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El grupo de investigación de la red Indre ApoyoDravet de la Universidad La Plata Buenos Aires (Argentina) publica avances en revista científica.
Entrevista con Dr. Alan Talevi, científico del grupo de investigación de la red Indre ApoyoDravet en el LIDeB (Argentina).
Dr. Alan Talevi
El grupo de investigación de la red Indre de ApoyoDravet en el Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos (LIDeB) de la Universidad Nacional de La Plata Buenos Aires (Argentina), liderado por el Dr. Alan Talevi, ha publicado nuevos avances en la revista científica Communications in Computer and Information Science.
En él se reporta un conjunto de modelos computacionales que serían capaces de identificar compuestos químicos capaces de bloquear los canales de sodio Nav1.2 o Nav1.6, sin producir efectos sobre Nav1.1; lo que podría resultar muy útil para controlar las crisis en pacientes Dravet.
El objetivo primordial de este equipo de investigación es la búsqueda, con la utilización de nuevas tecnologías como el machine learning, de compuestos farmacológicos potenciales para el tratamiento de síndrome de Dravet y determinadas epilepsias.
El trabajo perteneciente al Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos (LIDeB) de dicha universidad se enmarca en el convenio de tres años de financiación y colaboración con ApoyoDravet.
Entrevistamos al Dr. Alan Talevi, investigador principal del grupo, para conocer más sobre este prometedor proyecto.
El síndrome de Dravet, así como en algunas epilepsias (encefalopatías epilépticas scn2a, encefalopatías epilépticas scn8a…) requieren de un abordaje terapéutico diferente a gran parte de las epilepsias. Y ahí es dónde surge la estrategia del grupo de investigación. ¿Nos podría explicar?
La estrategia es actuar indirectamente bloqueando selectivamente isoformas específicas de los canales de sodio, sin alterar la conducción de canales que, por la propia patología, exhiben pérdida de función, como ocurre, en el síndrome de Dravet, con SCN1A. Esta aproximación ya se ha aplicado recientemente, con resultados alentadores, para el tratamiento de otras canalopatías.
Como comentaba, el medio para llegar a ello es el uso de nuevas tecnologías, la búsqueda de compuestos farmacológicos potenciales a través de modelos in silico, por ordenador y el machine learning…
Exactamente, utilizamos una combinación de machine learning y lo que llamamos “modelos basados en la estructura”. Es decir, modelamos la estructura de los blancos farmacológicos de interés (por ejemplo, SCN2A, SCN1A), y simulamos la interacción de potenciales nuevos fármacos con esas moléculas.
El artículo anteriormente mencionado fue publicado en Communications in Computer and Information Science, donde se recogieron una selección de trabajos presentados originalmente en el III Latin American Workshop in Computational Neuroscience (LAWCN 2021); celebrado en diciembre del año pasado en Brasil. ¿Cuáles son los avances concretos difundidos en él?
Reportamos un conjunto de modelos computacionales que, aplicados de manera combinada, serían capaces de identificar compuestos químicos capaces de bloquear los canales de sodio Nav1.2 o Nav1.6, sin producir efectos sobre Nav1.1.
Estamos buscando, entonces, bloqueantes selectivos hacia Nav1.2 o Nav1.6 que no sean capaces de bloquear la isoforma del canal que habitualmente exhibe pérdida de funcionalidad en los pacientes Dravet (por mutaciones en el gen SCN1A).
“Nuestra aproximación es buscar fármacos específicos para este tipo de epilepsia inhibiendo otros canales de sodio”
La estrategia pasa por inhibir la excitación que provoca las crisis en determinadas epilepsias (como ocurre en Dravet), de forma adaptada a sus peculiaridades distintivas frente a otras epilepsias… ¿Podría desarrollarnos la hipótesis? ¿De qué manera evolucionaría los tratamientos para Dravet y epilepsias?
Nuestra hipótesis es que, si conseguimos esa selectividad mencionada, seremos capaces de controlar las crisis en pacientes Dravet, al contrario de lo que ocurre con bloqueantes no selectivos de canales de sodio, tales como la fenitoína, que están contraindicados en Dravet; ya que exacerban las crisis.
En resumen, nuestra aproximación es buscar fármacos específicos para este tipo de epilepsia inhibiendo otros canales de sodio que no son el afectado en la enfermedad. Debido a la similitud entre las distintas isoformas, es un procedimiento complejo y desafiante.
