Los modelos informáticos del cáncer identifican nuevas combinaciones de fármacos para tratar la COVID-19

Fig. 1: Flujo de trabajo esquemático del modelado de infección por SARS-CoV-2. Crédito: DOI: 10.1038/s41746-022-00561-5

Al adaptar modelos informáticos desarrollados originalmente para comprender la biología de las células cancerosas, los científicos de UCL han identificado nuevas combinaciones de medicamentos con el potencial de tratar casos graves de infección por COVID-19 en diferentes etapas de la enfermedad.

Los investigadores dicen que los hallazgos podrían ayudar a reducir la cantidad de muertes relacionadas con COVID-19 y reducir la tensión en los sistemas de atención médica.

Publicado en npj Digital Medicine, el estudio probó el impacto potencial de interferir con diferentes aspectos de la infección por SARS-CoV-2 y las respuestas del cuerpo al virus. Los resultados han identificado terapias existentes que podrían ser adecuadas para tratar a pacientes con COVID-19.

Aunque ahora existen vacunas y tratamientos para COVID-19, aún se requieren con urgencia tratamientos efectivos y asequibles adicionales. Todavía es muy probable que ocurran casos de infección por SARS-CoV-2, particularmente cuando surgen nuevas variantes.

Abordar la replicación del virus y la respuesta inmune

El desarrollo terapéutico para COVID-19 se complica por la necesidad de considerar diferentes etapas de la enfermedad. Los primeros síntomas generalmente son provocados por la replicación viral, mientras que la enfermedad posterior y más grave es causada por la reacción exagerada de las propias defensas inmunitarias del cuerpo.

Por lo tanto, es probable que las diferentes etapas de la enfermedad necesiten diferentes tratamientos y obtener el momento adecuado. mal podría tener graves consecuencias: impulsar las respuestas inmunitarias para evitar la replicación viral podría ser muy dañino si ya se están incrementando.

La interacción entre el virus, la célula que está infectando y las respuestas inmunitarias del huésped implica una red muy compleja de interacciones. Por lo tanto, interferir con estas interacciones usando terapias podría tener un efecto en toda esta red, lo que podría ayudar a eliminar el virus, pero también podría interrumpir procesos celulares importantes y causar efectos secundarios dañinos.

Soluciones modelo

Los investigadores del cáncer han enfrentado problemas similares. Para abordar este desafío, la investigadora de la UCL, la profesora Jasmin Fisher, ha desarrollado modelos informáticos de la biología de las células cancerosas, que simulan las vías bioquímicas y metabólicas de las células y cómo son subvertidas por mutaciones que causan cáncer que impulsan el crecimiento descontrolado de las células.

Usando estos modelos, Fisher Lab puede explorar lo que podría suceder si se inhiben determinadas vías o procesos celulares, individualmente o en combinación, de modo que se puedan identificar los mejores objetivos para la intervención y anticipar los posibles efectos secundarios dañinos.

«Nos dimos cuenta de que podíamos modelar la infección por SARS-CoV-2 usando un marco computacional desarrollado originalmente en mi laboratorio para predecir combinaciones de tratamiento personalizadas para pacientes con cáncer y usarlo para predecir combinaciones efectivas de medicamentos reutilizados para tratar COVID-19», dice el profesor Fisher (Instituto del Cáncer de UCL), quien fue el autor principal del estudio.

«Recopilamos la información disponible en ese momento sobre la infección por SARS-CoV-2 de las células de las vías respiratorias y t La respuesta inmune a la infección, para crear un modelo dinámico de infección viral y procesos de enfermedad por COVID-19. Nuestro estudio se centró en dos etapas clave: la replicación viral después de la infección inicial (antes de que surjan los síntomas graves) y la enfermedad impulsada por el sistema inmunitario en etapa tardía, que suele ser más grave», dice el profesor Fisher.

El equipo de investigación identificó un rango de medicamentos terapéuticos, ya autorizados o en desarrollo tardío, que se dirigen a procesos que se cree que son importantes en estas dos etapas. Luego usaron su modelo de computadora para explorar lo que podría suceder en las células cuando se inhibían estos procesos, imitando la acción de la terapia. proporcionó información sobre los impactos en la replicación del virus y las respuestas del huésped, y el efecto neto probable en relación con el tratamiento de la enfermedad y la seguridad.

Es importante destacar que el profesor Fisher y sus colegas pudieron validar su modelo al mostrar que el los efectos de las terapias que ya se están utilizando para tratar el COVID-19 en diferentes etapas de la enfermedad, como los antivirales y los medicamentos antiinflamatorios, coincidieron con los observados en los estudios clínicos.

In silico cribado

Usando este enfoque, el equipo examinó 9.870 pares de compuestos que actúan sobre 140 objetivos celulares potenciales. Pudieron identificar nuevas combinaciones de terapias que se preveía que serían beneficiosas en las etapas tempranas o tardías de la enfermedad, así como las «ventanas» en las que podrían implementarse de manera segura. Por ejemplo, se predijo que la combinación de dos medicamentos, Camostat y Apilimod, tendría un impacto particularmente grande en la replicación del virus. Este fuerte efecto antiviral se confirmó utilizando ensayos de cultivo de células vivas de SARS-CoV-2 por parte de la Dra. Ann-Kathrin Reuschl y la profesora Clare Jolly en la División de Infección e Inmunidad de la UCL.

El estudio también identificó respuestas celulares , como los niveles de ciertas citocinas, que se correlacionaron con la enfermedad leve, grave temprana y grave tardía. Estos podrían tener un papel importante como biomarcadores para guiar el uso de la terapéutica en el momento más apropiado. «No solo necesitamos saber qué medicamentos podrían funcionar contra la COVID-19, sino también cuándo podrían funcionar. Nuestro modelo es una forma muy eficiente de priorizar medicamentos para su evaluación como tratamientos para la COVID-19 y también podría ayudar a garantizar que la COVID-19 19 pacientes obtienen el fármaco adecuado en el momento adecuado», dice el profesor Fisher.

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Nuevo modelo de ratón desarrollado para investigar la COVID-19 Más información: Rowan Howell et al, Red ejecutable de interacción SARS-CoV-2-host predice tratamientos de combinación de fármacos, npj Medicina Digital (2022). DOI: 10.1038/s41746-022-00561-5 Proporcionado por University College London Cita: Los modelos informáticos de cáncer identifican nuevas combinaciones de fármacos para tratar COVID-19 (2022, 16 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https: //medicalxpress.com/news/2022-02-cancer-drug-combinations-covid-.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.