
Una serie de prometedores avances contra el cáncer en los últimos años plantea la perspectiva de que finalmente estamos llegando a lidiar con la enfermedad que la mitad de nosotros desarrollará.
Las tasas de supervivencia del cáncer en muchos países se han duplicado en los últimos 40 años. Según los científicos de salud, esa cifra estará más cerca del 70 por ciento en 10 años.
Ahora, un proyecto conjunto de investigadores argentinos apunta a identificar nuevas drogas de origen vegetal que sean lo más tóxicas posibles contra algunos tumores.

Científicos de la Universidad Nacional de Córdoba, del Instituto Leloir y del Conicet identificaron productos naturales con actividad selectiva para tumores de mama y ovario asociados con mutaciones en los genes BRCA1 y BRCA2. El objetivo es determinar si pueden dar origen a fármacos que no produzcan daños secundarios.
Las terapias oncológicas clásicas afectan tejidos sanos a medida que destruyen células malignas. Pero un proyecto conjunto de científicos argentinos apunta a identificar nuevas drogas de origen vegetal que sean lo más tóxicas posibles contra el tumor, pero que tengan un impacto mínimo sobre las células normales.
Se trata de una estrategia terapéutica llamada letalidad sintética, la cual apunta a tomar ventaja de las mutaciones en las células tumorales para inducir su muerte. Las células generalmente poseen varios mecanismos para realizar una tarea determinada. Pero la inhibición selectiva de uno de estos mecanismos tiende a ser compensada por los otros.

Según explicaron los científicos, la inhibición de ese mismo mecanismo en una célula tumoral resulta letal, debido a que ésta ha perdido los mecanismos compensatorios por mutaciones.
Los investigadores de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC), en coordinación con la Fundación Instituto Leloir (FIL), identificaron más de 20 productos naturales con actividad selectiva para tumores de mama y ovario asociados con mutaciones en los genes BRCA1 y BRCA2. Las sustancias provienen de "bibliotecas" de productos naturales y de plantas autóctonas de Argentina.
"La plataforma de búsqueda de drogas que hemos desarrollado incorpora el uso de un equipo de citometría de flujo de alto rendimiento y simula una situación de convivencia entre células tumorales y normales en un formato de miniatura, donde se evalúan hasta 90 compuestos o drogas por hora de análisis", afirmó Gastón Soria, coordinador del proyecto y jefe del Laboratorio de Letalidad Sintética del Centro de Investigaciones en Bioquímica Clínica e Inmunología (CIBICI), que depende de la UNC y del Conicet.

La tecnología permite analizar "aproximadamente 1.000 compuestos por semana si se considera el experimento completo", añadió el experto que participa del proyecto que cuenta con el apoyo del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva (MINCyT) y de la empresa farmacéutica británica GlaxoSmithKline (GSK).
La primera selección de candidatos potenciales a fármacos mediante esa metodología se complementa con otro estudio que realiza el Laboratorio de Ciclo Celular y Estabilidad Genómica, que lidera la doctora Vanesa Gottifredi en la FIL.
El objetivo es dilucidar el mecanismo de acción de las drogas identificadas y compararlas con la de medicamentos que se usan actualmente en la clínica.

"De esta manera esperamos poder tomar las mejores decisiones con respecto a qué compuestos, entre los 20 hallados, son los más prometedores para continuar con su desarrollo", indicó Gottifredi, quien también es investigadora del Conicet.
Si bien la nueva plataforma se centra en cáncer de mama y ovario, "nuestro objetivo es realizar estudios que apunten a identificar compuestos de toxicidad selectiva contra distintos tipos de células tumorales", afirmó Soria.
El diseño de la plataforma obtuvo el Premio UNC Innova edición 2017 en la categoría Investigación Aplicada y es parte de un proyecto de un consorcio de 14 grupos de investigación que cuenta con un subsidio de un millón de dólares en tres años financiados por GSK y el MINCyT.
Con información de la Agencia CyTA-Instituto Leloir
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