BARCELONA, 1 Dic. (EUROPA PRESS) -
Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) han desarrollado un modelo predictor que anticipa los efectos de los medicamentos, las sustancias naturales y los agentes químicos medioambientales sobre un 20% de las enfermedades gracias al 'big data' sanitario.
El hallazgo, publicado en 'Nature Communications', puede tener aplicación para "diseñar fármacos más seguros, detectar asociaciones entre enfermedades y dar nuevos usos a fármacos ya aprobados", ha informado este lunes el IRB en un comunicado.
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: esta práctica de ensayo y error que acumuló mucho conocimiento, se abandonó con la irrupción de la biología molecular.
Desde principios del siglo XXI y hasta la actualidad, los fármacos se diseñan para alterar el comportamiento de proteínas o genes que previamente se saben afectados en una determinada patología, pero "esta aproximación basada en el conocimiento biológico previo no está dando los frutos esperados".
La acumulación de datos sanitarios que relacionan la estructura química de sustancias a una enfermedad por su efecto terapéutico o adverso, ha permitido desarrollar un modelo predictor que relaciona una estructura química con el efecto que tendría en humanos.
El estudio permite agrupar el conocimiento acumulado, "redescubriéndolo y organizándolo", y generar un 20% de conocimiento nuevo gracias a la explotación de los datos informatizados.
Además, el hallazgo puede servir para detectar asociaciones entre dos enfermedades --denominadas comorbilidad--, así como para indicar nuevos posibles usos para fármacos ya aprobados.
