Las bases de datos actuales contienen información de miles de moléculas, entre medicamentos, sustancias naturales y agentes químicos medioambientales, asociadas a enfermedades, ya sea porque tienen efectos adversos o terapéuticos.
Partiendo de este conocimiento acumulado durante años y disponible en bases de datos, científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) liderados por el investigador ICREA Patrick Aloy, han ideado un modelo predictor que permite asociar fragmentos químicos con efectos positivos o negativos para un 20% de las enfermedades humanas.
El estudio se publica hoy en Nature Communications y puede tener aplicación para diseñar fármacos más seguros, detectar asociaciones entre enfermedades y dar nuevos usos a fármacos ya aprobados.
El estudio ha conllevado el análisis de 10.000 moléculas químicas que contienen 98.077 fragmentos asociados a 1.176 condiciones patológicas, representativas de todas las enfermedades humanas.
Hasta los años 80, los farmacólogos diseñaban una sustancia química y estudiaban el efecto que tenía en un organismo modelo. Sin preocuparse en que hacían aquellas sustancias a nivel molecular ni saber las proteínas que alteraban se desarrollaron una gran cantidad de medicamentos para tratar todo tipo de enfermedades. Esta práctica de ensayo y error que acumuló mucho conocimiento, se abandonó con la irrupción de la biología molecular.
Desde la Plaza/SINC/AMH