ES2297476T3 - Metodo para la determinacion del impacto de una mezcla de productos sinteticos multicomponentes sobre el perfil biologico de una enfermedad dentro de un grupo de sistemas vivos y desarrollo de nuevas intervenciones combinatorias. - Google Patents

Abstract

Método in vitro para la identificación, dentro de una mezcla de productos sintéticos multicomponentes, de los componentes y sus respectivas concentraciones responsables de efectos aditivos o sinérgicos sobre el perfil biológico de una enfermedad dentro de un grupo de sistemas vivos, cuya mezcla es una mezcla de compuestos sintéticos que han sido producidos por síntesis química, no por proceso natural, cuyo método comprende las siguientes etapas: (a)determinar el perfil biológico de la enfermedad comparando el perfil biológico de un grupo de sistemas vivos con síntomas de la enfermedad, con el perfil biológico de un grupo de referencia (grupo sano) de sistemas vivos, utilizando un análisis multivariante, por medición e integración de datos procedentes de uno o varios perfiles metabólicos, genéticos y/o proteómicos; (b)determinar el impacto de una serie de muestras de una o varias composiciones sintéticas sobre el perfil biológico de la enfermedad, en cuyas muestras las concentraciones de unoo varios compuestos sintéticos difieren, utilizando análisis multivariante; (c)preparar un conjunto de mezclas de productos sintéticos multicomponentes que se espera que muestren un impacto deseado sobre el perfil biológico de la enfermedad en base a la información obtenida en la etapa (b); (d)determinar el impacto del conjunto de mezclas multicomponentes preparado en la etapa (c) sobre el perfil biológico de la enfermedad utilizando análisis multivariante a efectos de identificar dichos componentes y sus concentraciones respectivas.

Description

Método para la determinación del impacto de una mezcla de productos sintéticos multicomponentes sobre el perfil biológico de una enfermedad dentro de un grupo de sistemas vivos y desarrollo de nuevas intervenciones combinatorias.

La presente invención está relacionada con el campo de las ciencias y el dominio de la salud y de las enfermedades, en particular con el desarrollo de estrategias y productos sintéticos para la prevención, tratamiento o cura de una enfermedad.

En contraste con el enfoque reduccionista convencionalmente aplicado por la industria farmacéutica para desarrollar nuevos medicamentos, la presente invención se basa en un enfoque holístico de los organismos vivos y la subsiguiente estrategia de intervención multicomponentes.

Un enfoque holístico a los organismos vivos ha sido, por ejemplo, la base de la medicina en las culturas antiguas especialmente en la utilización de productos derivados de hierbas. Un punto inicial importante, por ejemplo en los enfoques basados en la medicina de las hierbas, es que todo organismo sano se encuentra equilibrado. El equilibrio se considera que es una interacción compleja entre cuerpo y mente, que se refleja a todos los niveles desde la perspectiva de los componentes bioquímicos hasta el control del sistema energético de nuestro cuerpo físico. Los desequilibrios internos pueden derivarse de una amplia variedad de factores y pueden conducir a múltiples estados comprendidos desde perturbaciones de poca duración hasta procesos de enfermedades crónicas. Adicionalmente, el carácter único de cada ser humano es reconocido y ello crea la necesidad de desarrollar medicación personalizada para obtener resultados óptimos basándose en tratamientos multicomponentes.

A primera vista, el enfoque medico científico occidental moderno puede parecer muy distinto de lo indicado. No obstante, la revolución genómica que ha tenido lugar en las ciencias de la vida durante la última década ha proporcionado un soporte considerable de una visión más holística del diagnóstico y tratamiento. Además, la cuestión de la medicina personalizada está recibiendo en la actualidad una considerable atención debido a nuevos enfoques, entre otros en farmacogenómica. Si bien el principio de homeostasis ha sido la piedra angular de la fisiología occidental durante más de un siglo, la enorme complejidad de los sistemas biológicos ha llevado frecuentemente la investigación farmacéutica a intentar identificar e influir solamente en objetivos únicos que constituyen la diferencia entre salud y enfermedad. Este enfoque ha proporcionado ciertamente muchos medicamentos potentes pero también ha revelado importantes inconvenientes. En realidad se intenta influir en un sistema al interaccionar con una proteína única que es frecuentemente parte de una ruta compleja y está involucrada en una cascada de reacciones y bucles de realimentación. La realidad es que la mayor parte de enfermedades son multifactoriales, lo que significa que el tratamiento de un objetivo único proporciona un tratamiento parcial (reducción de síntomas) y en la mayor parte de los casos no proporciona la curación. Si bien este punto de vista no es nuevo, ha sido imposible encontrar rutas alternativas dada la mencionada complejidad del sistema.

