No es raro que se descubra que un fármaco, inicialmente pensado para un determinado uso, termine teniendo otro. Sin ir más lejos, la aspirina, analgésico (o sea, para reducir dolores) termina siendo un antitrombótico antiaterómico (un par de palabras raras, sí, pero que quieren decir algo sencillo: que previene la formación de placas en el interior de arterias y, por tanto, previene los infartos). Y parece que, al prevenir la inflamación, puede también incidir sobre ciertos cánceres (ya te lo contaba en «Ponerse malo no es bueno«).

Pero todos estos descubrimientos suelen ser fruto del azar. Son frecuentes, sí, pero cuestión de suerte. Lo suyo sería tratar de sistematizar. Tratar de buscar algún modo para encontrarle todos los usos posibles a un fármaco que ya tenemos.

Y es que eso tendría una ventaja enorme. No es lo mismo producir fármacos nuevos (que hay que ensayar exahustivamente para verificar su seguridad) que un fármaco que ya tenemos, que ya sabemos de su seguridad y de sus efectos secundarios. Sólo habría que analizar su eficiencia. Y ese es un tipo de investigación mucho más sencillo.

Hay que hacer todos esos ensayos que te decía porque los fármacos no son pastillas de azúcar. Las medicinas producen efectos secundarios. En ocasiones muy serios.

¿Y si los dos problemas se resolvieran a la vez? ¿Y si con la misma herramienta pudiéramos descubrir nuevos usos para viejas medicinas y a la vez prevenir potenciales efectos secundarios? Todo en el mismo análisis…

Pues eso es lo que ha logrado el equipo que dirige Bryan Roth. Lo hanlogrado al comparar formas. Y es que la forma es muy importante. La forma es la clave de la biología. Porque para reaccionar, las moléculas tienen que reconocerse entre sí. Y lo hacen gracias a sus formas, que encajan, que son complementarias.

Lo que han hecho es comparar formas moleculares de fármacos con ligandos, y de ahí deducir sus dianas. ¡¡¡Uf!!! Te explico.

Han comparado la forma de las moléculas que tienen propiedades farmacéuticas con la de moléculas que tenemos en nuestro cuerpo (ligandos les llaman). No han elegido cualquier ligando, no. Han elegido aquellos que saben a quién se unen. Han elegido moléculas de nuestro cuerpo que saben con quien reaccionan, que saben cuál es su diana. Y han supuesto que, si el medicamente se parece al ligando, reaccionará con su diana también. Por lo tanto, han supueso que si tienen la misma forma, podrían intervenir en los procesos celulares o fisiológicos en los que la diana esté involucrada.

Resumiendo. Soy un fármaco. ¿Me parezco al ligando? Pues me puedo unir a su molécula diana y provocar cambios en el cuerpo allí donde la diana intervenga.

Lo cual puede ser un efecto deseado. O tambén un efecto secundario no deseado.

Un ejemplo. Prozac es un fármaco antidepresivo bien conocido. Pero no se sabía que, además de unirse a la una molécula que termina elevando los niveles de serotonina, un neurotransmisor (de esa manera evita la depresión), también se une a otras moléculas llamadas receptores ?beta-adrenérgicos. Y eso puede explicar por qué el prozac reduce el deseo sexual o produce náuseas (esos receptores de nombre raro tienen que ver con esas cuestiones).

Ahora, lo que se puede hacer es modificar el prozac para que no se una a los receptores beta-adrenérgicos pero sí a las proteínas qie intervienen en el metabolismo de la serotonina.

Esta técnica se ejecuta mediante ordenadores. Eso significa que muchos ensayos clíicos se pueden agilizar. Y es que, para probar la seguridad de una medicina primero hay que dársela a probar a gente. A gente a la que se le paga por ello, pero que se arriesga a sorpresas. Sí, es verdad que no llega a las personas hasta que no ha superado su uso en ratones o animales de laboratorio por el estilo. Pero un ratón no es una persona. Y no es raro que en los ensayos clínicos haya sorpresas desagradables. Ahora, con esta técnica, las sorpresas no van a desaparecer, no, pero sí que se pueden reducir mucho. Es como encnender una luz en una habitación en la que antes estábamos en penumbra.

Keiser, M., Setola, V., Irwin, J., Laggner, C., Abbas, A., Hufeisen, S., Jensen, N., Kuijer, M., Matos, R., Tran, T., Whaley, R., Glennon, R., Hert, J., Thomas, K., Edwards, D., Shoichet, B., & Roth, B. (2009). Predicting new molecular targets for known drugs Nature DOI: 10.1038/nature08506

Keiser, M., Roth, B., Armbruster, B., Ernsberger, P., Irwin, J., & Shoichet, B. (2007). Relating protein pharmacology by ligand chemistry Nature Biotechnology, 25 (2), 197-206 DOI: 10.1038/nbt1284