La revista "Scientific Reports" publica el diseño de un algoritmo propuesto por investigadores de la Universidad de Zaragoza para adaptar las secuencias de anticuerpos desarrolladas en modelos animales y que puedan utilizarse como fármacos en pacientes humanos.

El hallazgo ha sido planteado por Pierpaolo Bruscolini, profesor del Departamento de Física Teórica e investigador del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) y Sergio Pérez Gaviro, profesor del Centro Universitario de la Defensa (CUD), quien además es también miembro del BIFI.

El método, que aparece publicado en la revista Scientific Reports del día 4 de octubre, se basa en aprender primero la distribución de probabilidad de las secuencias humanas a partir de las bases de datos de secuencias disponibles, normalmente en ratones, muy similares a las humanas, y diseñar un algoritmo para ir modificando las partes que interesan.

La "humanización" de anticuerpos es un proceso clave para el desarrollo de anticuerpos terapéuticos que hayan sido desarrollados y probados en modelos animales, ya que un anticuerpo animal sería rechazado por el sistema inmunitario humano y no se podría suministrar directamente como fármaco.

Los investigadores subrayan que estos resultados son "muy prometedores" y, si las secuencias son estables, los investigadores se plantean la posibilidad de establecer un servicio de humanización de anticuerpos, con interés para investigadores y empresas ya que el mercado de los anticuerpos de este tipo ha movido 100.000 millones de dólares en 2017, según refleja Unizar en una nota de prensa.