Farmaci

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29 Febbraio 2024

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I ricercatori del MIT, del Brigham and Women's Hospital e della Duke University hanno sviluppato una nuova strategia per identificare i trasportatori utilizzati da diversi farmaci per entrare nelle cellule e trovare così nuove interazioni farmacologiche. Il loro approccio, che fa uso sia di modelli tissutali che di algoritmi di apprendimento automatico, ha già rivelato come diversi farmaci comunemente prescritti possono interferire tra di loro a livello dei trasportatori presenti nel tratto gastrointestinale.

Identificare i trasportatori di specifici farmaci per migliorare il trattamento

Il processo di assorbimento di farmaci attraverso il tratto digerente coinvolge proteine trasportatrici sulle cellule del tratto gastrointestinale. Tuttavia, fino ad ora, non si conosceva quali trasportatori specifici fossero coinvolti per molti farmaci.
L'identificazione dei trasportatori utilizzati da specifici farmaci potrebbe migliorare significativamente il trattamento dei pazienti. Se due farmaci dipendono dallo stesso trasportatore, possono interferire l'uno con l'altro e non dovrebbero essere prescritti insieme.
I ricercatori, guidati da Giovanni Traverso, professore associato di ingegneria meccanica al MIT, gastroenterologo al Brigham and Women's Hospital e autore senior hanno pubblicato i loro dati su Nature Biomedical Engineering.

Il team ha adattato un modello di tessuto che avevano sviluppato nel 2020 per misurare l’assorbimento di un determinato farmaco. Questa configurazione sperimentale, basata sul tessuto intestinale di maiale coltivato in laboratorio, può essere utilizzata analizzare sistematicamente diverse formulazioni di farmaci e misurare la loro efficacia.
Per studiare il ruolo dei singoli trasportatori all'interno del tessuto, i ricercatori hanno successivamente utilizzato brevi molecole di RNA, chiamate siRNA, per sopprimere l'espressione di diversi trasportatori in diverse sezioni di tessuto, consentendo loro di studiare come interagiscono con i diversi farmaci.

Modelli di apprendimento automatico per ottimizzare la formulazione e prevenire le interazioni tra farmaci

In totale, sono stati testati 23 comuni farmaci, e i dati raccolti sono stati utilizzati per addestrare un modello di apprendimento automatico. Questo modello è stato poi applicato a 28 farmaci attualmente in uso e a 1.595 farmaci sperimentali, generando quasi 2 milioni di previsioni di potenziali interazioni farmacologiche.
Questo approccio innovativo non solo rivela interazioni tra farmaci già in uso, ma può anche essere applicato allo sviluppo di nuovi farmaci. I ricercatori suggeriscono che questa tecnologia potrebbe consentire ai produttori di farmaci di ottimizzare la formulazione di nuove molecole per prevenire interazioni indesiderate o migliorare il loro assorbimento.

Questo metodo ha già rivelato un'interferenza tra un comune antibiotico e un fluidificante del sangue. Infatti, tra le previsioni del modello, è emerso che l'antibiotico doxiciclina poteva interagire con il fluidificante del sangue warfarin, così come con altri farmaci. Tali dati hanno anche confermato le previsioni del modello secondo cui l’assorbimento della doxiciclina è influenzato da digossina, levetiracetam e tacrolimus, l’unico finora ad avere già una indicazione in tal senso.
Per confermare queste previsioni, i ricercatori hanno analizzato i dati di circa 50 pazienti che avevano assunto uno dei tre farmaci insieme alla doxiciclina, confermando che l'assorbimento della doxiciclina era influenzato dai farmaci co-somministrati.

"Questo tipo di approccio dà la possibilità di comprendere le potenziali implicazioni sulla sicurezza della somministrazione congiunta dei farmaci" spiega il professor Traverso aggiungendo come "questo studio riguarda come possiamo modellare queste interazioni, il che potrebbe renderci in grado di rendere i farmaci più sicuri ed efficaci, prevedendo potenziali tossicità che potrebbero essere state difficili da prevedere finora."

TAG: FARMACISTI, INTERAZIONI FARMACOLOGICHE, DISTURBI GASTROINTESTINALI, SALUTE, BENESSERE, FARMACI, INNOVAZIONE