Mardi 31 décembre 2013.- Pour la première fois, les scientifiques ont commencé à combiner calcul et information génomique pour prédire de nouvelles utilisations des médicaments existants. Une étude informatique, financée par les National Institutes of Health (NIH), a analysé les données génomiques et les données pharmacologiques pour prédire les nouveaux usages de médicaments déjà sur le marché. Des chercheurs, dirigés par le Dr Atul J. Butte de l'Université de Stanford, en Californie, ont rapporté leurs résultats dans deux articles de la dernière édition de «Science Translational Medicine». «La mise sur le marché d'un nouveau médicament coûte généralement environ un milliard de dollars et de nombreuses années de recherche et développement», explique le Dr Rochelle M. Long, directeur du NIH Pharmacogenomics Research Network, «si nous pouvons trouver des moyens de réutiliser des médicaments qui déjà approuvé, les traitements existants pourraient être améliorés et économiser du temps et de l'argent. "
Les scientifiques ont extrait leurs données du Gene Expression Omnibus (du National Center for Biotechnology Information), une base de données publique contenant les résultats de milliers d'études génomiques, dans un large éventail de domaines, présentés par des chercheurs du monde entier.
Le groupe de Butte s'est concentré sur 100 maladies et 164 médicaments, créant un programme informatique pour rechercher les milliers de combinaisons possibles de médicaments, de médicaments et de maladies dont les schémas d'expression génique s'annulent. Par exemple, si une maladie augmente l'activité de certains gènes, le programme essaie de la faire correspondre avec un ou plusieurs médicaments qui diminuent cette activité.
De nombreuses combinaisons médicament-maladie sont connues et sont utilisées en clinique, ce qui confirme la validité de cette approche. Par exemple, l'analyse a correctement prédit que la prednisolone peut traiter la maladie de Crohn, une maladie pour laquelle ce médicament est un traitement standard.
D'autres combinaisons ont été nouvelles et surprenantes: un médicament pour traiter les ulcères (cimétidine) a coïncidé avec le cancer du poumon, et un anticonvulsivant (topiramate) a coïncidé avec la maladie inflammatoire de l'intestin - qui comprend la maladie de Crohn.
Pour confirmer la relation de la cimétidine avec le cancer du poumon, l'équipe a testé ce médicament sur des cellules de cancer du poumon humain en laboratoire et dans des cellules implantées chez la souris. Dans les deux cas, le médicament a ralenti la croissance des cellules cancéreuses par rapport au groupe témoin (cellules ou souris) qui n'avait pas reçu de cimétidine.
Pour tester si le topiramate anticonvulsivant a un effet sur les maladies inflammatoires de l'intestin, les chercheurs ont administré le médicament à des rats qui présentaient des symptômes d'une telle maladie intestinale: diarrhée, inflammation, ulcères et lésions microscopiques du côlon. Le médicament a réduit tous ces symptômes, parfois même mieux que la prednisolone.
De plus, les scientifiques ont noté que les maladies ayant des processus moléculaires similaires (par exemple, celles qui affectent le système immunitaire) ont été regroupées dans l'analyse. Il en est de même des médicaments ayant des effets similaires (par exemple, ceux qui ralentissent la division cellulaire). Les chercheurs pensent qu'en étudiant les membres de ces groupements inattendus, ils pourraient en savoir plus sur les progrès de certaines maladies et sur le fonctionnement de certains médicaments au niveau moléculaire.
Selon Long, "cette recherche en est encore à ses débuts, mais c'est une méthode prometteuse pour une approche créative, rapide et abordable lorsqu'il s'agit de découvrir de nouvelles utilisations de médicaments que nous avons déjà dans notre arsenal thérapeutique".
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Les scientifiques ont extrait leurs données du Gene Expression Omnibus (du National Center for Biotechnology Information), une base de données publique contenant les résultats de milliers d'études génomiques, dans un large éventail de domaines, présentés par des chercheurs du monde entier.
Le groupe de Butte s'est concentré sur 100 maladies et 164 médicaments, créant un programme informatique pour rechercher les milliers de combinaisons possibles de médicaments, de médicaments et de maladies dont les schémas d'expression génique s'annulent. Par exemple, si une maladie augmente l'activité de certains gènes, le programme essaie de la faire correspondre avec un ou plusieurs médicaments qui diminuent cette activité.
De nombreuses combinaisons médicament-maladie sont connues et sont utilisées en clinique, ce qui confirme la validité de cette approche. Par exemple, l'analyse a correctement prédit que la prednisolone peut traiter la maladie de Crohn, une maladie pour laquelle ce médicament est un traitement standard.
D'autres combinaisons ont été nouvelles et surprenantes: un médicament pour traiter les ulcères (cimétidine) a coïncidé avec le cancer du poumon, et un anticonvulsivant (topiramate) a coïncidé avec la maladie inflammatoire de l'intestin - qui comprend la maladie de Crohn.
Pour confirmer la relation de la cimétidine avec le cancer du poumon, l'équipe a testé ce médicament sur des cellules de cancer du poumon humain en laboratoire et dans des cellules implantées chez la souris. Dans les deux cas, le médicament a ralenti la croissance des cellules cancéreuses par rapport au groupe témoin (cellules ou souris) qui n'avait pas reçu de cimétidine.
Pour tester si le topiramate anticonvulsivant a un effet sur les maladies inflammatoires de l'intestin, les chercheurs ont administré le médicament à des rats qui présentaient des symptômes d'une telle maladie intestinale: diarrhée, inflammation, ulcères et lésions microscopiques du côlon. Le médicament a réduit tous ces symptômes, parfois même mieux que la prednisolone.
De plus, les scientifiques ont noté que les maladies ayant des processus moléculaires similaires (par exemple, celles qui affectent le système immunitaire) ont été regroupées dans l'analyse. Il en est de même des médicaments ayant des effets similaires (par exemple, ceux qui ralentissent la division cellulaire). Les chercheurs pensent qu'en étudiant les membres de ces groupements inattendus, ils pourraient en savoir plus sur les progrès de certaines maladies et sur le fonctionnement de certains médicaments au niveau moléculaire.
Selon Long, "cette recherche en est encore à ses débuts, mais c'est une méthode prometteuse pour une approche créative, rapide et abordable lorsqu'il s'agit de découvrir de nouvelles utilisations de médicaments que nous avons déjà dans notre arsenal thérapeutique".
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