EL MUNDO

27 marzo 2024

Investigadores de Murcia emplean inteligencia artificial para hallar dos compuestos vegetales similares a los nuevos fármacos antiobesidad

Pilar Pérez

El compuesto A y el compuesto B, como les denomina por cuestiones de confidencialidad y patentes, se derivan de plantas muy comunes y actúan de forma similar a los análogos GLP-1

A través de un estudio basado en inteligencia artificial, un grupo de investigadores españoles han identificado dos compuestos vegetales con potencial como pastillas para adelgazar agonistas del GLP-1. Los resultados se presentarán en la cita científica europea que aborda las últimas novedades en obesidad (ECO 2024), en mayo.

La semaglutida y la tirzepatida, más conocidas por el pueblo llano como los 'ozempic', 'saxenda', 'wegoby' y compañía, son los agonistas del receptor del péptido 1 similar al glucagón (GLP-1) y se han mostrado muy eficaces para ayudar a las personas a perder peso. Esto se debe a que imitan la acción de una hormona llamada GLP-1 y al unirse y activar el receptor de GLP-1 en las células, reducen el apetito y la sensación de hambre, retardan la liberación de alimentos del estómago y aumentan la sensación de saciedad después de comer.

Elena Murcia, del Grupo de Investigación en Bioinformática Estructural y Computación de Alto Rendimiento (BIO-HPC) y Unidad de Investigación de Trastornos de la Alimentación de la Universidad Católica de Murcia (UCAM), explica a EL MUNDO cómo han realizado esa búsqueda de alternativas a los 'ozempic', porque "estábamos interesados en encontrar alternativas naturales".

"Se buscó que tuvieran afinidad para unirse al receptor de GLP-1 actuando como agonistas de este, con capacidad para activar estos receptores". Para ello, aclara que "hemos tomado como referencia dos agonistas sintéticos del receptor de GLP-1, y hemos llevado a cabo análisis basados en técnicas de química computacional, para así poder seleccionar aquellos compuestos naturales con mayor similaridad".

En este sentido, dos compuestos con características similares a a otros dos sintéticos aún en fase de estudio han sido las opciones ganadoras. "Se trata de dos compuestos no peptídicos prometedores", apunta la investigadora. El compuesto A y el compuesto B, como les denomina por cuestiones de confidencialidad y patentes, derivan de plantas muy comunes, cuyos extractos se han asociado en el pasado con efectos beneficiosos sobre el metabolismo humano.

¿Cuándo estarán disponibles estos nuevos compuestos naturales?

De momento son solo ideas esbozadas en el laboratorio, porque tienen por delante todas las fases preclínicas y clínicas de validación. "Actualmente se están realizando ensayos 'in vitro' para evaluar el efecto de estos compuestos. El siguiente paso sería probarlos en ensayos clínicos", señala Murcia.

Estas alternativas son necesarias, como apunta Murcia, no solo por el asunto de los desabastecimientos, sino por una cuestión de sortear las secuelas no deseadas. "Nos centramos en extractos de plantas y otros compuestos naturales porque pueden tener menos efectos secundarios".

Aunque se ha demostrado la eficacia de estos fármacos ya disponibles para diabéticos y en algunos casos para obesidad, "existen algunos efectos asociados con su uso: problemas gastrointestinales como náuseas, vómitos y cambios en la salud mental como ansiedad e irritabilidad. Datos recientes también han confirmado que cuando los pacientes interrumpen el tratamiento recuperan el peso perdido".

Esto se debe a que "la mayoría de los agonistas del GLP-1 son péptidos (cadenas cortas de aminoácidos que pueden ser degradadas por las enzimas del estómago) y, por lo tanto, actualmente es más probable que se inyecten a que se tomen por vía oral", aclara Murcia. Al tiempo, explica que "los medicamentos que no son péptidos pueden tener menos efectos secundarios y ser más fáciles de administrar, lo que significa que podrían administrarse en forma de píldoras en lugar de inyecciones".

Cabe destacar que uno de los compuestos naturales que se hizo famoso gracias a las redes sociales, la berberina, no está entre los elegidos. "Nosotros partimos de compuestos sintéticos con actividad agonista ya demostrada, tanto in vitro como in vivo. En principio, esperábamos que la berberina fuera uno de esos 65 compuestos de origen natural con potencial actividad, pero no fue así. Probablemente la berberina pueda ayudar al tratamiento de la obesidad, pero mediante otros mecanismos de acción".

¿Cómo emplearon la inteligencia artificial en la búsqueda del “Ozempic” natural?

Para encontrar al sustituto natural de los análogos sintéticos de los GLP-1 emplearon técnicas de inteligencia artificial (IA) de alto rendimiento con el fin de identificar compuestos naturales no peptídicos que activan el receptor GLP-1. "El uso de la IA nos permite realizar análisis avanzados de grandes bases de datos y modelar e interpretar interacciones moleculares de manera rápida y precisa. Mediante algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de modelado predictivo podemos ser capaces de identificar compuestos potenciales para la pérdida de peso".

La idea partió de la tesis doctoral en la Universidad Católica de Murcia (UCAM) de Murcia, que ha estado dirigida por los directores Horacio Pérez-Sánchez, investigador principal del Grupo de Investigación 'Structural Bioinformatics and High-Performance Computing Research Group (BIO-HPC)', y Juan José Hernández Morante, investigador principal del Grupo de Investigación 'Eating Disorders Research Unit (UITA)'.

Se utilizó un cribado virtual para examinar más de 10.000 compuestos e identificar aquellos que se unían al receptor GLP-1. "De los cuales hemos identificado 65 compuestos con alta probabilidad de tener actividad agonista del receptor de GLP-1", indica.

A continuación, se utilizaron otros métodos basados en IA para observar en qué medida estos enlaces se parecían a los que se producen entre la hormona GLP-1 y su receptor. Luego se eligieron los 100 compuestos que se unían de manera más similar para un análisis visual adicional, para determinar si interactuaban con residuos clave (aminoácidos) en el receptor.