Ricerche

Gli scienziati dell'Università di Manchester hanno scoperto un modo per accelerare la creazione di combinazioni perfette di farmaci, che potrebbero aiutare i pazienti a recuperare da problemi critici di salute come ictus, infarti e cancro.

I ricercatori hanno scoperto un modo per identificare le combinazioni di farmaci ideali tra miliardi di altre, che impedirebbero che si verifichi l'infiammazione.

I risultati, pubblicati in Nature Chemical Biology, potrebbero essere il primo passo nello sviluppo di nuove combinazioni di farmaci per combattere gravi malattie e condizioni. La maggior parte delle malattie non infettive, come il cancro, l'ictus e l'Alzheimer sono peggiorate dall'infiammazione, un meccanismo di difesa naturale del corpo. L'infiammazione si è evoluta per combattere le infezioni, ma può anche essere molto dannosa nella malattia di lungo termine, prolungare la sofferenza e, infine, rischiare di provocare la morte prematura.

Dopo un ictus, il corpo reagisce al danno come se fosse un'infezione, causando ulteriori danni. Bloccando l'infiammazione, le probabilità di sopravvivenza o di una superiore qualità della vita a seguito di un ictus possono essere quindi notevolmente migliorate. Questo può essere ottenuto in modo rapido ed efficace individuando le combinazioni di farmaci che possono essere utilizzate insieme.

I farmaci per ictus 'trombolitico' esistenti sono efficaci solo se somministrati entro le tre ore dopo l'ictus - spesso molto difficile da realizzare perché le persone spesso non sanno che stanno avendo un ictus - e anche allora non risolvono completamente il problema, lasciando spesso i malati con gravi disabilità. Tuttavia, utilizzare combinazioni ideali di farmaci, secondo i ricercatori può bloccare l'infiammazione e quindi ridurre notevolmente i danni causati da malattie non trasmissibili come l'ictus. Anche se i ricercatori hanno inizialmente si sono concentrati sull'attacco cardiaco, ritengono che il processo può essere applicato a tutti i farmaci e per una grande varietà di malattie.

Il team multidisciplinare di ricercatori, guidato dal professor Douglas Kell, professore di Scienza Bioanalitica all'Università di Manchester, ha sviluppato un programma per computer che ha passato rapidamente al setaccio nove miliardi di combinazioni diverse di potenziali farmaci. Ordinando e sperimentando 50 combinazioni di farmaci alla volta utilizzando la robotica in laboratorio, gli scienziati sono stati in grado di trovare le combinazioni efficaci e poi rifinirle il numero di volte necessario per trovare le combinazioni ideali. In definitiva, si spera che questo porterà allo sviluppo di terapie su misura per il trattamento delle infiammazioni.

Il Professor Kell, che è anche Amministratore Delegato del Biotechnology and Biological Sciences Research Council, ha dichiarato: "La maggior parte delle malattie hanno cause complesse. Questo rende la loro analisi un problema di biologia dei sistemi, e per trovare nuove terapie, bisogna puntare a un numero maggiore di obiettivi alla volta. "Abbiamo messo a punto una strategia, basata sull'evoluzione darwiniana, per rendere questo molto più facile. Anche se il nostro interesse immediato è l'infiammazione e le condizioni come l'ictus, il nostro approccio è universale ed è quindi applicabile a tutte le malattie complesse".

Un altro vantaggio della scelta di combinazioni ideali di farmaci è che permette ai pazienti di prendere dosi più piccole, riducendo le preoccupazioni per una potenziale tossicologia. Il professor Kell e il suo team hanno lavorato con scienziati informatici all'Università per creare il programma. Il Prof. Pedro Mendes spiega: "I nostri esperimenti sono stati guidati da un software che si basa su un algoritmo evolutivo. L'algoritmo suggerisce combinazioni di farmaci nuovi da quelli precedenti rimescolando i loro componenti - come il DNA di un bambino è un mix di quello dei genitori. Le nuove combinazioni di farmaci vengono testate e le migliori vengono selezionate per continuare a generarne di nuove. In ogni esperimento abbiamo testato 50 combinazioni di farmaci, il software ci dice quelle nuove da provare nel prossimo esperimento".

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Fonte: Materiale dalla University of Manchester.

Riferimento: Ben G Small, Barry W McColl, Richard Allmendinger, Jürgen Pahle, Gloria López-Castejón, Nancy J Rothwell, Joshua Knowles, Pedro Mendes, David Brough, Douglas B Kell. Efficient discovery of anti-inflammatory small-molecule combinations using evolutionary computing. Nature Chemical Biology, 2011; DOI: 10.1038/nchembio.689.

Pubblicato in ScienceDaily il 23 ottobre 2011 - Traduzione di Franco Pellizzari.

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