El trabajo, liderado por el director científico de la plataforma, Joaquín Dopazo, consistió en probar qué proteínas actúan activando o desactivando determinados genes relacionados con la retinosis pigmentaria, que es considera como una enfermedad rara y que conduce a la muerte de los fotorreceptores (neuronas de la retina sensibles a la luz), causando la pérdida progresiva de la agudeza visual hasta la ceguera.

Así, de forma muy simplificada “podríamos considerar que un fármaco actúa como un interruptor de la actividad de una o varias proteínas, conocidas como sus dianas terapéuticas”, explicó Dopazo.

“Lo que hacemos es ver, mediante un algoritmo de aprendizaje automático, qué proteínas, dianas de fármacos, inciden en la actividad del mapa de la enfermedad, como si tuviéramos un interruptor que enciende o apaga una proteína que, a su vez, activa o desactiva parte del proceso de la enfermedad”, detalló el director de la Plataforma de Medicina Computacional.

Esta investigación, cuyos resultados se publicaron en ‘Journal of Traslational Medicine’, se basa en un sistema de aprendizaje automático, que permitió identificar 226 circuitos funcionales pertenecientes a 40 mapas de rutas. El método predijo 109 dianas con un efecto potencial sobre los circuitos de la enfermedad.