Con los avances en ciencia y medicina, los investigadores logran cada vez más descubrimientos en la lectura y edición de genes para tratar enfermedades. En este sentido, cada vez hay más evidencia que sugiere que las proteínas y los metabolitos (productos del metabolismo como lípidos, colesterol, azúcar y carbohidratos) que rodean a esos genes no pueden ignorarse. Sin embargo, son muchos los metabolitos presentes en el cuerpo humano, por lo que medirlos es un trabajo complicado.
Ahora, una empresa derivada del MIT, ReviveMed, ha creado una plataforma para medir estos productos a gran escala. Con estas mediciones, la empresa investiga por qué algunos pacientes responden a los tratamientos y otros no, con el objetivo de comprender mejor los desencadenantes de las enfermedades. “Históricamente, hemos podido medir unos pocos cientos de metabolitos con alta precisión, pero eso representa una fracción de los metabolitos que existen en nuestro cuerpo”, afirma Leila Pirhaji, directora ejecutiva de ReviveMed y doctora en el año 2016, quien fundó la empresa junto con el profesor Ernest Fraenkel.
"Existe una enorme brecha entre lo que medimos con precisión y lo que existe en nuestro cuerpo, y eso es lo que queremos abordar"
“Existe una enorme brecha entre lo que medimos con precisión y lo que existe en nuestro cuerpo, y eso es lo que queremos abordar. Queremos aprovechar la valiosa información obtenida de datos infrautilizados sobre metabolitos”, añade. Hace años, Pirhaji desarrolló un enorme grafo de conocimiento que incluía millones de interacciones entre proteínas y metabolitos. Los datos eran abundantes, pero desordenados, y no revelaban nada a los investigadores sobre la enfermedad. Para hacerlo más útil, creó una nueva forma de caracterizar las vías y características metabólicas. En un artículo de 2016 en Nature Methods, describió el sistema y lo utilizó para analizar los cambios metabólicos en un modelo de la enfermedad de Huntington.
ReviveMed comenzó colaborando con hospitales para descubrir cómo se desregulan los lípidos en una enfermedad conocida como esteatohepatitis asociada a disfunción metabólica. Posteriormente, en 2020, ReviveMed colaboró con Bristol Myers Squibb para predecir cómo responderían subgrupos de pacientes con cáncer a las inmunoterapias de la compañía. Desde entonces, ha colaborado con varias empresas, incluidas cuatro de las 10 principales farmacéuticas mundiales, para ayudarles a comprender los mecanismos metabólicos que subyacen a sus tratamientos. Esta información permite identificar con mayor rapidez a los pacientes que más se benefician de las diferentes terapias.
“Con el auge de la IA, creemos que podemos superar los problemas de datos que han limitado el estudio de los metabolitos”, afirma Pirhaji. “No existe un modelo fundamental para la metabolómica, pero observamos cómo estos modelos están transformando diversos campos, como la genómica, por lo que estamos comenzando a ser pioneros en su desarrollo. Si supiéramos qué pacientes se beneficiarían de cada fármaco, se reduciría significativamente la complejidad y el tiempo asociados con los ensayos clínicos. Además, los pacientes recibirían los tratamientos adecuados más rápidamente”.
Ahora, ReviveMed ha recopilado un conjunto de datos basado en 20.000 muestras de sangre de pacientes, para crear gemelos digitales de dichos pacientes y modelos generativos de IA para la investigación metabolómica. La empresa pone sus modelos generativos a disposición de investigadores académicos sin fines de lucro, lo que podría acelerar nuestra comprensión de cómo los metabolitos influyen en diversas enfermedades.
“Estamos democratizando el uso de datos metabolómicos”
“Estamos democratizando el uso de datos metabolómicos”, afirma Pirhaji. “No podemos tener datos de todos los pacientes del mundo, pero nuestros gemelos digitales pueden utilizarse para encontrar pacientes que podrían beneficiarse de tratamientos basados en sus características demográficas; por ejemplo, al encontrar pacientes con riesgo de enfermedad cardiovascular”.
El trabajo es parte de la misión de ReviveMed de crear modelos metabólicos básicos que los investigadores y las compañías farmacéuticas puedan utilizar para comprender cómo las enfermedades y los tratamientos cambian los metabolitos de los pacientes.
“Leila resolvió muchos de los problemas más complejos que surgen al intentar sacar una idea del laboratorio y convertirla en algo lo suficientemente robusto y reproducible como para implementarse en biomedicina”, dice, por su parte, Fraenkel. “A lo largo del camino, también se dio cuenta de que el software que desarrolló es increíblemente potente por sí mismo y podría ser transformador”, concluye.