Revista Farmabiotec Número 5

74 farmaBIOTEC #5 Descubrimiento de fármacos a través de cribado fenotípico El cribado fenotípico es una estrategia utilizada para el descubrimiento de fármacos cuando el investigador tiene escaso conocimiento previo acerca del posible MOA para interferir en la enfermedad en cuestión y, por tanto, se basa en sistemas fisiológicamente relevantes y modelos predic- tivos. Esto abre la puerta a posibles descubrimientos ines- perados procedentes de la criba. Para ilustrar mejor lo que ocurre in vivo en el paciente, los modelos celulares son cada vez más complejos: muchos ensayos utilizan hoy en día células humanas pri- marias, modelos derivados de células madre pluripotentes inducidas (iPSC), co-cultivos, o incluso sistemas de cul- tivo tridimensionales. En consecuencia, para obtener un análisis más robusto se necesitan más imágenes de estos cultivos y de mayor calidad. Los sistemas de imagen con- focal de alta gama permiten obtener imágenes de células vivas de forma rápida y cuidadosa, y proporcionan un ren- dimiento suficiente para realizar estudios de cribado efi- caces mediante la adquisición simultánea de hasta cuatro canales. Especialmente en el caso de los modelos de cul- tivo en 3D, la combinación del uso de un sistema confocal con spinning disk y lentes de inmersión en agua permite a los sistemas de HCS ofrecer imágenes de alta calidad que admiten un análisis de imagen detallado. También la cali- dad de las microplacas y la elección de los revestimientos son variables importantes para tener en cuenta y obtener imágenes óptimas. Sin embargo, con modelos celulares más complejos, como los esferoides, el reto para el investigador proviene de la incapacidad de ver en profundidad y obtener imáge- nes con suficiente resolución del núcleo, o ver todo el esfe- roide. En la actualidad, equipos interdisciplinarios están trabajando para hacer frente a este reto y para encontrar soluciones técnicas mejoradas que combinen lo mejor de las tecnologías de imagen disponibles. Manejo de los datos obtenidos mediante cribado de alto contenido El uso de sistemas de cribado de alto contenido propor- ciona un gran nivel de detalle adicional que permite dis- criminar fenotipos más sutiles a partir del gran número de parámetros analizados. Esto aporta un valor inmenso a la campaña de cribado, pero la gran cantidad de datos también puede dar lugar a enormes desafíos. Los investi- gadores deben tener en cuenta aspectos como el flujo de datos, el ancho de banda de la red, las políticas de almace- namiento y archivo y la capacidad informática. El proceso de manejo de datos también requiere una estrecha integración, así como capacidades de automa- tización que incluyan la adquisición de imágenes, el alma- cenamiento, la copia de seguridad, el archivo, el análisis de imágenes, el control de calidad, la estratificación de dianas, el análisis secundario y la elaboración de informes para garantizar la integridad, la trazabilidad y la eficiencia de los datos. Las herramientas de análisis de imágenes utilizadas para extraer una multitud de descriptores significativos de rasgos celulares deben ser fáciles de usar y a la vez potentes, debido a la enorme cantidad de datos generados por el cribado fenotípico. Las soluciones más avanzadas permiten a los biólogos extraer medidas clásicas como las intensidades de señal o los parámetros morfológicos, así como medidas avanzadas y estadísticamente robus- tas como los parámetros de textura (por ejemplo, SER Features ; Sero, 2012). Las huellas fenotípicas resultantes de este tipo de aná- lisis de imágenes son una fuente robusta y realmente valiosa para la toma de decisiones. Conclusión Los investigadores deben invertir en la calidad de los modelos biológicos y en los datos obtenidos para predecir el éxito de los compuestos seleccionados en la siguiente fase con mayor probabilidad. Esto acelerará el descubrimiento de nuevos candidatos a fármacos, más que solo aumentar la capacidad de procesar más muestras. La toma de decisiones informadas sobre un determinado compuesto en una fase más temprana del proceso de descubrimiento de fármacos ahorra tiempo (de gran valor) y recursos económicos a los investigadores. Probar los compuestos desde el principio en sistemas y modelos fisiológicamente relevantes y aprovechar toda la valiosísima y rica información obtenida de las cribas basadas en imágenes permite a los científicos centrarse en aquellos compuestos que generan los cambios fenotípicos adecuados sin efectos indeseables en el sistema. La creciente comple- jidad de los modelos celulares plantea algunos problemas, pero los expertos en tecnología de las ciencias de la vida están trabajando para resolverlos y seguir apoyando el pro- ceso de descubrimiento de fármacos de forma innovadora y cada vez más eficiente. Referencias bibliográficas D.L Taylor (2010): A personal Perspective on High-Content Screening (HCS) From the Beginning, J. Biomol. Screening,15(7), 720. J. Sero, C. Bakal, K. Bottcher, S. Piper (2012): Case Study: Phenotypic Characterization of Mitochondria in Breast Cancer Cells using Morphology and Texture Properties, PerkinElmer. Drug development