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09/02/2024 - Nota de prensa

El análisis de redes biológicas permite entender la complejidad de la esclerosis múltiple

Un estudio internacional ha utilizado una herramienta de biología computacional que, analizando multitud de datos biológicos de pacientes de esclerosis múltiple -que cubren desde información genética al organismo completo-, revela la relación entre elementos de distintas escalas biológicas y mejora el conocimiento y diagnóstico de la enfermedad.

Una investigación internacional liderada por el Departamento de Medicina y Ciencias de la Vida (MELIS) de la Universidad Pompeu Fabra, en colaboración con el Hospital del Mar, el Hospital Clínic, la Universidad de Medicina de Berlín, Charité, y las universidades de Oslo y Génova, ha desarrollado una herramienta de biología computacional, basada en el análisis de redes multi-nivel, para tener una visión integrada de la esclerosis múltiple. Esta herramienta se podría utilizar para estudiar otras enfermedades complejas como las demencias.

La esclerosis múltiple es una enfermedad autoinmune de causa desconocida que se produce cuando el sistema inmunitario ataca el cerebro y la médula espinal. Se trata de una enfermedad compleja que no siempre es fácil de diagnosticar y que abarca una amplia gama de escalas biológicas, desde los genes y las proteínas hasta las células y los tejidos, pasando por todo el organismo.

Los síntomas de la esclerosis múltiple varían entre pacientes, pero los más comunes abarcan desde problemas de visión, astenia, dificultad para caminar y mantener el equilibrio, a entumecimiento o debilidad en brazos y piernas. Todos ellos pueden aparecer y desaparecer o perdurar en el tiempo.

El estudio publicado hoy en la revista Plos Computational Biology ha hecho un análisis de red multi-nivel de datos multiómicos (genómicos, fosfoproteómicos y citómicos), imágenes cerebrales y retinianas y datos clínicos de 328 pacientes con esclerosis múltiple y 90 individuos sanos. Se trata de uno de los primeros estudios hasta la fecha que analiza a la vez datos de escalas muy distintas, cubriendo desde los genes hasta el organismo completo. De esta forma, la nueva herramienta permite abarcar la complejidad de las enfermedades crónicas.

"En este estudio hemos analizado cinco niveles a la vez -genes, proteínas, células, partes del cerebro y comportamiento-. La proximidad de los elementos de cada nivel en cada persona ha determinado la conexión entre los elementos dentro de cada nivel y entre niveles y, mediante la dinámica booleana -considerando cada elemento como activo o inactivo- y la introducción de perturbaciones en el sistema, hemos hecho oscilar los elementos de la red. Así hemos conseguido identificar qué elementos de los distintos niveles están relacionados a nivel biológico", cuenta Jordi Garcia-Ojalvo, catedrático de Biología de Sistemas y director del Laboratorio de Biología de Sistemas Dinámicos en el Departamento de Medicina y Ciencias de la Vida de la UPF.

Dr. Pablo Villoslada

"En las enfermedades complejas, como en la sociedad, suceden muchas cosas a la vez, y lo hacen a múltiples escalas y a lo largo del tiempo. Por lo que a los seres humanos, investigadores y médicos, difícilmente podemos visualizarlo si no es con este tipo de herramientas que nos permiten discernir e identificar los elementos que están relacionados", cuenta Pablo Villoslada, que es profesor asociado del Departamento de Medicina y Ciencias de la Vida de la UPF, Director del Programa de Neurociencias del Hospital del Mar Research Institue y Jefe del Servicio de Neurología del Hospital del Mar, y que ha codirigido el estudio junto con Garcia-Ojalvo.

Gracias a la enorme capacidad de las redes de simplificar datos complejos, han conseguido revelar la correlación entre la proteína MK03 -previamente asociada con la esclerosis múltiple- con el recuento total de células T -células del sistema inmune que ayudan a combatir las infecciones-, el grosor de la capa de fibras nerviosas de la retina y la prueba de marcha cronometrada -que mide el tiempo que tarda un paciente en recorrer 7,5 metros tan rápido como sea posible-.

A pesar de que el tamaño del estudio no ha permitido validar que esta correlación se pueda utilizar como un biomarcador para diagnosticar y, posiblemente, tratar la esclerosis múltiple, ha permitido tener una visión integrada de este sistema complejo y revelar la relación entre cuatro escalas biológicas: proteínas, células, tejidos y comportamiento.

"En las enfermedades complejas es muy difícil tener biomarcadores genéticos. A menudo están determinadas por múltiples genes y hay mucho "ruido de fondo". Y aquí estamos estudiando conjuntos de genes, proteínas, y fenotipos y si están relacionados entre sí, tenemos una indicación de la existencia de la enfermedad", añade Garcia-Ojalvo.

"Con la esclerosis múltiple tenemos que construir un rompecabezas del que intuimos más o menos su aspecto. No vamos a ciegas, por eso utilizamos la biología de sistemas que nos informa de las relaciones relevantes entre los elementos para que el rompecabezas sea coherente, encaje y aprendamos. Y una vez sepamos cómo funciona la enfermedad, podamos descubrir cómo afrontarla", concluye Villoslada.

Esta herramienta basada en la relación entre la biología básica y la medicina aplicada, se podría aplicar al estudio de otras enfermedades complejas cómo el Alzheimer y otros tipos de demencias.

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