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I Big Data trasformano vecchi farmaci in nuovi

Big data, biologia e genomica scoprono come ottenere un nuovo farmaco da uno vecchio: un algoritmo ha analizzato le proprietà molecolari di un vecchio farmaco usato contro alcuni tumori e ha visto che funziona anche contro la sindrome metabolica. La ricerca, pubblicata sulla rivista Nature Communications, si deve all’università di Trento.

Per i ricercatori è un esempio di come sia possibile dare una grossa spinta al “riposizionamento”, la nuova

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frontiera della ricerca farmacologica che ottiene ‘nuovi’ farmaci da quelli vecchi e già in uso per altre malattie. “E’ un approccio già sperimentato in passato, divenuto realtà grazie alle nuove tecnologie che permettono un’analisi vasta, sistematica e veloce e che diventerà sempre più potente grazie ai massicci dati sul genoma umano”, ha detto all’ANSA Enrico Domenici, presidente del Cosbi (Fondazione The Microsoft Research – University of Trento Centre for Computational and Systems Biology), il centro che ha messo a punto l’algoritmo alla base della ricerca.

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Gli studiosi lo hanno sperimentato per cercare nuove terapie per curare la sindrome metabolica, una condizione ad elevato rischio cardiovascolare caratterizzata dalla sovrappeso e diabete. “Analizzando i dati di studi genetici precedenti condotti su centinaia di miglia di persone – ha spiegato Domenici – abbiamo individuato i geni mutati responsabili delle alterazioni nella sindrome metabolica”. A questo punto i ricercatori hanno cercato nelle banche dati farmaceutiche le molecole già registrate in grado di interagire con questi geni, finché non hanno individuato quella che interagiva con la maggiore quantità di geni coinvolti nella malattia. Fra le mille molecole analizzate, la più efficace si è rivelata l’ibrutinib, messa a punto inizialmente la trattare alcune forme di leucemie e linfomi.

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