Los medicamentos como el dextrometorfano, que se usa para tratar la tos causada por el resfriado y la gripe, podrían reutilizarse para ayudar a las personas a dejar de fumar cigarrillos, según un estudio realizado por investigadores de la Facultad de Medicina de Penn State y la Universidad de Minnesota. Desarrollaron un método novedoso de aprendizaje automático, donde los programas de computadora analizan conjuntos de datos en busca de patrones y tendencias, para identificar los medicamentos y que algunos de ellos ya se están probando en ensayos clínicos.
Fumar cigarrillos es un factor de riesgo de enfermedades cardiovasculares, cáncer y enfermedades respiratorias y representa casi medio millón de muertes solo en los Estados Unidos cada año. Si bien los comportamientos de fumar se pueden aprender y desaprender, la genética también juega un papel en el riesgo de una persona de participar en esos comportamientos. Los investigadores encontraron en un estudio anterior que las personas con ciertos genes tienen más probabilidades de volverse adictas al tabaco.
Utilizando datos genéticos de más de 1,3 millones de personas, Dajiang Liu, Ph.D. , profesor de ciencias de la salud pública y de bioquímica y biología molecular y Bibo Jiang, Ph.D. , profesor asistente de ciencias de la salud pública, codirigió un gran estudio de varias instituciones que utilizó el aprendizaje automático para estudiar estos grandes conjuntos de datos, que incluyen datos específicos sobre la genética de una persona y sus conductas de fumar autoinformadas.
Los investigadores identificaron más de 400 genes que estaban relacionados con las conductas de fumar. Dado que una persona puede tener miles de genes, tenían que determinar por qué algunos de esos genes estaban conectados con los comportamientos de fumar. Los genes que llevan instrucciones para la producción de receptores de nicotina o están involucrados en la señalización de la hormona dopamina, que hace que las personas se sientan relajadas y felices, tenían conexiones fáciles de entender.
Para los genes restantes, el equipo de investigación tuvo que determinar el papel que desempeña cada uno en las vías biológicas y, utilizando esa información, descubrió qué medicamentos ya están aprobados para modificar esas vías existentes.
Los investigadores identificaron más de 400 genes que estaban relacionados con las conductas de fumar.
La mayoría de los datos genéticos del estudio provienen de personas con ascendencia europea, por lo que el modelo de aprendizaje automático tuvo que adaptarse no solo para estudiar esos datos, sino también un conjunto de datos más pequeño de alrededor de 150 000 personas con ascendencia asiática, africana o estadounidense.
Liu y Jiang trabajaron con más de 70 científicos en el proyecto. Identificaron al menos ocho medicamentos que podrían reutilizarse para dejar de fumar, como el dextrometorfano, que se usa comúnmente para tratar la tos causada por el resfriado y la gripe, y la galantamina, que se usa para tratar la enfermedad de Alzheimer. El estudio fue publicado en Nature Genetics, 26 de enero.
"La reutilización de medicamentos utilizando grandes datos biomédicos y métodos de aprendizaje automático puede ahorrar dinero, tiempo y recursos", dijo Liu, investigador del Instituto de Cáncer de Penn State y los Institutos Huck de Ciencias de la Vida de Penn State . "Algunos de los medicamentos que identificamos ya se están probando en ensayos clínicos por su capacidad para ayudar a los fumadores a dejar de fumar, pero todavía hay otros posibles candidatos que podrían explorarse en futuras investigaciones".
Si bien el método de aprendizaje automático pudo incorporar un pequeño conjunto de datos de diversas ascendencias, Jiang dijo que todavía es importante que los investigadores creen bases de datos genéticas de personas con diversas ascendencias.
"Esto solo mejorará la precisión con la que los modelos de aprendizaje automático pueden identificar a las personas en riesgo de uso indebido de drogas y determinar posibles vías biológicas que pueden ser el objetivo de tratamientos útiles". En el manuscrito se puede encontrar una lista completa de los autores del proyecto .