Un antidepresivo aprobado por la FDA combate el cáncer de pulmón de células pequeñas
28-30/09/2013 - E.P.
La "reposición" de un medicamento existente para el tratamiento de un trastorno distinto de aquel para el que fue aprobado inicialmente es un ejemplo de cómo las grandes bases de datos genéticos y biológicos están cambiando la medicina
Como estos fármacos han sido aprobados por la FDA para su uso en humanos, los investigadores fueron capaces de poner en marcha rápidamente un ensayo clínico para probar su teoría en los pacientes. El ensayo de fase 2 reclutó participantes con cáncer de pulmón de células pequeñas y otras condiciones similares, como cáncer neuroendocrino gastrointestinal agresivo.
"Se acorta así la década o más y los mil millones de dólares que normalmente puede costar traducir un hallazgo de laboratorio en un tratamiento farmacológico eficaz para desarrollar aproximadamente en entre uno a dos años y gastando 100.000 dólares", destacó Atul Butte, profesor asociado de Pediatría y jefe de la División de Medicina de sistemas y director del Centro de Bioinformática Pediátrica en el Hospital de Niños Lucile Packard en Stanford.
Julien Sage, PhD, profesor asociado de pediatría, es el otro autor principal., PhD. Joel Neal, MD, PhD, profesor asistente de medicina, es el investigador principal del ensayo clínico.
El cáncer de pulmón de células pequeñas representa sólo el 15 por ciento de todos los cánceres de pulmón, pero es particularmente mortal. "La supervivencia de cinco años para el cáncer de pulmón de células pequeñas es sólo del cinco por ciento", alertó Sage, quien señaló que no ha habido un solo tratamiento eficaz desarrollado en los últimos 30 años.
"Pero cuando empezamos a probar estos fármacos en células cancerosas humanas cultivadas y en un modelo experimental, funcionó", relata este investigador. Específicamente, los fármacos activan una vía de autodestrucción celular que mata las células cancerosas.
Los científicos utilizaron un proyecto informático desarrollado en el laboratorio de Butte. El algoritmo funciona mediante el escaneo de los cientos de miles de perfiles de expresión génica (recogida por múltiples investigadores y almacenados en bases de datos de gran tamaño) a través de muchos tipos de células y tejidos diferentes, algunos normales y otros enfermos, algunos tratados con medicamentos y otros no. Solos, estos perfiles no pueden significar mucho para cualquier investigador o grupo, pero cuando se ven en conjunto, los expertos pueden seleccionar patrones y tendencias antes insospechados.
Por ejemplo, si una vía molecular particular, se activa de forma rutinaria (como se indica por un aumento en los niveles de expresión de los genes implicados) en una célula de cáncer, y un fármaco se muestra que bloquea o suprime la misma vía (por disminución de la expresión de genes en la vía), es posible que el fármaco pueda ser utilizado para tratar ese tipo de cáncer, independientemente de la enfermedad para la que fue aprobado originalmente.
Este enfoque ya ha tenido éxito antes. En 2011, Science Translational Medicine informó de que un medicamento contra la úlcera podría ser eficaz contra un subtipo diferente de cáncer de pulmón y que un medicamento anticonvulsivo podría ser una nueva forma de tratar la enfermedad inflamatoria intestinal.
En esta ocasión, la autora principal del estudio, la investigadora postdoctoral Nadine Jahchan, estaba interesada en el cáncer de pulmón de células pequeñas. Cuando los investigadores en el laboratorio Butte utilizaron el algoritmo computarizado para identificar posibles candidatos a fármacos, los antidepresivos tricíclicos estaban en la parte superior de la lista. Estos medicamentos están aprobados para tratar la depresión, pero desde entonces han sido sustituidos por nuevos antidepresivos con menos efectos secundarios.
Jahchan probó el efecto del antidepresivo tricíclico imipramina en células de cáncer de pulmón de células pequeñas humanas cultivadas en el laboratorio y el crecimiento como tumores en modelos experimentales y encontró que fue capaz de activar potentemente una vía de autodestrucción en las células de cáncer y reducir o bloquear la metástasis.
El fármaco mantiene su eficacia independientemente de si las células cancerosas previamente habían sido expuestas y se volvían resistentes a los tratamientos tradicionales de quimioterapia. Otro medicamento, un antihistamínico llamado prometazina, identificado en el ordenador, también exhibió habilidades para destruir las células del cáncer.
Aunque imipramina no afectó a las células de otro tipo principal de cáncer de pulmón llamado adenocarcinoma de pulmón de células no pequeñas, inhibió el crecimiento de células de otros tumores neuroendocrinos, incluyendo los cánceres neuroendocrinos pancreáticos, un cáncer de piel agresivo llamado carcinoma de células de Merkel, y el neuroblastoma.
Investigaciones posteriores mostraron que los fármacos parecen trabajar a través de una clase de moléculas en las superficies de las células cancerígenas llamadas receptores acoplados a la proteína G, pero los científicos continúan investigando exactamente cómo los fármacos matan específicamente células cancerosas neuroendocrinas.
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