Los avances en los últimos años en el campo de las tecnologías en la biología de sistemas, especialmente desde el advenimiento de la denominada «era de las ómicas», han revelado que los seres vivos no son simplemente grupos de genes o proteínas que ejercen su función con independencia.
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«Todo lo que altera de alguna manera el estado fisiológico normal de una célula o de un tejido, que van desde las mutaciones de genes a los efectos fisiológicos de una droga o medicamento, tiene un impacto global que va más allá de la mutación en el gen o la proteína diana.»
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En consecuencia, cuando se estudian los sistemas biológicos complejos no es suficiente con identificar y caracterizar los componentes individuales del sistema. También es necesario obtener un conocimiento global de la interacción entre moléculas y procesos biológicos. Esto es aún más cierto para comprender las enfermedades multifactoriales, como el cáncer, la esclerosis múltiple o el mal de Alzheimer, para nombrar unas pocas.
La biología de sistemas satisface esta necesidad mediante la integración de todos los conocimientos disponibles de la genómica, interactomica y otras disciplinas «omicas» en complejos modelos matemáticos que simulan el comportamiento de los sistemas biológicos. De esta manera, se ha convertido en una herramienta indispensable para las investigaciones que intentan comprender plenamente las consecuencias globales de los fenómenos biológicos.
La investigación biomédica, el desarrollo de fármacos y otras esferas del conocimiento se han beneficiado ya de la incorporación de la biología de sistemas en sus procedimientos normales. Descubre el potencial de esta herramienta!
El potencial de la biología de sistemas
El potencial de la biología de sistemas para acelerar la investigación y aumentar nuestra comprensión de los fenómenos biológicos es enorme y sigue creciendo a medida que se desarrollan nuevas tecnologías y se genera conocimiento. Entre otras ventajas, este enfoque multidisciplinario puede proporcionar herramientas para:
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- Investigar y comprender los complejos procesos que intervienen en el desarrollo de enfermedades y otras alteraciones fisiológicas.
- Identificar dianas terapéuticas y medicamentos que afectan a múltiples vías en enfermedades complejas, logrando así un efecto polifarmacológico apropiado.
- Superar la redundancia de tratamientos que presentan resistencia en casos de cáncer y otras enfermedades donde los enfoques clásicos se vuelven ineficaces.
- Determinar la pertenencia de una determinada molécula o ruta en el comportamiento global del sistema o en la patogenia de la enfermedad.
- Evaluar la idoneidad de los nuevos fármacos químicos o biológicos, mediante la evaluación de su mecanismo de acción en un contexto global.
- Integrar datos de diferentes experimentos, revelando propiedades complejas que pueden no ser evidentes a partir de experimentos únicos e interpretar nuevos datos experimentales en el contexto de acumulación de conocimientos disponibles sobre el funcionamiento de los sistemas biológicos.
- Explorar nuevas escenas y desarrollar hipótesis para guiar el diseño de experimentos nuevos y prometedores.
- Emplear un punto de vista holístico para determinar el riesgo de las decisiones científicas y reducir los costes de investigación, identificando las metas y las drogas más prometedoras de una manera sistemática.
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Hasta la fecha, las soluciones aportadas por la biología de sistemas estado disponibles sólo para unos pocos . Sin embargo, instituciones de investigación y empresas que trabajan en el ámbito de las ciencias de la salud pueden ahora beneficiarse de ellas gracias a nuevas herramientas a las que es cada vez más fácil acceder.
Sistema de Mapas de Rendimiento Terapéutico (TPMS)
Las soluciones y servicios desarrollados por la empresa española Anaxomics están apoyados por una tecnología que aprovecha los últimos avances en la biología de sistemas para acelerar el desarrollo de fármacos y la investigación biomédica: dando lugar a su Sistema de Mapas de Rendimiento Terapéutico (TPMS).
Fundada en 2007 y con sede en Barcelona (España), y gracias a un experimentado equipo de expertos, Anaxomics ofrece enfoques de vanguardia en biología de sistemas al combinar una gran experiencia en el campo del desarrollo de fármacos, la investigación clínica y la biotecnología. Te estará preguntando «¿cómo lo hacen?», aquí tienes tu esperada respuesta.
Los seres vivos bajo la perspectiva de la biología de sistemas
Su plataforma TPMS integra todos los datos biológicos, los conocimientos médicos y farmacológicos en modelos matemáticos que simulan el comportamiento in silico de la fisiología humana. De esta manera, con esta plataforma puede ser probados y evaluados los efectos fisiológicos de cualquier compuesto farmacológico a nivel molecular, así como generar hipótesis mecanicistas que estén en armonía con la naturaleza.
La biología de sistemas contempla a los seres vivos desde una perspectiva desde la que los comprende como complejas redes de genes y proteínas que están vinculadas entre sí por sus conocidas relaciones bioquímicas. Cualquier cambio en el sistema biológico, como un tratamiento farmacológico o la mutación de un gen induce una «perturbación» que se transmite a través de la red.