No obstante, los inventores han desarrollado un método que posibilita un perfilado muy detallado y subsiguientes mediciones de cambios inducidos por multicomponentes en sistemas in-vitro (tales como cultivos celulares). En este método se puede medir de manera muy efectiva la interacción de múltiples componentes con sistemas biológicos vivos, utilizando un conjunto específico de etapas o fases de trabajo, aplicando tecnologías tales como bioestadística y bioinformática. Por medio de estas mediciones se puede determinar ventajosamente el impacto de mezclas multicomponentes sobre el perfil biológico de una enfermedad. Además, estas mediciones posibilitan la elección de componentes eficaces y seguros dentro de las mezclas multicomponentes y se pueden identificar las concentraciones respectivas de los mismos necesarias para obtener un impacto en el perfil biológico de la enfermedad. La invención es distinta de conceptos anteriores, tales como los que se describen en los documentos US 2003/0096309 A1 (Borisy y otros) y WO 97/20076 (Schmidt y otros) que se refieren al diseño de mezclas multicomponentes para aplicación en el tratamiento de enfermedades, porque la presente invención no se refiere a medición del resultado biológico a nivel celular, sino que proporciona la medición a nivel de sistemas lo que es crucial para casi todas las enfermedades multifactoriales. Por ejemplo, la fase inicial de una enfermedad se caracteriza frecuentemente por un desplazamiento del equilibrio entre diferentes estructuras organizativas en un sistema y comunicación bioquímica y señales de control se encuentran de manera típica a nivel de sistemas, no a nivel de tipo celular único. Claramente, a niveles crecientes de complejidad en un sistema, se revelan nuevas propiedades. Este elemento de comunicación y control se encuentra entre otros en líquidos corporales presentes en un sistema tal como sangre, CSF o reflejos de los mismos en la orina. La presente invención posibilita el descubrimiento de descriptores de sistema, biomarcadores que describen niveles más bajos y más altos de organización y control, y utiliza esta información para optimizar mezclas para enfocar la desregulación en diferentes rutas y diferentes niveles de sistema.

De acuerdo con lo anterior la presente invención se refiere a un método tal como se define en la reivindicación 1.

En una realización preferente de la presente invención, después de la etapa (d) se lleva a cabo una etapa (e) en la que una o varias mezclas de dicho conjunto son seleccionadas, mostrando dichas mezclas seleccionadas el impacto deseado en el perfil biológico de la enfermedad.

En el contexto de la presente invención, una mezcla de productos sintéticos multicomponentes se define como mezcla de compuestos sintéticos los cuales han sido producidos por síntesis química, no por un proceso natural.

Los sistemas vivos comprenden seres humanos y todo tipo de animales. Cuando se utilizan animales, el grupo de sistemas vivos se selecciona de manera adecuada de un tipo de animal.

El método según la presente invención posibilita la medición de los efectos de intervenciones de objetivo múltiple y el desarrollo de productos para llevar a cabo de forma óptima estas intervenciones mediante un enfoque único, revelando el perfil biológico de los componentes efectivos. Este enfoque único recibe la referencia de farmacología multidimensional (MDP) y utiliza el enfoque de biología de sistemas en el que los sistemas biológicos son estudiados por medición e integración de datos metabólicos y otros datos de perfil, tales como datos genéticos y/o proteómicos.

La determinación de los efectos biológicos y en particular los efectos multicomponentes sinérgicos de acuerdo con la presente invención es ilustrada por el ejemplo de productos sintéticos en estrategias de intervención. La determinación de estos efectos no está limitada a efectos biológicos y sinérgicos en sistema de mamíferos, sino que se puede dirigir a todas las posibles formas de sistemas vivos con mezclas complejas derivadas del mismo inventario de vida.

