Avanzando en las pruebas de drogas con la tecnología DigiLoCs

La prueba de drogas es un gran desafío para desarrollar nuevos medicamentos. Cuesta mucha pasta y a menudo no da predicciones precisas de cómo funcionarán los medicamentos en humanos. Una parte importante de este proceso es averiguar la dosis correcta que hay que dar a las personas cuando se prueba un nuevo fármaco por primera vez. Esto significa que los científicos tienen que revisar cuidadosamente qué tan rápido el hígado puede descomponer los medicamentos y cómo funcionan en el cuerpo humano.

Tradicionalmente, los científicos usan métodos de laboratorio más simples para estudiar cómo se procesan los medicamentos. Estos métodos generalmente implican estudiar células hepáticas o mini-sistemas que imitan la función del hígado. Los datos de estos métodos ayudan a los investigadores a averiguar qué tan rápido se elimina un medicamento del cuerpo. Sin embargo, estos métodos básicos a menudo no ofrecen predicciones precisas sobre cómo se comportarán los medicamentos en humanos.

#Nuevas Tecnologías

Recientemente, se han introducido nuevas tecnologías como sistemas microfisiológicos y órganos en chips. Estos sistemas son pequeños y replican las funciones de los órganos humanos mucho mejor que los métodos tradicionales. Permiten a los científicos estudiar cómo se absorben, distribuyen, descomponen y eliminan los fármacos del cuerpo, además de observar posibles efectos nocivos. Aunque estos nuevos sistemas producen datos más relevantes, todavía enfrentan desafíos para predecir cómo funcionarán los medicamentos en situaciones reales.

Los métodos de análisis de datos actuales que se utilizan con estos nuevos sistemas son similares a los enfoques más antiguos, que no tienen en cuenta la complejidad de los nuevos sistemas. Aún no está claro si los nuevos sistemas no son lo suficientemente parecidos a los humanos o si los métodos de análisis antiguos no logran predecir con precisión el comportamiento de los medicamentos.

Una posible solución a estos desafíos es la creación de un marco de gemelos digitales. Este enfoque utiliza modelos matemáticos avanzados para representar mejor la compleja biología en estos nuevos sistemas, ayudando a mejorar las predicciones sobre cómo se comportarán los medicamentos en los humanos.

#El Estudio

El objetivo principal de este estudio fue crear una herramienta de gemelo digital que integre datos de los nuevos sistemas de órgano en chip y sistemas microfisiológicos. Esta herramienta pretende ofrecer mejores predicciones sobre cómo se eliminarán los medicamentos del cuerpo humano. Se desarrolló una herramienta de software llamada DigiLoCs para proporcionar una descripción más precisa de lo que sucede en estos nuevos sistemas.

DigiLoCs utiliza información sobre cómo se procesan los medicamentos en el cuerpo, incluyendo tasas de eliminación y cómo se mueven los medicamentos a través de diferentes áreas dentro del hígado. Esta herramienta ayuda a separar los procesos activos, como el Metabolismo, de los pasivos, como cómo se mueven los medicamentos hacia las células. Esto es un cambio respecto a los métodos actuales que tienden a agrupar todo en un solo proceso simple.

#Datos y Métodos

El estudio examinó datos sobre 32 medicamentos diferentes, observando cómo se procesaron utilizando varios sistemas de hígado en chip y esferas hepáticas cultivadas en laboratorio. Los resultados se compararon entre DigiLoCs y otros métodos de predicción tradicionales para ver qué tan bien funcionaba cada enfoque.

La herramienta DigiLoCs se desarrolló utilizando un lenguaje de programación de código abierto y puede comunicarse fácilmente con modelos farmacocinéticos existentes. Esto significa que los investigadores pueden usarla junto con sus prácticas actuales sin causar interrupciones significativas. Al medir la concentración del fármaco tanto en el medio circundante como dentro de las células, los investigadores pueden mejorar la precisión de sus predicciones.

DigiLoCs utiliza un modelo compartimental para describir cómo se mueven los medicamentos a través del sistema. Esto significa que el modelo considera diferentes áreas, como el medio de entrega y el interior de las células, y rastrea cómo los medicamentos se distribuyen y se procesan con el tiempo.

