Tres universidades catalanas, la Universidad Pompeu Fabra, el Hospital del Mar y el Hospital Clínic han participado en un estudio internacional que ha desarrollado una herramienta de biología computacional que analiza bases multinivel de datos con los que tener una "visión integrada" sobre la esclerosis múltiple y su tratamiento. Esta compleja herramienta, cuyo estudio se ha publicado en la revista Plos Computational Biology, podría asimismo utilizarse para estudiar otras enfermedades como las demencias, han destacado desde la UPF en un comunicado.
El estudio, tras el que también están investigadores de la Universidad de Medicina de Berlín, Charité, y las universidades de Oslo y Génova, explica cómo se ha realizado un análisis de red multinivel de datos multiómicos (genómicas, fosfoproteómicas y citómicas), así como de imágenes cerebrales y retinales y datos clínicos de 328 pacientes con esclerosis y otros 90 sanos.
La esclerosis múltiple es una enfermedad autoinmune de causa desconocida que se produce cuando el sistema inmunitario ataca al cerebro y la médula espinal. Por ello es una enfermedad compleja que no siempre es fácil de diagnosticar y que abarca una amplia gama de escalas biológicas, desde los genes y proteínas hasta las células y los tejidos, pasando por todo el organismo.
Los síntomas de la esclerosis múltiple varían entre pacientes, pero los más comunes abarcan desde problemas de visión, astenia, dificultad para andar y mantener el equilibrio, a entumecimiento o debilidad en brazos y piernas. Todos ellos pueden aparecer y desaparecer o perdurar en el tiempo.
Desde la UPF, han destacado que se trata de uno de los primeros estudios hasta el día de hoy que analizan a su vez datos de escalas muy diferentes, cubriendo desde los genes hasta el organismo completo. "En este estudio hemos analizado cinco niveles a la vez -nada, proteínas, células, partes del cerebro y comportamiento-(...) Así hemos conseguido identificar qué elementos de los distintos niveles están relacionados a nivel biológico", explica el catedrático de Biología de Sistemas Jordi García-Ojalvo.
Otro de los investigadores, el profesor asociado del Departamento de Medicina y Ciencias de la Vida de la UPF Palbo Villoslada ha expuesto: "En las enfermedades complejas, como en la sociedad, suceden muchas cosas a la vez y lo hacen a múltiples escalas y a lo largo del tiempo. Por lo que los seres humanos, investigadores y médicos, difícilmente podemos visualizarlo si no es con este tipo de herramientas que nos permiten discernir e identificar los elementos que están relacionados".
La herramienta computacional conseguida, destacan, permite simplificar datos complejos que han revelado datos de interés científico como la correlación entre la proteína MK03 -previamente asociada con la esclerosis múltiple- con el recuento total de células T -células del sistema inmunitario que ayudan a combatir las infecciones-.
En ese sentido, apuntan que, a pesar de que el tamaño del estudio no ha permitido validar que esta correlación se pueda utilizar como biomarcador para diagnosticar y, posiblemente, tratar la esclerosis múltiple, ha permitido tener una visión integrada de este sistema complejo y revelar la relación entre cuatro escalas biológicas: proteínas, células, tejidos y comportamiento.
"Con la esclerosis múltiple debemos construir un rompecabezas del que intuimos más o menos su aspecto. No vamos a ciegas, por eso utilizamos la biología de sistemas que nos informa de las relaciones relevantes entre los elementos para que el rompecabezas sea coherente, encaje y aprendamos. Y una vez sepamos cómo funciona la enfermedad, podamos descubrir cómo afrontarla", explica Villoslada.
Los investigadores también han querido poner en valor, por otro lado, que esta herramienta basada en la relación entre la biología básica y la medicina aplicada, podría aplicarse al estudio de otras enfermedades complejas como el alzhéimer y otros tipos de demencias.
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