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Os cientistas de Kobe desenvolvem o modelo matemático para prever efeitos secundários da droga de cancro

Uma equipa de investigação no hospital da universidade de Kobe iluminou mais a probabilidade dos efeitos secundários da droga de cancro que podem ocorrer devido às mutações genéticas na enzima demetabolismo. A equipe conduzida pelo Dr. TAKAOKA Yutaka igualmente desenvolveu um modelo matemático usando os resultados de análises de simulação moleculars para prever a possibilidade de efeitos secundários.

Espera-se que esta pesquisa pavimentará a maneira para previsões eficazes de efeitos secundários da droga de cancro e de resultados de tratamento.

Estes resultados da pesquisa foram publicados primeiramente no jornal científico americano “PLOS UM” o 15 de novembro de 2019.

Fundo da pesquisa

As previsões em relação à eficácia do tratamento contra o cancro e os efeitos secundários podem ser feitos em relação a 1. metabolismos da droga e a eficácia de 2. drogas na administração. Contudo, como as drogas boas serão metabolizadas, sua eficácia e a probabilidade dos efeitos secundários dependem das diferenças individuais. Por exemplo, antes que um paciente com cancro do cólon esteja tratado com a droga anticancerosa Irinotecan, uma análise genética de seu UGT1A1 deve ser executada. UGT1A1 é uma enzima encontrada principalmente no fígado que é responsável para processar muitas substâncias químicas, incluindo Irinotecan. Sabe-se que o paciente com mutações no gene UGT1A1 (em particular as mutações UGT1A1*6 e UGT1A1*28) tem a dificuldade que metaboliza esta droga de cancro, fazendo efeitos secundários severos.

Nos últimos anos, a tecnologia genética da análise tem avançado e as mutações novas em UGT1A1 estão sendo descobertas. Até agora, ao redor 70 mutações diferentes foram encontradas. A capacidade de cada um destas mutações recentemente descobertas para metabolizar drogas é desconhecida, conseqüentemente é difícil determinar exactamente a probabilidade de reacções adversas aos agentes anticancerosos.

Metodologia da pesquisa

O professor Takaoka usou e outros os resultados das análises de simulação computorizada moleculars e das experiências molhadas do laboratório (que usam pilhas) para desenvolver o seguinte modelo matemático para o metabolismo da droga pelo UGT1A1.

Sucederam em usar este modelo matemático para prever a capacidade dos mutantes UGT1A1 para metabolizar o agente anticanceroso com precisão alta segundo as indicações do gráfico de barra. As previsões que usam a equação matemática (barras cinzentas) são muito similares aos resultados reais (barras pretas).

Baseado nestes resultados, este método podia prever a droga que metaboliza a capacidade das mutações UGT1A1. Espera-se que esta metodologia poderia ser usada para prever a possibilidade de efeitos secundários da droga de cancro antes que estejam prescritos mesmo para mutações recentemente descobertas de UGT1A1.

Pesquisa mais adicional

Espera-se que uma pesquisa mais adicional que usa uma metodologia similar poderia ser utilizada para prever a eficácia da droga de cancro. O professor Takaoka tem usado e outros já o K-computador de RIKEN para executar uma análise básica e estão trabalhando actualmente para poder prever a eficácia das drogas utilizadas no tratamento contra o cancro do pulmão.

Source:
Journal reference:

Takaoka, Y., et al. (2019) Establishment of the experimental procedure for prediction of conjugation capacity in mutant UGT1A1. PLOS ONE. doi.org/10.1371/journal.pone.0225244.