La presente invención no está limitada a un tipo particular de enfermedad sino que abarca cualquier enfermedad de la que se puede determinar el perfil biológico. Además se puede utilizar en estrategias de prevención.

Una considerable ventaja de la presente invención consiste en el hecho de que proporciona la base científica tanto para la eficacia como para la seguridad de mezclas multicomponentes comprobadas y proporciona una herramienta para el desarrollo de estrategia de enfoques combinatorios.

Otro aspecto muy importante del método según la presente invención es que permite la medición de todos los efectos biológicos incluyendo efectos aditivos y sinérgicos.

En estudios de salud y de enfermedad se puede utilizar un perfil de líquido corporal de por ejemplo una muestra de plasma de un grupo de control (grupo de referencia) y grupo de paciente (grupo con síntomas de la enfermedad con el perfil biológico)para medir el mayor número de componentes posible y se efectúa la evaluación en cuanto a diferencias en componentes individuales o modelos de componentes entre los dos grupos para obtener una mejor visión de los mecanismos biológicos subyacentes, para detectar nuevos biomarcadores/marcadores subordinados, para la predicción de la respuesta toxicológica o farmacológica o para desarrollar nuevas rutas de intervención. En el contexto de la presente solicitud se define un biomarcador como una característica que es medida objetivamente y evaluada como indicador de: procesos biológicos normales, procesos patogénicos o respuesta farmacológica a intervención terapéutica. Los biomarcadores pueden ser genes, transcriptos, proteínas, metabolitos, elementos en proporción de trazas o cualesquiera combinaciones de estos componentes.

El concepto de la presente invención de utilizar patrones para el modelado dinámico directamente o después de compresión no lineal o multidimensional lineal abre la ruta exclusiva de estudio de procesos dinámicos utilizando descripciones de sistemas basadas en modelos de componentes. En estos estudios se pueden supervisar y se pueden evaluar de forma multidimensional, perturbaciones, por ejemplo, mediante rutas de intervención de medicamentos y se pueden aplicar métodos tales como análisis de series temporales, desviación de tiempo ("time warping") y técnicas dinámicas no lineales. En la evaluación de los datos generados con el método de la presente invención, también puede ser de importancia la adición de otros datos e información procedente de otras fuentes tal como información de dossiers clínicos de pacientes describiendo el diagnóstico médico y química clínica o datos de estudios de enfermedad a nivel de comportamiento, cognición, psicológico, social, etc. Estos datos se pueden incluir o relacionar con el juego de datos creado por el método según la presente invención para clasificar los pacientes o para descubrir sub-clases u otras observaciones relevantes.

Especialmente en el diseño de nuevas intervenciones combinatorias son frecuentemente preferidos los modelos animales para conseguir actividad biológica, por ejemplo la medición de resistencia a la insulina en el estudio de síndrome metabólico (obesidad, diabetes II, hipertensión y otras enfermedades relacionadas con CV). La correlación directa de estos datos con la composición de la mezcla y el perfil de respuesta biológica en dicho modelo es una realización preferente de esta invención cuando nuevas composiciones sintéticas se encuentran dentro de la mezcla (enfoque pre-clínico). Para mezclas que contienen compuestos sintéticos ya utilizados o de uso permitido en el hombre, es preferible el perfilado directo utilizando líquidos corporales procedentes de seres humanos o animales (enfoque clínico).

La aplicación de la presente invención crea una amplia variedad de nuevos enfoques en utilización de metabolómica, proteómica, transcriptómica y/o otros perfiles de componentes de líquidos corporales para reforzar el proceso general de biomedicina o descubrimiento de medicamentos, incluyendo el desarrollo, la evaluación clínica, aplicaciones diagnósticas y supervisión posterior al marcado. Los perfiles creados pueden ser utilizados en primer lugar para obtener una mejor comprensión del proceso biológico subyacente entre otras cosas para evaluación toxicológica (toxicología predictiva), descubrimiento de biomarcador/marcador subordinado o biomarcador/modelo de marcador subordinado, validación de objetivo de proteína, comparación de modelos animales y relación de éstos con estudios humanos, fenotipado a nivel de metabolito, evaluación respondedor/no respondedor, validación de modelos animales tales como modelos transgénicos, proporcionando la capacidad de correlacionar datos a nivel de metabolitos con otros niveles en biologías de sistemas tales como genes, mRNA, RNAi y datos de proteínas.