#Implementación de la Herramienta

DigiLoCs fue diseñado para reflejar cómo interactúan los medicamentos con las células hepáticas. La herramienta incorpora información sobre qué tan rápido pueden entrar los medicamentos en las células y cuánta cantidad del fármaco permanece no unida cuando está dentro. Esto es importante porque solo la porción no unida puede ser metabolizada por las células.

El software utiliza varios métodos establecidos para calcular propiedades clave de los medicamentos, como qué tan lipofílico (amante de la grasa) es el fármaco, su peso molecular y otros factores que influyen en cómo se comportan los medicamentos. Esto hace que DigiLoCs sea más efectivo para predecir cómo funcionarán los medicamentos en el cuerpo humano.

#Resultados de DigiLoCs

Usando DigiLoCs, los investigadores realizaron simulaciones sobre 32 medicamentos diferentes y compararon las tasas de eliminación de medicamentos predichas con las tasas reales observadas en humanos. Los resultados mostraron que DigiLoCs proporcionó predicciones mucho más precisas en comparación con los métodos tradicionales que habían funcionado mal en estudios anteriores.

En un caso de prueba utilizando el fármaco propranolol, DigiLoCs coincidió de cerca con los datos humanos reales. Esto fue significativo porque los métodos tradicionales subestimaron enormemente cómo funcionaría el medicamento, lo que condujo a riesgos potenciales y dosis ineficaces en escenarios de la vida real.

#Análisis de Sensibilidad

Una parte importante del estudio implicó analizar cuán sensibles eran las salidas de DigiLoCs a varios parámetros de entrada. Esto significa que los investigadores observaron cómo el cambio de factores específicos, como la permeabilidad del fármaco o cuánto del fármaco estaba unido, afectaba los resultados predichos.

El análisis mostró que ciertos factores, como qué tan rápido se mueve un fármaco a través de la capa endotelial y el área superficial del hígado, jugaron un papel significativo en qué tan bien podía predecir el modelo el comportamiento del fármaco. Comprender estas sensibilidades es crucial para refinar el modelo y mejorar sus capacidades predictivas.

#Traducción al Comportamiento del Medicamento en Humanos

El estudio también se centró en cómo tomar los hallazgos de los sistemas de órgano en chip y traducirlos a predicciones sobre cómo funcionarán los medicamentos en seres humanos reales. Para hacer esto, los investigadores tomaron los valores estimados de eliminación de DigiLoCs y los usaron en un modelo farmacocinético humano. Este modelo simula cómo se absorben, distribuyen, descomponen y eliminan los medicamentos en el cuerpo humano.

Usando propranolol como ejemplo, los investigadores demostraron cómo el uso de DigiLoCs llevó a mejores predicciones del comportamiento del medicamento en comparación con los métodos tradicionales. Los resultados de DigiLoCs no solo coincidieron más precisamente con los datos observados, sino que también redujeron las incertidumbres relacionadas con la dosificación del medicamento.

#Conclusión

El desarrollo de DigiLoCs representa un avance significativo en la comprensión de cómo se comportan los medicamentos en el cuerpo humano. Al combinar datos biológicos complejos con modelos computacionales avanzados, los investigadores pueden predecir el comportamiento del medicamento en humanos de manera más precisa que con los métodos tradicionales.

Este trabajo no solo es un gran avance para el desarrollo de medicamentos, sino que también busca reducir la dependencia de las pruebas en animales, haciendo que el proceso sea más sostenible. DigiLoCs tiene el potencial de ser una herramienta valiosa para la investigación farmacéutica, llevando a medicamentos más efectivos y seguros para la gente.

A medida que las tecnologías continúan evolucionando, el enfoque de gemelos digitales puede extenderse más allá del metabolismo hepático a otras áreas, como cómo interactúan los medicamentos con diferentes órganos. La promesa de esta investigación radica en su capacidad para transformar cómo se desarrollan los medicamentos y proporcionar un camino más fiable hacia los resultados de salud humanos.