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CIENCIA UANL \/ A\u00d1O 19, No. 77, ENERO-FEBRERO 2016<\/p>\n
Miles de sustancias qu\u00edmicas a las que se exponen los humanos no presentan la informaci\u00f3n adecuada para predecir sus posibles efectos t\u00f3xicos. Para comprobar c\u00f3mo afectan al organismo, los investigadores realizan en general test de toxicidad in vivo con modelos animales que proporcionan una referencia qu\u00edmica segura para los humanos.<\/p>\n
Sin embargo, seg\u00fan un informe de 2004 de la Food and Drug Administration en EE.UU., 92% de los nuevos f\u00e1rmacos que pasan los experimentos de animales fracasan en los ensayos cl\u00ednicos con humanos, debido a la falta de efecto o a una toxicidad inesperada. En estudios m\u00e1s recientes, se demostraba tambi\u00e9n que los datos obtenidos en ensayos con animales s\u00f3lo predicen, en la mitad de los casos, resultados en humanos.<\/p>\n
Un estudio, publicado en Nature Communications, se\u00f1ala adem\u00e1s que \u201cestos m\u00e9todos son caros y de bajo rendimiento\u201d. Pero el principal problema reside en que, en muchos casos, es dif\u00edcil extrapolar los resultados de los experimentos realizados en animales a los efectos que se producir\u00edan en la salud de los humanos al tratarse de especies diferentes.<\/p>\n
Por esta raz\u00f3n, cient\u00edficos de los Institutos Nacionales de Salud (EE.UU.), junto a otros centros oficiales, demuestran la efectividad del proyecto Tox21, un m\u00e9todo basado en c\u00e9lulas (humanas y animales) que predice la toxicidad de los compuestos qu\u00edmicos en humanos y animales. El proyecto permite identificar las firmas qu\u00edmicas de las estructuras y la actividad en pruebas in vitro que podr\u00edan servir como sustitutos de predicci\u00f3n de la toxicidad in vivo.<\/p>\n
Para ello, los investigadores, liderados por Ruili Huang, del National Center for Advancing Translational Science, probaron m\u00e1s de 10.000 sustancias qu\u00edmicas para desarrollar mejores m\u00e9todos y as\u00ed demostrar la toxicidad\u00a0de compuestos como pesticidas, sustancias industriales, aditivos alimentarios y f\u00e1rmacos.<\/p>\n
Los resultados obtenidos no s\u00f3lo demuestran la fiabilidad y relevancia de esta t\u00e9cnica, sino que confirman que los ensayos in vitro predicen los efectos de la toxicidad en humanos (en ensayos con c\u00e9lulas humanas) mejor que en animales (con c\u00e9lulas animales), aunque son efectivos en ambos. Para llegar a esta afirmaci\u00f3n, los cient\u00edficos compararon los datos obtenidos gracias a su m\u00e9todo con los que se consiguieron en experimentos con animales.<\/p>\n
En la actualidad, estas t\u00e9cnicas de estudio de alto rendimiento, usadas de forma rutinaria junto a m\u00e9todos computacionales e informaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, prueban c\u00f3mo los qu\u00edmicos interact\u00faan con los sistemas biol\u00f3gicos, in vitro e in vivo. Los investigadores del proyecto Tox21 (que ha generado la mayor serie de datos de alta calidad in vitro conocida hasta la fecha) indican que a\u00fan deben realizarse m\u00e1s pruebas. Pero los m\u00e9todos basados en c\u00e9lulas pueden usarse en pruebas toxicol\u00f3gicas y tambi\u00e9n ayudan a priorizar qu\u00e9 compuestos seleccionar para pruebas m\u00e1s en profundidad.<\/p>\n
Referencia bibliogr\u00e1fica:Ruili Huang et al. \u00abModelling the Tox21 10 K chemical profiles for in vivo toxicity prediction and mechanism characterization\u00bb Nature Communications 26 de enero de 2016 10.1038\/ ncomms10425<\/p>\n
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