Sinergia experimental y computacional: resultados prometedores de COVID-19
Crédito: Pixabay/CC0 Public Domain
Una colaboración internacional entre investigadores del Centro de Investigación Cooperativa en Biociencias (CIC bioGUNE, Bilbao), el Centro de Biomedicina de Sistemas de Luxemburgo ( LCSB) de la Universidad de Luxemburgo y el Departamento de Inmunología del Hospital de Investigación Infantil St Jude (Kanneganti Lab, Memphis) destaca cómo fomentar las sinergias entre los estudios computacionales y experimentales puede conducir a resultados importantes en el campo de la inmunología. En un artículo publicado en noviembre en Trends in Immunology, los investigadores ilustran el potencial de este tipo de colaboración a través de resultados recientes obtenidos sobre la modulación de la hiperinflamación en COVID-19. Tanto un enfoque computacional dirigido por el Prof. Antonio Del Sol como un estudio experimental dirigido por la Dra. Thirumala-Devi Kanneganti mostraron que una proteína específica podría ayudar a modular la hiperinflamación pulmonar inducida por COVID-19. Sobre la base de este éxito, los autores detallan cómo los enfoques experimentales y computacionales pueden apoyarse mutuamente y abogar por esfuerzos coordinados para acelerar el descubrimiento de nuevos objetivos terapéuticos.
Un nuevo enfoque prometedor
Gracias a la gran cantidad de datos -ómicos cada vez más disponibles, se desarrollan modelos computacionales sofisticados para nuevos campos como la inmunología y las predicciones que generan ayudarán a identificar moléculas clave en procesos inflamatorios. procesos. La aplicación de tales enfoques de biología computacional de sistemas a la inmunología podría conducir a estrategias terapéuticas novedosas y más eficaces. «El trabajo reciente de nuestros dos equipos sobre la modulación de la hiperinflamación en COVID-19 ilustra muy bien cómo la sinergia entre investigadores experimentales y computacionales puede acelerar el descubrimiento de moléculas de interés», explica el Prof. Antonio Del Sol, jefe de los grupos de Biología Computacional de la LCSB y CIC bioGUNE. «Al usar modelos computacionales para informar los enfoques experimentales tradicionales, confirmamos en unos pocos meses un objetivo potencial para la intervención médica en pacientes con COVID-19. Esto es realmente muy prometedor».
Comprender la «tormenta de citoquinas» en COVID-19
En estudios recientes, investigadores del LCSB y CIC bioGUNE en el lado computacional y del Kanneganti Labat St. Jude Children’s Research Hospital en el lado experimental se centraron en los mecanismos subyacentes a la respuesta hiperinflamatoria en COVID-19. La hiperinflamación se produce cuando la respuesta inmunitaria se amplifica y se mantiene mediante bucles de retroalimentación positiva por encima del nivel necesario para controlar la enfermedad. El laboratorio de Kanneganti descubrió recientemente que en la COVID-19, así como en otras enfermedades, esta «tormenta de citocinas» hiperinflamatoria podría definirse mecánicamente como una afección potencialmente mortal causada por la producción excesiva de proteínas proinflamatorias, citocinas, mediada por una forma de muerte celular inflamatoria llamado PANoptosis. En COVID-19, PANoptosis y la tormenta de citoquinas concomitante causan daño en los órganos y aumentan la gravedad de los síntomas. Esto hace que el tratamiento sea un desafío, ya que la terapia debe aliviar la inflamación y mantener la capacidad del paciente para eliminar el virus a través de la muerte celular y otras vías. Por lo tanto, es crucial identificar las moléculas que amplifican y mantienen la respuesta inflamatoria. Es el primer paso hacia nuevas y supuestas estrategias terapéuticas que salvan vidas.
Dos estudios identifican la proteína TLR2 como diana
En un primer estudio publicado en Science Advances, investigadores de los grupos de Biología Computacional de la LCSB y CIC bioGUNE utilizó un método computacional novedoso para analizar más de 1700 interacciones célula-célula y crear un mapa integral de la respuesta inmune en los pulmones de pacientes con COVID-19. Su modelo identificó al receptor tipo Toll 2 (TLR2) como una molécula que podría modular la respuesta inflamatoria, prediciendo que la inhibición de esta proteína podría interrumpir hasta el 75% de los circuitos de retroalimentación sin interferir con la respuesta inmune general. El estudio colocó a TLR2 en el mapa como un objetivo potencial para la intervención médica en casos graves de COVID-19.
Por separado, el equipo de la Dra. Thirumala-Devi Kanneganti del Departamento de Inmunología del St Jude Children’s Research Hospital publicó un estudio en Nature Inmunología que sugirió de forma independiente que TLR2 podría actuar como un modulador clave de la hiperinflamación inducida por COVID-19. Usando experimentos in vitro e in vivo, los investigadores encontraron que el aumento de la expresión de TLR2 en la sangre de pacientes con COVID-19 se correlacionaba con la gravedad de la enfermedad y que, tras la infección por el virus, TLR2 mediaba en la producción de citocinas. El estudio también mostró que el tratamiento de ratones transgénicos con un inhibidor de TLR2 protegió a los animales contra la producción y la mortalidad de citocinas inflamatorias mediadas por el SARS-CoV-2. «La validación experimental de biomarcadores derivados computacionalmente es fundamental para proporcionar múltiples líneas de evidencia que respalden la prueba de concepto de la utilidad de dirigirse a TLR2 para modular la inflamación. Es imperativo combinar enfoques computacionales y experimentales para comprender los mecanismos involucrados en los procesos inflamatorios, «, subraya el Dr. Kanneganti.
Un esfuerzo coordinado para lograr todo el potencial
Este ejemplo está lejos de ser el único: en un número creciente de estudios, los enfoques de inmunología de sistemas se emplean con éxito para ayudar a predecir nuevos objetivos terapéuticos para modular las respuestas inmunitarias descontroladas. «El modelado computacional y la validación experimental se convertirán en asociaciones clave en la investigación biomédica y deben desarrollarse sistemáticamente para alcanzar su máximo potencial», detalla el Dr. Ilya Potapov, miembro del grupo de Biología Computacional de la LCSB.
En sus recientes En un artículo publicado en noviembre en Trends in Immunology, los tres coautores mencionan los desafíos que los investigadores tendrán que enfrentar al construir modelos computacionales en el contexto de la hiperinflamación, como las limitaciones tecnológicas, la escasez de buenos modelos experimentales y el desconocimiento mutuo, y postulan que los esfuerzos experimentales y computacionales deben ser sinergizado desde el principio. «Los avances tecnológicos nos han sentado las bases. Ahora, necesitamos trabajar juntos para construir modelos computacionales precisos, definir los datos necesarios y diseñar experimentos para validar las predicciones computacionales. Esta es la clave para diseñar estrategias terapéuticas novedosas y más eficaces». concluye el Prof. Del Sol.
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Investigación de la modulación de la respuesta inmunitaria de la COVID-19 Más información: Ilya Potapov et al, Fomento de la sinergia experimental y computacional para modular la hiperinflamación, Tendencias en inmunología (2021). DOI: 10.1016/j.it.2021.11.004 Información de la revista: Nature Immunology , Science Advances
Proporcionado por CIC bioGUNE Cita: Experimental and computational synergyPromising COVID-19 resultados (2021, 15 de diciembre) recuperados el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-12-experimental-synergypromising-covid-results.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.