Notas de Interés
Un nuevo software automatiza el análisis de ARN para acelerar el desarrollo de fármacos
La aplicación "Pytheas" creada por un equipo de Scripps Research permite a los científicos identificar y cuantificar moléculas de ARN modificadas más fácilmente.

 

 

 

 

Los científicos de Scripps Research Institute, un centro de investigación médico de Estados Unidos, han orientado a la investigación en ciencias biomédicas básicas. han presentado una nueva herramienta de software para estudiar moléculas de ARN (ácido ribonucleico), que tienen una serie de funciones críticas en los organismos.

 

Concretamente, la aplicación de código abierto ‘Pytheas’ acelera el proceso de caracterización y cuantificación de ARN en entornos de investigación básica y desarrollo de fármacos. Esta aplicación está diseñada específicamente para analizar datos de ARN generados a través de un método llamado espectrometría de masas.

 

La especificación de masas se usa comúnmente para evaluar moléculas de ARN que no son cadenas simples de nucleótidos de ARN estándar, sino que están modificadas de alguna manera. Ahora, los investigadores han demostrado que Pytheas se puede utilizar para identificar y cuantificar rápidamente moléculas de ARN modificadas como las de las vacunas actuales de ARNm de Pfizer y Moderna.

 

"El análisis de los datos de ARN de la espectrometría de masas ha sido un proceso relativamente laborioso, que carece de las herramientas que se encuentran en otras áreas de la investigación biológica, por lo que nuestro objetivo con Pytheas es llevar el campo al siglo XXI", señaló el autor principal del estudio, James Williamson, profesor en el Departamento de Biología Computacional y Estructural Integrativa, y vicepresidente de Investigación y Asuntos Académicos en Scripps Research.

 

El ARN es químicamente muy similar al ADN y las moléculas de ARN en las células están muy involucradas en el proceso de traducción de genes en proteínas, así como en el ajuste fino de la actividad de los genes. Además, las terapias basadas en ARN, que incluyen las vacunas contra Covid-19 de Pfizer y Moderna, se consideran una nueva clase de medicamentos muy prometedora, capaz de alcanzar sus objetivos biológicos de manera más potente y selectiva que los medicamentos tradicionales de molécula pequeña.

 

En este sentido, una herramienta común para detectar moléculas de ARN que tienen modificaciones químicas es la espectrometría de masas, que se puede utilizar esencialmente para reconocer los ARN y sus modificaciones en función de sus masas.

 

Los ARN naturales a menudo tienen modificaciones que afectan sus funciones, mientras que los ARN utilizados para vacunas y medicamentos basados en ARN casi siempre se modifican artificialmente para optimizar su actividad y reducir los efectos secundarios.

 

Hasta ahora, los métodos para procesar datos de espectrometría de masas sin procesar en ARN modificados han sido relativamente lentos y manuales. Por ello, el equipo de investigadores ha desarrollado Pytheas, que se basa en el lenguaje de programación Python, para mejorar en gran medida la automatización de este procesamiento.

 

“Esperamos que las empresas involucradas en la fabricación de vacunas de ARN y otras terapias de ARN encuentren útil Pytheas, por ejemplo, para monitorear la calidad de sus productos”, afirmó Williamson. Los investigadores ahora están utilizando Pytheas en sus estudios de ARN naturales y continúan optimizando el software.

 

Fuente: ConSalud

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