Mientras algunos países planifican la
estrategia de la campaña de vacunación contra el Covid-19, los científicos no descansan en encontrar una fórmula alternativa para frenar la pandemia. En esta línea, ha surgido un nuevo hallazgo, a partir de una estrategia computacional de detección de medicamentos, el cual ha determinado que
el pralatrexato, un fármaco que se usa en quimioterapia para tratar los linfomas, podría servir para inhibir la replicación del SARS-CoV-2.
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Una investigación realizada por Haiping Zhang, de los Institutos de Tecnología Avanzada de Shenzhen, en China, y publicada en la revista
PLOS Computational Biology, da cuenta de una nueva estrategia computacional de detección de fármacos combinada con experimentos de laboratorio, la cual sugiere que el pralatrexato, un medicamento de quimioterapia desarrollado originalmente para tratar el linfoma,
podría potencialmente reutilizarse para tratar Covid-19, aunque no se descarta que esta acción desencadena efectos secundarios.
En esta línea, los investigadores combinaron múltiples técnicas computacionales que simulan interacciones fármaco-virus desde perspectivas diferentes y complementarias. Utilizaron este enfoque para
seleccionar 1.906 medicamentos por su capacidad potencial para inhibir la replicación del coronavirus al dirigirse a una proteína viral llamada ARN polimerasa dependiente de ARN (RdRP). Con la nueva estrategia, solo cuatro pasaron el corte, que posteriormente fueron probados contra el Covid-19 en el laboratorio. Y de esos, el pralatrexato y la azitromicina, lograron la inhibición con éxito, siendo el primero el medicamento más fuerte para impedir la replicación.
Efectos secundarios de reutilización de fármacos
Los autores explican que en un futuro podría ser utilizado, pero no de manera inmediata ya que actualmente puede
provocar efectos secundarios importantes, ya que todavía se ha aplicado solo en casos de linfoma terminal. Pese a los efectos, los investigadores señalan que están “satisfechos” con el uso de la nueva estrategia de detección con la que hallar fármacos reutilizables.
Así lo sentencia Zhang: "Hemos demostrado el valor de nuestro nuevo
enfoque híbrido que combina tecnologías de aprendizaje profundo con simulaciones más tradicionales de dinámica molecular".
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