Nuevo fármaco con inhibidores duales para atacar el cáncer de páncreas

Investigadores del IQS diseñan inhibidores duales de tirosina quinasa que apuntan a tratamientos más eficaces contra el agresivo cáncer de páncreas PDAC.

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Esquema del cáncer de páncreas y de los inhibidores duales. IQS

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Votos

Partido Escaños Votos Porcentaje
PP 33 +2 438.096 35.47%
PSOE 30 +2 379.703 30.74%
VOX 14 +1 233.757 18.92%
U.P.L. 3 +3 53.805 4.35%
XAV 1 = 11.307 0.91%
SY 1 -2 8.728 0.70%
IU-MS-VQ 0 = 27.605 2.23%
SALF 0 = 17.351 1.40%
PODEMOS - AV 0 = 9.225 0.74%
PACMA 0 = 5.027 0.40%
ESCAÑOS EN BLANCO 0 = 4.762 0.38%
Cs 0 -1 4.320 0.34%
NUEVECYL 0 = 4.207 0.34%
VBM 0 = 3.543 0.28%
PCAS-TC 0 = 3.051 0.24%
ESPAÑA VACIADA 0 = 2.991 0.24%
C. Bierzo 0 = 1.946 0.15%
PCTE 0 = 1.688 0.13%
VP 0 = 1.641 0.13%
MUNDO+JUSTO 0 = 1.555 0.12%
PREPAL 0 = 869 0.07%
FE de las JONS 0 = 789 0.06%
P. ALANTRE 0 = 383 0.03%
PANCAL-URCI 0 = 289 0.02%
SAE 0 = 106 0.01%

Escaños (82)

Mayoría: 42
PP 33 escaños
PSOE 30 escaños
VOX 14 escaños
U.P.L. 3 escaños
XAV 1 escaños
SY 1 escaños

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Una investigación del Institut Químic de Sarrià (IQS) de Barcelona ha desarrollado una nueva generación de inhibidores duales de tirosina quinasa para hacer frente al adenocarcinoma ductal de páncreas (PDAC), considerado uno de los tumores "más agresivos", con una tasa de supervivencia muy reducida debido a su diagnóstico tardío y a su elevada resistencia a los tratamientos disponibles.

Según detalla el IQS en un comunicado difundido este martes, la estrategia, publicada en la revista “International Journal of Molecular Sciences”, "promete tratamientos más efectivos que la quimioterapia tradicional", que hoy en día se aplica en la mayoría de los casos con un enfoque principalmente paliativo.

Cuando se bloquea únicamente una proteína tirosina quinasa (PTK), la célula es capaz de autorregularse y desarrollar resistencia, restableciendo su actividad basal. Por este motivo, el equipo ha optado por actuar de forma simultánea sobre varias PTK, diseñando inhibidores duales dirigidos contra FGFR2 e IGF1R.

Para conseguirlo, los investigadores han recurrido a técnicas de modelización molecular combinadas con estrategias de Machine Learning, que han resultado "cruciales" para detectar similitudes no evidentes entre diferentes dianas terapéuticas e identificar las propiedades imprescindibles para que las moléculas funcionen como inhibidores eficaces.

El trabajo ha permitido obtener modelos de predicción estructura-actividad (QSAR) de gran precisión y un algoritmo de selección de propiedades fisicoquímicas basado en aprendizaje automático, con los que se pudo clasificar una amplia biblioteca de estructuras derivadas de la pirido[2,3-d]pirimidina y localizar candidatos "con alto potencial" como futuros fármacos contra el PDAC.