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Na Espanha, pesquisadores propõem metodologia de análise de dados que melhora as opções de encontrar novas aplicações para medicamentos existentes
Encontrar um novo uso para drogas já existentes. Este é o objetivo do projeto DISNET, do qual participam pesquisadores do Centro de Tecnologia Biomédica da Universidade Politécnica de Madri (UPM), liderados pelo Dr. Alejandro Rodríguez González, professor do Departamento de Linguagens de Computação e Sistemas e Engenharia de Software da UPM. Por meio da análise dos dados, eles pretendem dar uma nova utilidade, diferente da que tinham originalmente, aos medicamentos já aprovados para outras doenças, o chamado ‘reposicionamento de medicamentos’.
Tentar encontrar um novo uso para os medicamentos que já estão disponíveis é fundamental no combate às doenças, devido ao alto custo de começar do zero a descoberta ou o desenho de novos medicamentos. “A indústria farmacêutica investe nesses processos, conhecidos como desenvolvimento de medicamentos , até 3 bilhões de dólares e pode levar até 17 anos para encontrar um [novo] medicamento para uma doença específica”, explicou a doutoranda Lucía Prieto Santamaría, do Laboratório de Análise de Dados Médicos da UPM e uma das participantes do projeto.
Analisar adequadamente os dados disponíveis sobre esses medicamentos e depois cruzá-los com aqueles que foram coletados sobre diferentes doenças, características genéticas e fenotípicas, e outras propriedades, é uma tarefa fundamental para poder dar a esses medicamentos um novo uso. E é aqui que os pesquisadores do UPM estão desempenhando um papel importante, que tem levado ao desenvolvimento de uma nova metodologia que avalia possíveis casos de reposicionamento de medicamentos candidatos por meio da integração de dados biomédicos.
O primeiro passo é estudar os valores de associação doença-gene das doenças participantes nos casos de reposicionamento com os genes que codificam a proteína-alvo do medicamento em questão. “Esses valores são maiores para os casos de reposicionamento do que para o resto dos dados DISNET. Ou seja, a associação entre as doenças que participam dos casos de reposicionamento e os genes-alvo da droga são mais fortes do que as demais associações doença-gene ”, explicou a estudante Esther Ugarte Carro, coautora do trabalho.
Por outro lado, os pesquisadores observaram que as doenças que participam dos casos de reposicionamento são mais semelhantes em nível fenotípico, ou seja, compartilham mais sintomas entre si, do que o resto das doenças que os pesquisadores incluíram no Banco de Dados DISNET. Como resultado de tudo isso, os especialistas observaram que existem certas classes de doenças e medicamentos entre as quais há mais casos de reposicionamento. “Um dos padrões mais frequentes é que a doença para a qual o medicamento foi originalmente utilizado é do aparelho musculoesquelético, a doença para a qual se reposiciona é algum tipo de neoplasia e o medicamento é um antireumático”, acrescentou Esther Ugarte Carro.
Dados que permitem não começar do zero
“Essas descobertas podem ser úteis quando novas hipóteses de reposicionamento de fármacos forem propostas no futuro: serão priorizadas aquelas hipóteses em que a associação doença-gene (fármaco alvo) é mais forte e nas quais as doenças são fenotipicamente mais semelhantes. Além disso, serão levados em consideração os padrões sugeridos pelo estudo anterior”, explicou Lucía Prieto Santamaría.
Para a comunidade científica, o principal valor deste estudo reside nas novas possibilidades que oferece ao considerar o reposicionamento de fármacos, a partir de hipóteses que até agora não foram contempladas: “O nosso trabalho apresenta uma nova metodologia para avaliação de potenciais hipóteses de reposicionamento de fármacos por meio da integração de conhecimentos biomédicos. Dessa forma, e graças às diferenças encontradas, futuros casos hipotéticos de reposicionamento de medicamentos poderiam ser sugeridos e priorizados em relação a outros menos passíveis de serem reposicionados”, concluíram os pesquisadores.
Os resultados foram publicados na revista científica Computational and Structural Biotechnology Journal.
Acesse o artigo científico completo (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade Politécnica de Madri (em espanhol).
Fonte: Universidade Politécnica de Madri.
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