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martes, octubre 20, 2020

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Investigadores del Tecnológico de Monterrey desarrollaron “TimeTGP”, un modelo computacional que utiliza minería de datos en series de tiempo para evaluar el efecto que genera cada posible compuesto o fármaco, además integra la información de múltiples dosis, tiempos y réplicas.

Tras el proceso de clasificación, los investigadores identificaron seis compuestos de mayor toxicidad, que son: la Isoniazida, utilizada en el tratamiento de la tuberculosis; el Acetaminofén que es una clase de analgésico usado para tratar dolores leves o moderados, tomarlo demasiado podría llevar a un fallo hepático o la muerte.

El Fenobarbital es el anticonvulsivo más usado actualmente, pero en altas dosis presenta riesgo de insuficiencia hepática; el Diclofenaco se utiliza para reducir la inflamación y tratar el dolor, pero su alta dosis puede provocar hepatitis con o sin ictericia y en casos aislados hepatitis fulminante. El Isotiocianato de Naftilo también es dañino para el hígado, así como la Etionina que provoca deficiencia proteica e induce hígado graso.

La doctora Julieta Noguez, investigadora del Tecnológico de Monterrey, campus Ciudad de México y asesora de la investigación, detalló que “en general, todos los fármacos tienen un cierto grado de toxicidad, pero es muy complejo detectar sus posibles efectos secundarios. Ante esta situación fue que se realizó dicho estudio genómico para detectar los posibles daños que diversos fármacos pueden ocasionar a los órganos, en particular al hígado”.

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Proceso de clasificación

Mediante el uso de machine learning y big data, se categorizaron los compuestos más tóxicos en modelos humanos in vitro, en rata en vivo y rata en vitro mediante niveles de expresión de genes. Con esta metodología el estudio identificó los seis compuestos más tóxicos que se agrupan consistentemente en estos tres modelos.

El sistema desarrollado por los investigadores evalúa individualmente los fármacos, utilizando un proceso bayesiano, el cual ordena los genes con base en los cambios entre condiciones, tiempos y réplicas. Posteriormente, el investigador puede realizar análisis sobre múltiples compuestos o fármaco y dosis de la base de datos, para evaluar las hipótesis generadas.

El estudio genómico fue desarrollado por Héctor Alberto Rueda y Roberto Alejandro Cárdenas, estudiantes de doctorado del Tecnológico de Monterrey, bajo la asesoría de la doctora Julieta Noguez y la doctora Claudia Rangel, investigadora del Instituto Nacional de Medicina Genómica; y la participación de Iván Imaz, colaborador del mismo instituto.

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