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El método según la presente invención genera modelos de componentes y el análisis multivariante utilizado genera modelos de componentes relevantes para una situación o investigación determinada. En biología moderna y en las industrias relacionadas nutracéutica, farmacéutica y biotecnológica este es un nuevo paradigma crucial para impulsar la investigación científica y en los descubrimientos industriales y procesos de desarrollo. La comprensión básica es que la biología en general y los procesos de enfermedades en particular son de naturaleza multifactorial y por lo tanto la comprensión de sus procesos requiere una descripción o comprensión basada en una multitud de componentes. A partir de estudios recientes utilizando biología de sistemas (Clish y otros, análisis biológico integrativo del ratón transgénico APOE*3 Leiden, OMICS2004, 1:3-13)resulta evidente la interconectividad e interdependencia de los componentes del sistema y se ha estudiado el hecho de que nuevas propiedades de sistemas se han revelado como niveles crecientes de complejidad. En la mayor parte de casos, los procesos de desarrollo se basan, por ejemplo, en un objetivo único evaluado con un solo biomarcador a efectos de eficacia o para diferenciación de grupos de control con respecto a grupos de pacientes. La presente invención, no obstante, proporciona un método que permite la creación de un avance destacado en la capacidad de describir enfermedades multifactoriales por modelos multifactoriales así como respuestas multifactoriales con respecto a variables de entrada multifactoriales tales como en terapias de combinación.

De acuerdo con la presente invención, preferentemente se utiliza como mínimo una técnica espectrométrica, como mínimo una técnica basada en electromigración o como mínimo una técnica cromatográfica en la etapa (a) para determinar el perfil de la enfermedad. Más preferentemente, se utilizan dos o más técnicas espectrométricas. No obstante, también se incluyen técnicas de detección especiales, tales como fluorescencia inducida por láser y detección electroquímica en combinación con técnicas de separación (por ejemplo (nano)-HPLC, métodos de electroemigración). De modo más preferente se utiliza como mínimo una técnica de resonancia magnética nuclear y/o una técnica de espectrometría de masas para determinar el perfil de la enfermedad en la etapa (a).

El perfil biológico a determinar en la etapa (a) incluye uno o varios perfiles metabólicos, genéticos y/o polémicos. Se puede utilizar cualquier combinación de estos perfiles. Preferentemente estas combinaciones comprenden uno o varios perfiles metabólicos. De modo más preferente, el perfil biológico comprende perfiles metabólicos, genéticos y proteómicos.

En la etapa (a) el perfil biológico es preferentemente determinado de como mínimo un tipo de fluido corporal o como mínimo un tipo de tejido o línea celular. Más preferentemente, en la etapa (a) se determinan los perfiles biológicos de dos o más tipos distintos de líquido corporal.

Los perfiles biológicos son determinados en la etapa (a) utilizando uno o varios de los siguientes biomarcadores; genes, transcriptos, proteínas, metabolitos y elementos (trazas).

En la etapa (b) se hace uso preferentemente como mínimo de una técnica espectrométrica, como mínimo una técnica basada en electroemigración o como mínimo una técnica cromatográfica para determinar el impacto de la serie de muestras de la mezcla multicomponente sobre el perfil biológico de la enfermedad. Más preferentemente se utilizan dos o más técnicas espectrométricas, mientras que se utiliza de modo más preferente un mínimo de una técnica de resonancia magnética nuclear y/o una técnica de espectrometría de masas. En el caso de perfiles de proteínas se incluyen también otras técnicas tales como técnicas electroforéticas basadas en geles.

En la etapa (d) se hace preferentemente uso, como mínimo, de una técnica espectrométrica, como mínimo de una técnica basada en electroemigración o como mínimo de una técnica cromatográfica para determinar el impacto del conjunto de mezclas multicomponentes sobre el perfil biológico de la enfermedad. En las etapas (c) y (d), se establecen el diseño y optimización de la mezcla multicomponentes para adaptarse al perfil de eficacia y de seguridad deseados para una intervención determinada.

