oct
5
Los ingenieros del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) han creado un modelo computacional que predice cómo responderá el cuerpo humano a diferentes versiones de “insulina sensible a la glucosa” (GRI). El objetivo es poder diseñar GRI novedosos y obtener mejores predicciones sobre si un GRI en particular funcionaría en humanos antes de lanzar un ensayo clínico de alto coste.
Esta insulina “inteligente” circularía por el cuerpo de forma pasiva y entraría en acción sólo cuando sea necesario. Así, se podría inyectar con menos frecuencia y ayudaría al cuerpo a mantener niveles normales de azúcar en sangre durante períodos de tiempo más prolongados. Cristina Tejera, médico especialista en Endocrinología y Nutrición y miembro del Área de Diabetes de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición (SEEN), afirma que estas insulinas serían una copia casi perfecta de la insulina endógena que se produce a nivel pancreático. “Disponer de ellas va a suponer un punto de inflexión en el tratamiento de la diabetes que precise insulina. Estos pacientes mejorarán el control glucémico, se disminuirán las complicaciones e incrementarán su calidad de vida”.
En el estudio, publicado en ACS Pharmacology and Translation, el equipo del MIT utilizó el modelo para analizar los resultados de un ensayo clínico de GRI que se suspendió porque el fármaco mostró poco efecto en humanos. Su análisis encontró que el fármaco, que había funcionado bien en estudios con animales, actuaba de manera diferente en el cuerpo humano debido a diferencias en el comportamiento de un receptor de azúcar que ayuda a controlar la acción del fármaco.
Un proceso complejo
Tejera indica que estas insulinas ya llevan un largo recorrido, pero el paso de los resultados obtenidos in vitro a los datos en práctica clínica real está siendo complicado. “Es necesario evaluar su seguridad, la dosis necesaria en cada persona y posibles efectos secundarios”, resalta.
Así, establece algunos de los obstáculos que deben superar este tipo de insulinas. Entre ellos, destaca el detectar la glucemia de forma selectiva y que sus componentes no den lugar a efectos secundarios o algún otro tipo de toxicidad. Además, incide en que tienen que ser capaces de responder en el rango de glucemia fisiológico o bien a un rango de glucemia de seguridad previamente preestablecido. Además, deben actuar de forma reactiva, rápida y reversible a los cambios de la glucemia, de forma que solo trabaje cuando la glucemia está por encima de rango.
El caso de MK-2640
En los últimos años, diferentes compañías farmacéuticas han estado trabajando en el desarrollo de GRI. En 2016, uno llamado MK-2640 llegó a ensayo clínico de fase I porque había mostrado resultados prometedores en estudios preclínicos realizados en animales. Sin embargo, cuando se probó en humanos, mostró un “efecto realmente mediocre”, indica Michael Strano, autor principal del nuevo estudio.
MK-2640 fue diseñado con un nuevo mecanismo de respuesta a la glucosa conocido como aclaramiento competitivo. La insulina está diseñada para unirse a receptores celulares que normalmente se unen a un azúcar llamado manosa. Cuando los niveles de azúcar en sangre son bajos, las moléculas de GRI se unen a estos receptores y se eliminan del cuerpo. Sin embargo, cuando el nivel de azúcar en la sangre aumenta, el GRI no puede unirse a los receptores y permanece en el torrente sanguíneo, donde ayuda a reducir los niveles de azúcar.
Modelar computacionalmente el sistema glucorregulador
Casi al mismo tiempo, el laboratorio de Strano estaba desarrollando una forma de modelar computacionalmente el sistema glucorregulador de humanos y otros animales. El modelo constaba de un conjunto de ecuaciones que describen cómo se comportan la glucosa y la insulina en diferentes compartimentos del cuerpo humano, como los vasos sanguíneos, los músculos y el tejido adiposo. Esto les permite predecir los niveles de glucosa en sangre en órganos como el hígado, el estómago y el cerebro, para una variedad de especies, incluidos los humanos.
“Este es un modelo muy detallado y tiene parámetros que se han ajustado con una gran cantidad de datos clínicos y de animales, por lo que es capaz de recrear fielmente experimentos que los investigadores realizan tanto en humanos como en animales”, sostiene Strano.
Por ejemplo, el modelo se puede utilizar para predecir cómo cambiarán los niveles de azúcar en sangre después de una comida o qué sucederá si se infunde glucosa en el cuerpo, en función de la cantidad de insulina disponible.
Strano y su equipo de estudiantes decidieron ver si su modelo computacional podía revelar por qué el fármaco MK-2640 no funcionó como se esperaba. Así, los investigadores encontraron que las diferencias entre especies en la capacidad de eliminación del receptor de manosa explicaban el débil desempeño del GRI en ensayos en humanos. Debido a esa diferencia, los niveles de GRI no cambiaron significativamente en humanos en comparación con los de los animales.
El modelo también mostró que, si la versión humana del receptor de manosa estuviera sintonizada para funcionar de manera similar a la de los animales, el fármaco probablemente habría funcionado mucho mejor en los ensayos clínicos.
Diseñando mejores medicamentos
El laboratorio de Strano también está trabajando en otra versión del modelo que incorporaría los efectos del glucagón, una hormona que aumenta el azúcar en sangre y puede prevenir una hipoglucemia potencialmente mortal. Los investigadores han teorizado que tratar a estos pacientes con una combinación de insulina y glucagón podría ofrecer un mejor control de los niveles de azúcar en sangre que la insulina sola.
El enfoque general de diseñar fármacos que respondan a condiciones internas del cuerpo también podría ser beneficioso para tratar una amplia variedad de otras enfermedades. “Esto podría conducir a una nueva generación de fármacos que no sólo circulen pasivamente dentro del cuerpo y esperen a actuar, sino que estén sintonizados para alcanzar un determinado criterio de valoración terapéutico y regular su potencia en consecuencia”, afirma Strano.
Las personas con diabetes en España se han incrementado en un 42 por ciento desde 2019. Unas cifras que se ven reflejadas en los casi seis millones de personas que padecen diabetes en nuestro país y que, en 2025, podrían llegar a ser nueve millones. Según Farmaindustria, el tratamiento de la diabetes y sus complicaciones asociadas generan un gasto global de 760.000 millones de euros. En la actualidad, hay más de 470 nuevos medicamentos en fase de investigación, tanto para el tratamiento de la enfermedad como de sus complicaciones. Por ello, la llegada de este tipo de insulinas “inteligentes” a los pacientes podría ser toda una revolución.
Referencia
Fan Yang J, Yang S, Gong X, Bakh NA, Zhang G, Wang AB, et al. In Silico Investigation of the Clinical Translatability of Competitive Clearance Glucose-Responsive Insulins. ACS Pharmacol Transl Sci[Internet]. 2023[citado 4 oct 2023]; XXXX, XXX, XXX-XXX. https://doi.org/10.1021/acsptsci.3c00095
5 octubre 2023 | Fuente: Gaceta Médica| Tomado de Investigación
Noticias anteriores a 2010
Suscripción AL Día
