Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han creado un innovador enfoque computacional que identifica patrones moleculares en el cáncer de pulmón no microcítico (NSCLC), permitiendo evaluar si fármacos aprobados para otros tipos de cáncer podrían ser efectivos en este caso. Este avance se enmarca dentro de la necesidad de encontrar tratamientos más eficientes, ya que desarrollar nuevos fármacos es un proceso largo y complicado.
La reutilización de fármacos ya existentes es una estrategia cada vez más utilizada en la investigación oncológica. Sin embargo, la diversidad de medicamentos y la complejidad biológica de los tumores dificultan esta tarea. El estudio, publicado en PLOS One, se centra en la identificación de proteínas implicadas en el NSCLC y busca patrones que se repiten en otros tipos de cáncer para los que ya existen tratamientos aprobados.
Un enfoque innovador para identificar patrones
El equipo del Laboratorio de Análisis de Datos Médicos (MEDAL) ha desarrollado una herramienta computacional que permite detectar patrones relevantes en las secuencias de aminoácidos de las proteínas diana de los fármacos. La autora principal del estudio, Belén Otero Carrasco, ha señalado que el objetivo era identificar similitudes moleculares entre las proteínas asociadas al NSCLC y aquellas vinculadas a otros tipos de cáncer.
La metodología empleada ha permitido descubrir patrones específicos en las secuencias de aminoácidos que se repiten en proteínas diana de fármacos para el NSCLC, así como en proteínas relacionadas con otros cánceres, como el de mama, colon, páncreas y cabeza y cuello. Otero ha destacado que algunos de estos patrones son poco frecuentes pero altamente conservados, revelando posibles relaciones funcionales y estructurales entre proteínas que no habían sido previamente asociadas.
Implicaciones más allá del cáncer
Este enfoque no solo acelera la identificación de nuevas aplicaciones terapéuticas de fármacos existentes, sino que también ahorra tiempo y costos asociados al desarrollo de nuevos tratamientos. Según los autores, además de facilitar el reposicionamiento de fármacos, el método permite identificar asociaciones novedosas entre proteínas y tratamientos, abriendo así nuevas posibilidades terapéuticas que trascienden el ámbito del cáncer.
Belén Otero ha afirmado que esta metodología puede adaptarse al estudio de otras enfermedades complejas, como las enfermedades inmunes o las enfermedades raras. La capacidad de este enfoque para revelar relaciones moleculares previamente desconocidas tiene importantes implicaciones tanto para la medicina personalizada como para la optimización de estrategias terapéuticas en diversas patologías.
