Non categorizzato

Dagli USA arriva l’algoritmo che identifica le migliori sinergie tra farmaci antitumorali

photo by Deniz Göçmen

Riuscire a distinguere le interazioni tra farmaci è una questione che può ostacolare le sinergie conseguenti alla somministrazione di farmaci differenti combinati fra di loro. A riguardo, i ricercatori della Vanderbilt University hanno considerato come rendere ottimale la terapia di combinazione per il tumore del polmone non a piccole cellule (Nsclc) e per il melanoma. La strategia individuata ha visto la creazione dell’algoritmo MuSyC (Multi-dimensional synergy of combinations) che riesce a riconoscere le interazioni tra farmaci che possono dare una maggiore efficienza e velocità nell’uccidere le cellule tumorali. L’algoritmo è stato sviluppato sulla base di test su cellule tumorali con 12 mila diverse combinazioni di farmaci. Lo scopo dello studio era il calcolo del profilo di sinergia di 64 diversi farmaci antitumorali in combinazione con osimertinib, uno standard di cura per i tumore del polmone Nsclc.

Alcuni esempi di dati generati dall’algoritmo MuSyC (credits: Quaranta Lab)

Vito Quaranta, docente di Biochimica e Farmacologia e leader del progetto, ha dichiarato che “Quando si tratta di trovare nuovi candidati antitumorali, l’università e l’industria farmaceutica mescolano in qual modo la potenza e l’efficacia. Questa è una pecca fondamentale” . Quando si combinano farmaci, la sinergia di potenza agevola la diminuzione dei dosaggi e quindi anche gli effetti collaterali per i pazienti. La sinergia di efficacia, contestualmente, supporta l’innalzamento del tetto terapeutico, fattore fondamentale da dover considerare nel caso di malattie, come i tumori, che possono andare incontro a recidiva.

I prossimi passi della ricerca vedono l’espansione dell’algoritmo a combinazione di tre medicinali diversi e la valutazione in modelli pre-clinici più complessi, che possano replicare diversi tipi di tumori. La speranza del gruppo di ricerca americano è che l’algoritmo MuSyC potrà essere in grado di contribuire a cambiare le modalità per tradurre in innovazione clinica le combinazioni di farmaci più efficaci.