La mezcla multicomponentes a utilizar de acuerdo con la presente invención puede ser cualquier mezcla multicomponentes que tenga un impacto (potencial) sobre un perfil biológico de una enfermedad.

En cada una de las etapas (a), y (b) se hace uso preferentemente, como mínimo, de una técnica espectrométrica. De manera adecuada se puede utilizar una técnica de resonancia magnética nuclear ("NMR") o técnica de espectrometría de masas ("MS"), de manera que esta última técnica se enfoca a un número limitado de pequeños compuestos moleculares. No obstante ambas técnicas tienen limitaciones. Las técnicas NMR están limitadas por el hecho de que típicamente proporcionan información fiable solamente de compuestos a altas concentraciones. Por otra parte las técnicas de espectrometría de masas enfocadas no requieren elevadas concentraciones, pero pueden proporcionar información de partes solamente limitadas del perfil biológico. Tal como se utiliza en esta descripción, los términos "molécula pequeña" y "metabolito" se utilizan de forma intercambiable. Las moléculas pequeñas y los metabolitos incluye, sin que estén limitados a ellos: lípidos, esteroides, aminoácidos, ácidos orgánicos, ácidos bílicos, eicosanoides, péptidos, carbohidratos y elementos en trazas.

Por lo tanto en cada una de las etapas (a), y (b) preferentemente se hace uso como mínimo de una técnica de resonancia magnética nuclear y/o una técnica de espectrometría de masas con preferencia por la espectrometría de masas en el campo de búsqueda de perfil de proteínas (proteómica).

La preparación de muestras para NMR puede ser en general muy directa utilizando liofilización y reconstitución en D_{2}O porque el enfoque es en componentes de concentración más elevado, es decir, con una concentración típica >100 nanogramos/mL. Para MS se puede utilizar una serie de enfoques de preparación de muestras comprendidas entre extracción en fase sólida y extracción líquido/líquido hasta métodos más específicos utilizando, por ejemplo, métodos basados en afinidad o procesos de derivatización tanto para GC-MS como LC-MS.

En cada una de las fases (a), y (b) se pueden utilizar los datos espectrométricos obtenidos a partir de una o varias plataformas incluyendo, sin que esté limitado a ello, MS, NMR, cromatografía de líquidos ("LC"), cromatografía de gases ("GC"), cromatografía de líquidos de alto rendimiento ("HPLC"), electroforesis capilar ("CE"), y cualquier forma conocida de espectrometría de masas hifenada en una modalidad de alta o baja resolución, tal como LC-MS, GC-MS, CE-MS, LC-UV, MS-MS, MS^{n}, etc.. También se pueden obtener datos de perfil típicos por utilización de detectores específicos de más componentes tales como fluorescencia inducida por láser y detección electroquímica.

Tal como se utiliza en esta descripción, el término "datos espectrométricos" incluye datos procedentes de cualquier técnica espectrométrica o cromatográfica. Las técnicas espectrométricas incluyen, pero no están limitadas a ello, espectroscopio de resonancia, espectroscopio de masas y espectroscopia óptica. Las técnicas cromatográficas incluyen, sin que sean limitadas a ello, cromatografía de fase líquida, cromatografía de fase gaseosa y electroforesis.

Si se obtiene un perfil espectral igual que en métodos espectroscópicos estándar, una etapa primaria necesaria consiste en ajustar para desplazamientos menores en los espectros tanto en la dimensión de intensidad como también en la dimensión espectral o cromatográfica. Los desplazamientos pueden ser debidos a factores instrumentales, condiciones medioambientales o a concentraciones variables de componentes (tal como es el caso frecuentemente en análisis de orina). Como ejemplo la variación en desplazamientos químicos NMR tiene lugar frecuentemente y necesita ser tenida en cuenta, pero la reproducibilidad y estandarización en la intensidad (o área pico) de un perfil único (dimensión de cuantificación) es típicamente muy satisfactoria. Esto contrasta con MS en el que la dimensión de la intensidad pico (abundancia iónica) debe ser ajustada cuidadosamente o normalizada debido a falta de calibradores para cada componente presente en el perfil. En técnicas hifenadas la reproducibilidad del método de separación (GC, LC o técnicas activadas por electroemigración, tal como electroforesis capilar (CE)) necesita también ser evaluada cuidadosamente. A este respecto los perfiles espectrales próximos a infrarrojos son notables y la corrección en una u otras dimensiones es difícilmente necesaria.