El síndrome de Dravet es una patología que afecta al canal de sodio Nav1.1, de relevancia en interneuronas inhibitorias. Hay otras epilepsias asociadas a mutaciones de otros canales de sodio, como el Nav1.6, que en lugar de condicionar procesos inhibitorios (como sucede en las mutaciones más habituales del síndrome de Dravet) aumentan los procesos excitatorios (por ejemplo, Encefalopatias epilépticas SCN8A; el gen SNC8A codifica la subunidad alfa del canal Nav1.6). De modo que nuestra estrategia podría servir, por un lado, para tratar el síndrome de Dravet, pero también para abordar la terapia de ese otro tipo de encefalopatías en el que hay ganancia funcional en Nav1.2 o Nav1.6.
Todo ello desde la utilización de las nuevas tecnologías como el machine learning, un enfoque innovador y prometedor. ¿Qué ha significado esta publicación para el LIDeB?
Para el LIDeB esta publicación es especial por varios motivos. Nuestro laboratorio tiene por línea de investigación histórica la búsqueda de nuevos compuestos químicos anticonvulsivantes con potencial en el tratamiento de epilepsias, pero esta es la primera vez que publicamos un aporte específico para el síndrome de Dravet.
“A partir de nuestra vinculación con ApoyoDravet y de nuestra incorporación a Indre ApoyoDravet, empezamos a enfocar nuestros esfuerzos en Dravet”
Y ahí es donde juega un papel fundamental la asociación con una plataforma colaborativa, de afectados, médicos, científicos… en pro del avance en Dravet, como ApoyoDravet…
A partir de nuestra vinculación con ApoyoDravet y de nuestra incorporación a Indre ApoyoDravet, empezamos a enfocar nuestros esfuerzos en Dravet, contando para ello con el apoyo de ApoyoDravet, por un lado, y de la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación, aquí en Argentina. Esta es la primera publicación de Maximiliano Fallico, uno de los estudiantes de doctorado de nuestro grupo, que está desarrollando la primera tesis de doctorado del LIDeB orientada enteramente a Dravet, con proyecto de tesis denominado "Búsqueda de nuevos compuestos anticonvulsivos para el tratamiento del síndrome de Dravet”.
También es la primera publicación del proyecto "Búsqueda asistida por computadora, evaluación in vitro e in vivo de nuevos agentes terapéuticos específicos para el tratamiento del síndrome de Dravet", que desde el 2020 financia nuestra agencia nacional de investigación. De modo que estamos celebrando que, después de ya unos pocos años de investigación dirigida a Dravet, empezamos a tener los primeros resultados concretos en esta línea de trabajo.
¿Cómo atisba el futuro?
Ahora mismo tres de los candidatos seleccionados mediante nuestros modelos están siendo ensayados in vitro, utilizando la técnica patch clamp, por nuestros colaboradores del Instituto de Estudios Inmunológicos y Fisiopatológicos. Los resultados preliminares confirman que el primero de estos compuestos tiene capacidad bloqueante sobre Nav1.2, restándose evaluar si esta capacidad de bloqueo es específica para esa isoforma. Luego, a partir de estos primeros resultados experimentales, decidiremos si corresponde aplicar técnicas de optimización molecular para aumentar la potencia del o de los candidato(s) activo(s) o incrementar su especificidad. En cualquier caso, de tener resultados satisfactorios in vitro, estaremos en condiciones de que tales compuestos empiecen a ser evaluados en modelos animales del síndrome de Dravet disponibles en la red Indre ApoyoDravet.
Como siempre, desde el LIDeB agradecemos a AD y a nuestras instituciones locales UNLP, CONICET, y Agencia I+D+i, por confiar en nosotros y brindarnos el apoyo material para llevar adelante nuestro trabajo.
La estrategia es actuar indirectamente bloqueando selectivamente isoformas específicas de los canales de sodio, sin alterar la conducción de canales que, por la propia patología, exhiben pérdida de función, como ocurre, en el síndrome de Dravet, con SCN1A. Esta aproximación ya se ha aplicado recientemente, con resultados alentadores, para el tratamiento de otras canalopatías.
Exactamente, utilizamos una combinación de machine learning y lo que llamamos “modelos basados en la estructura”. Es decir, modelamos la estructura de los blancos farmacológicos de interés (por ejemplo, SCN2A, SCN1A), y simulamos la interacción de potenciales nuevos fármacos con esas moléculas.
