Redacción
Los antidepresivos y antipsicóticos podrían constituir una alternativa a la búsqueda de nuevos antimicrobianos para combatir el aumento de infecciones bacterianas resistentes a los antibióticos. Este es el principal hallazgo de la tesis doctoral de Antonio Tarín-Pelló, dirigida por la catedrática de Microbiología de la Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH), Teresa Pérez Gracia, y la investigadora postdoctoral Beatriz Suay García.
El modelo computacional predictivo desarrollado en la investigación, que ha recibido un reconocimiento en los Premios València Innovation Capital, ha detectado propiedades antimicrobianas en el antidepresivo dextrometorfano y el antihistamínico clorfenamina.
«El modelo matemático diseñado ha permitido identificar estos cuatro grupos terapéuticos, relacionados con la recaptación de serotonina, como potenciales antimicrobianos», explica Antonio Tarín-Pelló, doctor por la CEU UCH, según recoge Europa Press.
Los análisis posteriores confirmaron que estos fármacos interaccionan con las dos mismas proteínas reconocidas como dianas para antimicrobianos. «Por esta razón, estos fármacos podrían ser una alternativa a la búsqueda de nuevos antibióticos, ante el aumento de las infecciones bacterianas que presentan resistencia a los tratamientos antibióticos actuales», destaca en un comunicado.
Impacto en salud pública y validación científica
Un estudio reciente de la Sociedad Española de Enfermedades Infecciosas y Microbiología Clínica (Seimc), publicado en The Lancet, estima que en 2023 murieron 24.000 personas en España debido a infecciones resistentes, ocho veces más que en años anteriores.
El modelo de predicción matemática desarrollado en la CEU UCH ha demostrado su capacidad para pronosticar potenciales antimicrobianos a partir de moléculas de fármacos ya comercializados, registradas por la Food and Drug Administration (FDA).
Este modelo se basa en el análisis topológico de datos y en la homología persistente para identificar similitudes entre proteínas diana reconocidas en los fármacos estudiados y proteínas presentes en Escherichia coli.
Las interacciones fármaco-diana predichas por el modelo (un total de 891) han sido validadas mediante pruebas in silico de acoplamiento molecular e in vitro, con ensayos frente a una cepa de E. coli con beta-lactamasas de espectro extendido y una cepa de Salmonella Typhimurium resistente a amoxicilina y ácido clavulánico.
«De las moléculas no antibióticas detectadas, destacaron los antidepresivos y los antipsicóticos. El antitusivo dextrometorfano y el antihistamínico clorfenamina presentaron resultados similares. Los cuatro grupos terapéuticos, que están relacionados con la recaptación de serotonina, interaccionaron con las dos mismas proteínas reconocidas como dianas para antimicrobianos», señala el Dr. Tarín-Pelló.
El modelo permite identificar rápidamente moléculas con propiedades antimicrobianas
El modelo computacional desarrollado por la CEU UCH permite identificar de forma rápida y eficaz moléculas con propiedades antimicrobianas, lo que podría facilitar el reposicionamiento de fármacos como estrategia frente a las infecciones resistentes.
Sin embargo, los investigadores advierten sobre el elevado consumo global de los fármacos identificados, en especial los antidepresivos. El uso racional de estos medicamentos, al igual que el de los antibióticos, es clave para mejorar el tratamiento de las enfermedades infecciosas con resistencia antimicrobiana.
«La estrategia del reposicionamiento de fármacos ya comercializados puede ser efectiva para reducir el tiempo, el coste y el riesgo asociados a la síntesis de nuevos antibióticos por parte de la industria farmacéutica»
Los tres investigadores forman parte del proyecto Swiceu de la CEU UCH, dedicado a la búsqueda de nuevos antibióticos y a la concienciación sobre su buen uso. Según el equipo investigador, «la resistencia antimicrobiana supone una de las principales amenazas de salud pública mundial: podría causar más de 10 millones de muertes anuales en 2050».
Por ello, destacan que «la estrategia del reposicionamiento de fármacos ya comercializados, mediante nuevos modelos computacionales predictivos como el desarrollado y validado en esta investigación, puede ser efectiva para reducir el tiempo, el coste y el riesgo asociados a la síntesis de nuevos antibióticos por parte de la industria farmacéutica».
El desarrollo de este modelo computacional representa un avance prometedor en la lucha contra la resistencia antimicrobiana. El reposicionamiento de fármacos ya aprobados podría acelerar la disponibilidad de nuevos tratamientos sin necesidad de desarrollar antibióticos desde cero, lo que supone un ahorro de tiempo y costes para la industria farmacéutica.
Sin embargo, los expertos subrayan la importancia de usar estos medicamentos con responsabilidad para evitar nuevos problemas de salud pública derivados de su consumo excesivo.
