Desarrollan un método para predecir la eficacia de terapias antirretrovirales
El sistema permite decidir qué fármaco puede tener más eficacia en cada paciente en función del virus causante de la infección
Nuevo avance en medicina personalizada. El Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) y el Instituto de Investigación del Sida IrsiCaixa (promovido por La Caixa y el Departamento de Salud catalán) han creado un método bioinformático para predecir la eficacia de los fármacos antirretrovirales contra las diferentes mutaciones del VIH (Virus de la Inmunodeficiencia Humana).
Los investigadores han comprobado que el método es eficaz para predecir las resistencias a los fármacos amprenavir y darunavir de virus con mutaciones genéticas, uno de los principales defectos de este tipo de medicamentos para combatir el VIH. Víctor Guallar, uno de los impulsores del procedimiento, ha adelantado además que el método podría ser fácilmente aplicable a otros fármacos y proteínas.
Actualmente, la predicción de los efectos de las mutaciones de la enfermedad encuentra su principal limitación en el hecho de que no puede dar respuesta cuando el virus desarrolla una mutación que no ha sido registrada con anterioridad. Ante esto, Guallar ha destacado que el método realiza las predicciones en base a las características de cada mutación y a los cambios que éstas provocan en las proteínas del virus.
El análisis puede ser e jecutado en menos de 24 horas con un “equipo informático relativamente pequeño y al alcance de cualquier laboratorio”, y el BSC-CNS ha creado también una plataforma online en la que los investigadores tienen la posibilidad de introducir la secuencia genómica de un paciente y predecir la eficacia de suministrarles los fármacos amprenavir y darunavir.
Un claro ejemplo de la medicina personalizada
El sistema desarrollado por BSC-CNS e IrsiCaixa será, en palabras de Guallar , “uno de los primeros pasos palpables de lo que será la medicina personalizada, con la que los tratamientos se decidirán después de analizar genéticamente los causantes de las enfermedades de cada paciente y qué fármaco puede tener más eficacia en cada caso concreto”.
Este trabajo ha sido publicado en 'Journal of Chemical Information and Modeling'.
