> destaca: \u201cSomos el primer grupo a nivel internacional en aplicar los \u00faltimos avances en el an\u00e1lisis topol\u00f3gico de datos (TDA)<\/strong>, que se emplea en el estudio de las propiedades de los cuerpos geom\u00e9tricos, para analizar estructuras geom\u00e9tricas biol\u00f3gicas<\/strong> en el contexto de reposicionamiento de f\u00e1rmacos. Partimos de la idea de que los f\u00e1rmacos conocidos que act\u00faan contra una determinada prote\u00edna como diana terap\u00e9utica pueden actuar tambi\u00e9n contra otras prote\u00ednas que tengan una estructura tridimensional con un alto grado de similitud topol\u00f3gica\u201d.<\/p>\n

En el caso de la COVID-19, se sabe que la prote\u00edna NSP12<\/strong>, una ARN polimerasa dependiente de ARN, encargada de la replicaci\u00f3n del ARN viral en las c\u00e9lulas del hu\u00e9sped, es uno de los objetivos farmacol\u00f3gicos m\u00e1s interesantes y prometedores. \u201cAquellos f\u00e1rmacos eficaces frente a prote\u00ednas con una estructura topol\u00f3gica tridimensional altamente similar a la prote\u00edna NSP12 del SARS-CoV-2 podr\u00edan serlo tambi\u00e9n frente a esta prote\u00edna\u201d.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

16 f\u00e1rmacos, entre 1.825 analizados<\/strong><\/p>\n

El estudio de la C\u00e1tedra ESI-CEU, ahora publicado en <\/strong><\/a>Pharmaceutics<\/strong>,<\/em> ha contemplado los 1.825 f\u00e1rmacos<\/strong> aprobados por la FDA, la Food and Drug Administration estadounidense, que seg\u00fan el repositorio Drug Bank, est\u00e1n asociados con 27.830 estructuras de prote\u00ednas<\/strong>. En la primera fase de este an\u00e1lisis masivo, los investigadores de la C\u00e1tedra ESI-CEU compararon la estructura topol\u00f3gica de estos miles de prote\u00ednas, disponible en el Protein Data Bank, con la de las 23 prote\u00ednas del coronavirus SARS-CoV-2. Las prote\u00ednas virales con similitudes topol\u00f3gicas altamente significativas con estructuras proteicas diana de f\u00e1rmacos conocidos han resultado ser tres: la 3CL viral proteasa, la NSP15 endoribonucleasa y la NSP12 RNA-dependiente RNA polimerasa.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Entre los 1.825 f\u00e1rmacos aprobados por la FDA, el equipo de la C\u00e1tedra ESI-CEU<\/a><\/strong> ha identificado con esta metodolog\u00eda 16 f\u00e1rmacos que act\u00faan contra estas tres prote\u00ednas como diana terap\u00e9utica<\/strong>. Entre estos 16 f\u00e1rmacos podemos destacar la rutina<\/strong>, un flavonoide que inhibe la agregaci\u00f3n plaquetaria; dexametasona<\/strong>, un glucocorticoide que act\u00faa como antiinflamatorio e inmunosupresor; y vemurafenib<\/strong>, un inhibidor de quinasa indicado para pacientes adultos con melanoma. Una vez identificados estos f\u00e1rmacos, ser\u00e1 necesario someterlos a estudios cl\u00ednicos in vitro<\/em> e in vivo<\/em> para confirmar la posible eficacia que ha detectado el modelo matem\u00e1tico<\/strong> y tambi\u00e9n para determinar su mejor combinaci\u00f3n para tratar los s\u00edntomas causados por la COVID-19. Actualmente, la dexametasona es uno de los f\u00e1rmacos m\u00e1s utilizado y que mayor \u00e9xito est\u00e1 teniendo en el tratamiento de la enfermedad COVID-19 en estado avanzado.<\/p>\n

Nueva variantes y futuras pandemias<\/strong><\/p>\n

Los autores del estudio, todos ellos investigadores de la C\u00e1tedra ESI-CEU<\/a><\/strong>, tambi\u00e9n recalcan la utilidad futura de esta nueva estrategia para el reposicionamiento de f\u00e1rmacos: \u201cSi tenemos en cuenta que la mitad de las nuevas variantes del virus<\/strong> presentan cambios en el gen que codifica la prote\u00edna Spike, esta t\u00e9cnica puede ser \u00fatil para reposicionar nuevos f\u00e1rmacos en funci\u00f3n de los cambios que presente la estructura de la prote\u00edna en las nuevas variantes del virus. Adem\u00e1s, esta estrategia se podr\u00eda aplicar tanto para el coronavirus SARS-CoV-2 y sus nuevas variantes<\/strong>, como para cualquier nuevo virus que pueda surgir en el futuro, identificando sus prote\u00ednas y comparando su estructura topol\u00f3gica con la de las prote\u00ednas diana de f\u00e1rmacos conocidos, mediante esta mista estrategia.<\/p>\n

Los investigadores de la C\u00e1tedra ESI-CEU que han realizado el estudio publicado en Pharmaceutics<\/em> son, junto al director de la C\u00e1tedra, Antonio Falc\u00f3 Montesinos<\/strong><\/a>, y Joan Climent Bataller<\/strong><\/a>, del Departamento de Producci\u00f3n y Sanidad Animal de la CEU UCH, los investigadores Ra\u00fal P\u00e9rez Moraga, Jaume For\u00e9s Martos y Beatriz Suay Garc\u00eda<\/a><\/strong>, del Departamento de Matem\u00e1ticas, F\u00edsica y Ciencias de la Computaci\u00f3n de la CEU UCH, y Jean Louis Duval<\/strong>, de la multinacional francesa ESI Group, partner<\/em> de la CEU UCH en la C\u00e1tedra Internacional ESI-CEU<\/a>.<\/p>\n

Referencia del art\u00edculo:<\/strong><\/p>\n

Pe\u0301rez-Moraga, R.; Fore\u0301s-Martos, J.; Suay-Garci\u0301a, B.; Duval, J.-L.; Falco\u0301, A.; Climent, J. A COVID-19 Drug Repurposing Strategy through Quantitative Homological Similarities Using a Topological Data Analysis-Based Framework<\/em><\/a>. Pharmaceutics <\/em>2021, 13<\/em>, 488.<\/p>\n

DOI:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.3390\/pharmaceutics13040488<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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