En general, pequeños desplazamientos instrumentales en la dimensión espectral (variable) se interpretarán falsamente como representantes de componentes diferentes cuando una colección de perfiles de datos es sometida a análisis de reconocimiento de modelo. Una forma directa de enfocar este problema es por utilización de técnicas de binado en las que el espectro es reducido en resolución a un grado suficiente para asegurar que un pico determinado sigue siendo binario ("bin") a pesar de pequeños desplazamientos espectrales entre análisis. Por ejemplo, en NMR el eje de desplazamiento químico puede ser descretizado y binado de forma grosera y en MS las precisiones espectrales pueden ser redondeadas a valores de unidad de masa atómica enteros. No obstante son preferibles procesos más precisos tales como adaptación lineal parcial para NMR u otros procesos de alineación para MS.

Después de preproceso de datos inicial los perfiles espectrales son dispuestos para reconocimiento de modelo (análisis multivariante).

La capacidad de utilizar diferentes técnicas para producir perfiles de líquidos corporales se utiliza de forma óptima por análisis multivariante multiproceso y permite la medición de diferentes líquidos corporales del mismo sistema (tales como plasma y orina o plasma y CSF) para revelar nuevos aspectos en la biología de sistemas, por ejemplo el efecto de la barrera cerebral de la sangre cuando se comparan perfiles de plasma y de orina. Por lo tanto, en cada una de las etapas (a)-(c) se hace uso preferentemente de análisis multivariante multiproceso.

La presente invención da conocer un método de proceso de datos espectrométricos utilizando múltiples etapas de análisis multivariante para procesar datos en un proceso jerárquico (etapas (a),(b) y (d). En cada unas de las etapas (a),(b) y (c) se puede utilizar un primer análisis multivariante sobre una serie de juegos de datos para discernir uno o varios juegos de diferencias y/o similitudes entre ellos, después de lo cual se puede utilizar un segundo análisis multivariante para determinar una correlación y/o anticorrelación, es decir, correlación negativa) entre como mínimo uno de estos juegos de diferencias (o similitudes) y uno o varios juegos de la serie de datos. En la etapa (a) la determinación del perfil biológico de una enfermedad se puede basar también en la correlación.

Tal y como se utiliza en esta descripción el término "juegos de datos" se refiere a los datos espectrométricos asociados con una o varias mediciones espectrométricas. Por ejemplo, cuando la técnica espectrométrica es NMR, un juego de datos puede comprender uno o varios espectros NMR. En el caso en que la técnica espectrométrica es espectroscopia UV, un juego de datos puede comprender uno o varios espectros de emisión o de absorción UV. De manera similar, en el caso en que la técnica espectrométrica es MS, un juego de datos puede comprender uno o varios espectros de masas. En el caso en el que la técnica espectrométrica es una técnica cromatográfica MS (por ejemplo LC-MS, GC-MS, etc.) un juego de datos puede comprender uno o varios cromatogramas de masas. De manera alternativa, un juego de datos de un cromatograma o cromatograma TIC reconstruido. Además se debe observar que el término "juegos de datos" comprende tanto datos espectrométricos en bruto como datos que ya han sido preprocesados (por ejemplo para eliminar ruidos, línea base, detección de picos, etc.).

Además, tal como se utiliza en esta descripción, el término "juegos de datos" puede hacer referencia sustancialmente a la totalidad de los datos espectrométricos asociados con una o varias mediciones espectrométricas o a un subconjunto de los mismos. Por ejemplo, los datos asociados con las mediciones espectrométricas de diferentes fuentes de muestras (muestras de grupos con síntomas de la enfermedad (muestras de grupos experimentales) con respecto a muestras de referencia o grupos sanos (muestras de grupos de control)) se pueden agrupar en diferentes juegos de datos. Como resultado de ello un primer juego de datos se puede referir a mediciones de muestras de un grupo experimental y un segundo juego de datos se puede referir a mediciones de muestras del grupo de control. Además, los juegos de datos pueden hacer referencia a datos agrupados basados en cualquier otra clasificación que se considere relevante.

