Pesquisadores da Universidade de Basileia são capazes de testar os efeitos de mais de 1.500 compostos no metabolismo celular em paralelo. Sua análise também levou à descoberta de mecanismos anteriormente desconhecidos para medicamentos conhecidos. Essa abordagem pode ajudar os cientistas a prever melhor os efeitos colaterais e a encontrar usos adicionais para medicamentos disponíveis comercialmente.
Como as substâncias ativas alteram os processos metabólicos nas células? Responder a essa pergunta forneceria pistas valiosas para o desenvolvimento de novos medicamentos. No entanto, investigar esses modos de ação para toda uma biblioteca composta teria sido muito intensiva em recursos no passado.
Pesquisadores do Departamento de Biomedicina da Universidade de Basileia acabaram de apresentar um método de teste dos efeitos metabólicos de milhares de substâncias ativas ao mesmo tempo. Eles publicaram os resultados desse método, conhecido como metabolômica de alto rendimento, no Jornal Científico Biotecnologia da natureza.
Prevendo efeitos colaterais e interações
“Quando temos uma melhor compreensão de exatamente como as substâncias ativas intervêm no metabolismo celular, o desenvolvimento da medicação pode ser acelerado”, explica a professora Mattia Zampieri. “Nosso método fornece caracterização adicional das substâncias, das quais podemos inferir possíveis efeitos colaterais ou interações com outros medicamentos”.
Os pesquisadores, liderados por Laurentz Schuhknecht, principal autor do estudo, cultivou células em milhares de pequenos poços nas placas de cultura de células. Eles então trataram as células em cada poço com uma das mais de 1500 substâncias de uma biblioteca composta e usaram um método chamado espectrometria de massa para medir como milhares de pequenas biomoléculas dentro das células (conhecidas como metabólitos) mudam após o tratamento.
Isso permitiu à equipe de pesquisa reunir dados sobre as alterações de mais de 2000 produtos metabólicos nas células para cada composto ativo. Eles então compararam essas alterações com as obtidas de células não tratadas por meio de análise auxiliada por computador. Isso resultou em uma visão geral dos efeitos no metabolismo celular de cada substância ativa, o que lhes deu uma imagem muito precisa de seu respectivo modo de ação.
Novas aplicações para medicamentos comprovados e testados
“Os medicamentos disponíveis comercialmente podem influenciar muito mais o metabolismo celular do que imaginávamos”, diz Zampieri, resumindo os resultados dos experimentos. Particularmente notar foram os modos de ação anteriormente desconhecidos de medicamentos comuns. Por exemplo, a equipe descobriu que o Tiratricol, um medicamento para tratar uma condição rara que envolve a função da glândula tireóide, além de seu modo de ação principal também influencia a produção de certos nucleotídeos, os blocos de construção para a síntese de DNA.
“Este medicamento seria, portanto, potencialmente um bom candidato para um novo campo de aplicação: modular a biossíntese de nucleotídeos e, portanto, ser usada, por exemplo, na terapia do câncer para inibir o crescimento do tumor”, diz Schuhknecht.
Dados abrangentes de métodos de alto rendimento como esse podem ajudar a treinar inteligência artificial para projetar novos medicamentos. “Nossa visão de longo prazo é combinar perfis metabólicos específicos do paciente de uma doença com o modo de interferência metabólica de milhares de candidatos compostos para desvendar o melhor medicamento capaz de reverter as alterações moleculares induzidas pela doença”, diz Zampieri.
Para se aproximar dessa visão, não é apenas importante entender a ação das substâncias sobre o metabolismo, enfatiza o farmacologista. É igualmente importante como o corpo humano processa as substâncias ativas e, portanto, como muda seu efeito. Os cientistas estão, portanto, realizando mais pesquisas para examinar a interação entre o corpo e as substâncias ativas mais de perto.
Publicação original
Laurent é um pouco velho.
Um mapa metabólico humano de perturbações farmacológicas revela modos de ação medicamentosos.
Nature Biotechnology (2025), doi: 10.1038/s41587-024-02524-5
