oct
31
Investigadores de más de 30 países han colaborado para predecir la toxicidad de 156 compuestos en las células linfoblastoides derivadas de 884 personas.
El desafío Dream, promovido por la Universidad de Carolina del Norte (Estados Unidos), ha contado con la participación de investigadores de más de 30 países que han desarrollado métodos para predecir la toxicidad de 156 compuestos en las células linfoblastoides derivadas de 884 personas, pertenecientes a nueve áreas geográficas de Europa, África, Asia, Norteamérica y Sudamérica.
Los resultados de este trabajo, publicados en Nature Biotechnology, apuntan a la posibilidad de predecir riesgos para la salud asociados a compuestos desconocidos, lo que serviría para ayudar a establecer niveles seguros de exposición a nuevos compuestos e identificar a las personas con un mayor riesgo ante los efectos adversos. Esto supone un gran avance respecto a la actualidad, donde no se recogen las diferencias individuales en la respuesta a la exposición a químicos.
Según ha explicado a Diario Médico Joaquín Dopazo, del Laboratorio de Genómica Computacional de la Fundación Centro de Investigación Príncipe Felipe (CIPF) de Valencia y participante en el desafío, se han desarrollado algoritmos para predecir la variabilidad interindividual de la respuesta tóxica a partir de datos de perfiles genómicos y de niveles de citotoxicidad de la población y de las cualidades estructurales de los compuestos.
Estos algoritmos de predicción, que suponen una herramienta precisa y de bajo coste en comparación con los modelos de experimentación animal, «se basan en distintas técnicas estadísticas y de inteligencia artificial que pueden correlacionar los valores de la actividad de los genes y de sus mutaciones, medibles mediante experimentos genómicos que ahora tienen un coste bastante reducido, con la resistencia o sensibilidad a determinados compuestos».
Para Dopazo, lo interesante es que, una vez se dispone de estos predictores matemáticos, «la simple medida de la actividad génica de una línea celular nos permitiría saber si va a ser resistente o sensible (y en qué grado) a alguna de las sustancias tóxicas estudiadas».
La observación general sobre los resultados fue que la predicción de un valor de sensibilidad a los compuestos fue relativamente baja (aunque no uniforme, ya que para algunos compuestos fue buena), pero que cuando se predecía una respuesta binaria más sencilla -si el compuesto tenía actividad citotóxica o no-, «entonces la capacidad de predicción de los algoritmos fue bastante buena (91 por ciento de aciertos)».
En el trabajo se concluye que, «aunque se necesita perfeccionar las metodologías de predicción para poder sugerir actuaciones individuales, se demuestra que estos modelos pueden ser de utilidad para vaticinar efectos de sustancias tóxicas en la población».
Respecto a nuevas líneas de trabajo, Dopazo considera que «se puede pensar en muchas líneas prometedoras, pero en mi opinión las dos más interesantes serían la predicción de efectos de sustancias en modelos animales a partir de líneas celulares y, por otra parte, el perfeccionamiento de los modelos incluyendo los mecanismos moleculares de la acción del compuesto», utilizando para ello el conocimiento de vías de señalización, metabólicas, etc.
octubre 31 (Diario Médico)
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