La presente invención también da a conocer un método de datos espectrométricos utilizando análisis multivariante para procesar datos de dos o más niveles jerárquicos de correlación. En cada una de las etapas (a),(b) y (d) se puede utilizar análisis multivariante en una serie de juegos de datos para discernir correlaciones (y/o anti-correlaciones) entre juegos de datos a un primer nivel de correlación, después de lo cual se puede utilizar análisis multivariante para discernir correlaciones (y/o anti-correlaciones) entre juegos de datos a un segundo nivel de correlación. En la etapa (a) la determinación del perfil biológico de un sistema biológico se puede basar también en las correlaciones discernidas en uno o varios niveles de correlación.

De acuerdo con la presente invención el proceso de datos espectrométicos en cada una de las etapas (a),(b) y (d) se puede llevar a cabo utilizando múltiples etapas de análisis multivariante para procesar juegos de datos en un proceso jerárquico, de manera que una o varias de las etapas del análisis multivariante comprende además el proceso de datos en dos o más niveles jerárquicos de correlación. Por ejemplo, en cada una de las etapas (a), (b) y (d) se puede utilizar un primer análisis multivariante en una serie juegos de datos para discernir uno o varios juegos de diferencias y/o similitudes entre ellos; un segundo análisis multivariante puede ser utilizado para determinar un primer nivel de correlación (y/o anti-correlación) entre un primer juego de diferencias (o similitudes) y uno o varios de los juegos de datos; y el segundo análisis multivariante puede ser utilizado para determinar un segundo nivel de correlación (y/o anti-correlación) entre el primer juego de diferencias (o similitudes) y uno o varios de los juegos de datos. En la etapa (a) la determinación del perfil biológico de la enfermedad se puede basar en las correlaciones discernidas en uno o varios niveles de correlación.

Entre las formas adecuadas de análisis multivariante se incluyen, por ejemplo, análisis de componentes principales ("PCA"), análisis discriminante ("DA"), PCA-DA, análisis de factor, correlación canónica (CC), mínimos cuadrados parciales ("PLS"), análisis discriminante lineal predictivo ("PLDA"), redes neurales, análisis multinivel/multiproce-
so/multibloque, análisis de objetivo iterativo, análisis general "procrustus", máquinas de vector de soporte ("SVM"), técnicas de reconocimiento "parafac y pattern".

La utilización de las técnicas de análisis multivariante para perfilado solamente que se han descrito es bien conocida en la técnica. Para una descripción más detallada se puede hacer referencia, por ejemplo, a la solicitud de Patente Provisional USA nº de serie 60/312.145 (Método y Sistema para Perfilado de Sistemas Biológicos).

Para extraer el valor máximo de los datos se pueden utilizar técnicas de análisis multivariante, tal como se ha esquematizado en lo anterior, conjuntamente con estrategias, estadísticas e informáticas adicionales. Una vez determinadas y cuantificadas diferencias estadísticamente significativas por ejemplo en abundancias de metabolitos entre grupos de muestras, el objetivo pasa a ser la comprensión de las razones biológicas subyacentes de los resultados y los contextos de los mismos. Una primera etapa consiste en identificar componentes metabólicos observados en espectros de datos y revelados por análisis multivariante constituyendo diferencias significativas entre muestras. Esta identificación comporta de manera típica la consulta de varias bases de datos de espectros y estructuras de componentes de metabolitos conocidos. Una etapa siguiente es reunir conocimiento existente sobre interacciones moleculares con intermedio de búsquedas de bases de datos públicas y privadas. Esto puede significar un cierto avance en la explicación de las asociaciones y comportamiento observado en los resultados de perfil metabolómico. No obstante, dado que la mayor parte de las bases de datos metabólicas, genómicas, proteómicas y de interacción muestran eventos bioquímicos en estado estático, se necesitan herramientas analíticas y matemáticas cada vez más sofisticadas para integrar pistas biológicas desconectadas en modelos dinámicos más apropiados para explicar, por ejemplo, los procesos
patológicos.

Ciertamente tanto los análisis multivariante lineales como no-lineales pueden descubrir asociaciones estadísticamente significativas entre componentes biomoleculares que no se explicarán por la búsqueda de bases de datos o literatura existente.

