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Nueva técnica acelera diseño de fármacos para enfermedades relacionadas con proteínas celulares

Redacción | Lunes 29 de septiembre de 2025

Un equipo internacional, con la participación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), ha desarrollado una innovadora técnica que acelera el diseño de fármacos dirigidos a canales iónicos, proteínas clave en diversas enfermedades como trastornos psiquiátricos y cáncer. Esta técnica, basada en resonancia magnética nuclear, permite estudiar interacciones fármaco-proteína en células vivas, eliminando la necesidad de procesos complejos de purificación. Los investigadores destacan su potencial para optimizar el desarrollo de medicamentos más efectivos y específicos, abriendo nuevas posibilidades en la investigación de enfermedades neurológicas, cardiovasculares y metabólicas. La técnica ha sido probada en receptores P2X7, relevantes para condiciones como la depresión y ciertos tipos de cáncer.



Un equipo internacional que incluye al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha desarrollado una innovadora técnica que promete acelerar el diseño de fármacos dirigidos a canales iónicos, un tipo de proteínas de la membrana celular que juegan un papel crucial en diversas enfermedades, desde trastornos psiquiátricos hasta distintos tipos de cáncer. Este avance se detalla en un estudio publicado en la revista Journal of the American Chemical Society, resultado de una colaboración entre el CSIC, la Universidad de East Anglia y el Quadram Institute, ambos ubicados en el Reino Unido.

Los canales iónicos son esenciales para regular el paso de iones a través de la membrana celular, participando en procesos fundamentales como la transmisión nerviosa, la contracción muscular y la respuesta inmune. La disfunción de estas proteínas está relacionada con múltiples patologías, lo que las convierte en dianas terapéuticas clave.

Nueva técnica basada en resonancia magnética nuclear

Según Jesús Angulo, del Instituto de Investigaciones Químicas (un centro mixto del CSIC y la Universidad de Sevilla), “hasta ahora, para estudiar cómo los fármacos interactuaban con estas proteínas era necesario aislarlas, un proceso técnicamente complejo que podía alterar su comportamiento. Nuestra técnica, basada en resonancia magnética nuclear, permite estudiar estas interacciones en células vivas, proporcionando información biológicamente más relevante”.

Esta nueva metodología no solo es más rápida —los experimentos requieren menos de una hora— sino que también resulta más económica y simplificada al eliminar procesos complejos previos relacionados con la purificación de proteínas o manipulación de muestras.

Los investigadores consideran que este método podría establecerse como una herramienta estándar para estudios sobre estructura y actividad, facilitando la comprensión de cómo la estructura química de una molécula se relaciona con su efecto farmacológico.

Aceleración en el desarrollo farmacológico

Leanne Stokes, investigadora de la Universidad de East Anglia, subraya que “nuestra técnica podría acelerar significativamente el desarrollo de fármacos dirigidos a canales iónicos y otras proteínas de membrana, abriendo nuevas posibilidades para investigar enfermedades neurológicas, cardiovasculares, metabólicas y oncológicas”.

La técnica ha sido probada específicamente en los receptores P2X7, canales iónicos considerados dianas terapéuticas para condiciones como la depresión y ciertos trastornos del espectro autista. Serena Monaco, del Quadram Institute, explica: “Hemos demostrado que podemos identificar qué partes del fármaco interactúan con la proteína sobre células vivas, lo cual es fundamental para optimizar estas interacciones y desarrollar medicamentos más efectivos y específicos”.

A través del uso de un software desarrollado por el IIQ-CSIC-US, los autores combinaron datos experimentales con modelos tridimensionales generados mediante bioinformática. Esto les permitió validar qué modelos propuestos por ordenador coincidían realmente con las observaciones realizadas en laboratorio.

Nuevas perspectivas en el diseño farmacológico

Angulo compara la interacción entre fármacos y proteínas con una llave y una cerradura: “La proteína es la cerradura y nuestra llave es el fármaco. No solo tenemos que encontrar la llave correcta; también debemos dilucidar cómo introducirla para abrir mejor”. Resalta además que los modelos bioinformáticos son cruciales para diseñar nuevos fármacos. Validar estos modelos tridimensionales sobre células vivas representa un nuevo paradigma en el desarrollo farmacológico dirigido a estas proteínas.

Preguntas sobre la noticia

¿Qué es la nueva técnica desarrollada por el equipo internacional?

La nueva técnica permite acelerar el diseño de fármacos dirigidos a canales iónicos, un tipo de proteínas de la membrana celular implicadas en numerosas enfermedades.

¿Cuáles son algunas de las enfermedades asociadas con los canales iónicos?

Los canales iónicos están implicados en desórdenes psiquiátricos, varios tipos de cáncer y otras patologías relacionadas con la transmisión nerviosa, contracción muscular y respuesta inmune.

¿Cómo mejora esta técnica el estudio de interacciones entre fármacos y proteínas?

A diferencia de métodos anteriores que requerían aislar las proteínas, esta técnica utiliza resonancia magnética nuclear para estudiar interacciones en células vivas, proporcionando información biológicamente más relevante.

¿Cuáles son las ventajas de esta nueva técnica?

Es más rápida (los experimentos duran menos de una hora), más económica y elimina la necesidad de complejos procesos previos de purificación de proteínas o manipulación de muestras.

¿En qué tipos de receptores ha sido probada esta técnica?

La técnica ha sido probada en los receptores P2X7, que son dianas terapéuticas para la depresión, ciertos trastornos del espectro autista y algunos tipos de cáncer.

¿Qué papel juegan los modelos bioinformáticos en este nuevo método?

Los modelos bioinformáticos son clave para diseñar nuevos fármacos. La combinación de datos experimentales con modelos tridimensionales permite validar qué modelos propuestos coinciden con lo observado en el laboratorio.

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