Mediante la alimentación de los modelos que se desprenden con todos los datos científicos disponibles hasta la actualidad, el TPMS es capaz de modelar cómo fluye la señal y las consecuencias clínicas de la perturbación. La ruta más probable de conexión entre la proteína alterada, incluso si no es una de las dianas del fármaco, con los efectos fisiológicos finales se denomina mecanismo de acción (MOA).
Sin embargo, cuando se trata de relacionar las perturbaciones en el sistema con las indicaciones terapéuticas y los efectos adversos, una cuestión clave que se plantea es la siguiente: los conceptos clínicos y moleculares pertenecen a mundos totalmente diferentes.
Como medio para hacer frente a este problema, Anaxomics ha creado un diccionario que traduce términos médicos y clínicos en datos de biología molecular, de esta forma se produce la vinculación de ambos mundos. La Base de Datos de Efectores Biológicos (CAMA) Contiene más de 3.500 proteínas en 200 condiciones patológicas diferentes. Pasemos ahora a observar cómo se desarrolla la construcción y evaluación de los modelos matemáticos creados.
Construcción y evaluación del modelo matemático
En el contexto de la biología de sistemas, un modelo matemático es una descripción de un sistema biológico (un organismo entero, un tejido, células, etc) utilizando los conceptos matemáticos. Puesto que los modelos pueden predecir algunas propiedades que podrían no ser deducibles mediante la observación directa, estos nos ayudan a comprender mejor sus entresijos y contrapartidas reales.
Utilizando la tecnología de TPMS (descrito en Mas et al., 2010 [US2011/0098993]), los modelos matemáticos son creados y evaluados para encontrar las respuestas a las incógnitas formuladas por los clientes. Estos son los pasos de la metodología:
Paso 1: Construir una red de interacción proteína-proteína
Anaxomics crea una red biológica virtual completa del mapa de las proteínas humanas, que incluye todos los genes o proteínas conocidos (nodos) y las relaciones funcionales (enlaces) entre ellos.
Para la construcción de este mapa, Anaxomics utiliza bases de datos externas públicas y privadas (KEGG, BIND, BioGRID, intacta, REACTOME MatrixDB, menta, MIPS, …) e información asociada propia o del cliente, las cuales se extraen de la literatura científica y es curada personalmente por su equipo de expertos.
Paso 2: Carga en la red con información biológica
Tras la construcción del mapa, Anaxomics alimenta esta red con toda la información recopilada en la Base de datos de Efectores biológicos (CAMA), Que contiene todos los conocimientos biológicos y biomédicos actualizados relacionados con la red de elementos (genes/proteínas). Su base de datos incluye dianas farmacológicas, proteínas involucradas en patologías o eventos adversos, resultados de ensayos clínicos, información de los microarrays, su uso como biomarcadores, información metabólica…
Paso 3: Generación de modelos matemáticos
La red biológica creada anteriormente se transforma en un modelo matemático capaz de reproducir los conocimientos existentes y la predicción de los datos futuros. Esto se logra mediante la formación de la red biológica con la Tabla de la Verdad, una colección de conocidas relaciones estímulo-respuesta que actúan como restricciones o reglas matemáticas. De esta manera, el modelo «aprende» que tiene que cumplir con conjuntos de restricciones o reglas basadas en observaciones fisiológicas para simular el comportamiento real de los sistemas biológicos.
Paso 4: extracción de conclusiones clínicas y biológicas
El análisis del modelo matemático revela propiedades funcionales y visiones mecanicistas que anteriormente eran inaccesibles. Cuando los modelos son utilizados para resolver interrogantes del cliente, estos sugieren nuevas hipótesis que pueden ser fácilmente probadas in vitro o in vivo:
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- ¿Cuál es el mecanismo de acción de mi medicamento? → Mecanismo de acción
- ¿Será mi droga efectiva? Será segura? → Perfil de seguridad y eficacia clínica
- ¿Qué otros usos puedo encontrar para mi fármaco? → Reposicionamiento de fármacos
- ¿Qué compuestos de mi pipeline debo priorizar? → Estrategia temprana de desarrollo del producto
- ¿Cómo puedo controlar o evitar inconvenientes de seguridad del medicamento? ¿Cómo puedo mejorar la eficacia de los medicamentos? → Estrategias y soluciones para ensayos clínicos
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El campo de la biología de sistemas está abierto! Descubre ahora las nuevas capacidades que nos trae la bioinformática, como herramientas de IA para diagnosticar enfermedades, nueva dispositivos basados en ADN para almacenar y gestionar gran cantidad de información, las plataformas que permiten la atención médica virtual, los algoritmos para predecir las dianas farmacologicas y las plaformas para aprender por tu cuenta y a tu ritmo bioinformática.
No te quedes parad@ y descubre todas estas posibilidades!!