Reportamos un conjunto de modelos computacionales que, aplicados de manera combinada, serían capaces de identificar compuestos químicos capaces de bloquear los canales de sodio Nav1.2 o Nav1.6, sin producir efectos sobre Nav1.1.
Estamos buscando, entonces, bloqueantes selectivos hacia Nav1.2 o Nav1.6 que no sean capaces de bloquear la isoforma del canal que habitualmente exhibe pérdida de funcionalidad en los pacientes Dravet (por mutaciones en el gen SCN1A).
Nuestra hipótesis es que, si conseguimos esa selectividad mencionada, seremos capaces de controlar las crisis en pacientes Dravet, al contrario de lo que ocurre con bloqueantes no selectivos de canales de sodio, tales como la fenitoína, que están contraindicados en Dravet; ya que exacerban las crisis.
En resumen, nuestra aproximación es buscar fármacos específicos para este tipo de epilepsia inhibiendo otros canales de sodio que no son el afectado en la enfermedad. Debido a la similitud entre las distintas isoformas, es un procedimiento complejo y desafiante.
El síndrome de Dravet es una patología que afecta al canal de sodio Nav1.1, de relevancia en interneuronas inhibitorias. Hay otras epilepsias asociadas a mutaciones de otros canales de sodio, como el Nav1.6, que en lugar de condicionar procesos inhibitorios (como sucede en las mutaciones más habituales del síndrome de Dravet) aumentan los procesos excitatorios (por ejemplo, Encefalopatias epilépticas SCN8A; el gen SNC8A codifica la subunidad alfa del canal Nav1.6). De modo que nuestra estrategia podría servir, por un lado, para tratar el síndrome de Dravet, pero también para abordar la terapia de ese otro tipo de encefalopatías en el que hay ganancia funcional en Nav1.2 o Nav1.6.
Para el LIDeB esta publicación es especial por varios motivos. Nuestro laboratorio tiene por línea de investigación histórica la búsqueda de nuevos compuestos químicos anticonvulsivantes con potencial en el tratamiento de epilepsias, pero esta es la primera vez que publicamos un aporte específico para el síndrome de Dravet.
A partir de nuestra vinculación con ApoyoDravet y de nuestra incorporación a INDRE, empezamos a enfocar nuestros esfuerzos en Dravet, contando para ello con el apoyo de ApoyoDravet, por un lado, y de la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación, aquí en Argentina. Esta es la primera publicación de Maximiliano Fallico, uno de los estudiantes de doctorado de nuestro grupo, que está desarrollando la primera tesis de doctorado del LIDeB orientada enteramente a Dravet, con proyecto de tesis denominado "Búsqueda de nuevos compuestos anticonvulsivos para el tratamiento del síndrome de Dravet”.
También es la primera publicación del proyecto "Búsqueda asistida por computadora, evaluación in vitro e in vivo de nuevos agentes terapéuticos específicos para el tratamiento del síndrome de Dravet", que desde el 2020 financia nuestra agencia nacional de investigación. De modo que estamos celebrando que, después de ya unos pocos años de investigación dirigida a Dravet, empezamos a tener los primeros resultados concretos en esta línea de trabajo.
Ahora mismo tres de los candidatos seleccionados mediante nuestros modelos están siendo ensayados in vitro, utilizando la técnica patch clamp, por nuestros colaboradores del Instituto de Estudios Inmunológicos y Fisiopatológicos. Los resultados preliminares confirman que el primero de estos compuestos tiene capacidad bloqueante sobre Nav1.2, restándose evaluar si esta capacidad de bloqueo es específica para esa isoforma. Luego, a partir de estos primeros resultados experimentales, decidiremos si corresponde aplicar técnicas de optimización molecular para aumentar la potencia del o de los candidato(s) activo(s) o incrementar su especificidad. En cualquier caso, de tener resultados satisfactorios in vitro, estaremos en condiciones de que tales compuestos empiecen a ser evaluados en modelos animales del síndrome de Dravet disponibles en la red INDRE.
Como siempre, desde el LIDeB agradecemos a AD y a nuestras instituciones locales UNLP, CONICET, y Agencia I+D+i, por confiar en nosotros y brindarnos el apoyo material para llevar adelante nuestro trabajo.
Entrevista por Juan Antonio Ibáñez.