Una realización preferente del método de la presente invención completa las siguientes etapas:

1.

Se hace selección de las muestras relevantes, por ejemplo, líquidos corporales (plasma, orina, CSF, saliva, fluido sinovial, etc.).

2.

Se hace una selección de la amplitud del perfil biológico; transcriptos, proteínas, metabolitos, etc..

3.

Se prepara una muestra en las técnicas espectrométricas a utilizar para determinar el perfil biológico (por ejemplo GCMS, LCMS, CEMS, MS/MS, combinaciones de varias metodologías en NMR, técnicas electroforéticas basadas en geles, etc.).

4.

Se determina el perfil utilizando técnicas espectrométricas, técnicas basadas en geles, perfiles NMR y enfoques preferentes MS en caso de metabolómica cubriendo lípidos, esteroides, ácidos bílicos, eicosanoides, (neuro)péptidos, vitaminas, ácidos orgánicos, neurotransmisores, aminoácidos, carbohidratos, componentes orgánicos iónicos, nucleosidos, componentes inorgánicos, xenobióticos, etc. cubriendo preferentemente péptidos. Asimismo se puede incluir un perfil general MS para describir en un experimento único los componentes con concentración más elevada que son frecuentemente una buena indicación para el equilibrio/homeostasis de un sistema además del perfil NMR.

5.

Los datos obtenidos se preprocesan utilizando preferentemente la técnica descrita en la solicitud de Patente Holandesa nº 1016034 en combinación con PCA-DA, análisis multivariante multibloque/multiproceso basado en técnicas lineales y no-lineales y el algoritmo de correspondencia lineal parcial.

6.

El resultado del punto 4 es combinado con otras fuentes de datos relevantes tales como datos biológicos basados en modelos animales, historial médico, registros químicos clínicos, puntos extremos clínicos, biomarcadores, marcadores sustitutos, descripción y comportamiento médico, social, datos psicológicos, etc.

7.

Se estudia la dinámica (no lineal o lineal) de enfermedades dinámicas utilizando uno de los componentes de perfilado o cualquier combinación de componentes de perfilado preferentemente utilizando una combinación de compresión no lineal y técnicas de modelado dinámico.

El concepto de la presente invención se basa de manera adecuada en los aspectos siguientes, el perfilado de mezclas complejas tales como líquidos corporales por una combinación de NMR y una selección de técnicas espectrométricas de masas hifenadas (GC-, LC-, -CE-MS/MS, ICPMS), la evaluación de la combinación con preproceso/escalado de datos precedentes de análisis multivariante multibloques/multiproceso, la combinación de juegos de datos instrumentales creados con otros juegos de datos relevantes, enlace de juegos de datos que proceden de muestras de un sistema pero a través de diferentes perfiles de líquidos corporales y la capacidad de estudiar todas las formas de dinámica no-lineal.

De acuerdo con la presente invención se pueden diseñar medicamentos basados en productos sintéticos.

Ejemplo

El método según la presente invención se ha mostrado esquemáticamente en la figura 1. Un experimento típico de acuerdo con la presente invención basada en las marcas (fingerprints) generadas por el enfoque de biología de sistemas de un experimento típico, se basa en las siguientes etapas:

1.

Se mide (se hacen las marcas o "huellas dactilares") un número único de componentes o un juego de diferentes mezclas, preferentemente con una variación significativa en composición, por una técnica de perfilado tal como en NMR o espectrometría de masas; indicados como lotes -1-n- en la parte izquierda de la figura 1.

2.

Los perfiles del efecto de estos lotes después de la administración en un modelo animal o en una prueba en humanos se miden así como los de un grupo de referencia no tratado (formado por animales enfermos y sujetos/pacientes de tipo natural o sano) o escogidos para su tratamiento de otro modo.

3.

El grupo de referencia proporciona el perfil del biomarcador para la enfermedad y los otros experimentos proporcionan el impacto de la mezcla en el modelo de la enfermedad y revela asimismo otros efectos. Además se pueden utilizar pruebas o efectos biológicos típicos en humanos medidos en modelos de células y/o modelos de animales para evaluación de la mezcla multicomponente. Esto proporciona una prueba del efecto en el grupo de enfermedad específico. En el caso de que un grupo de control no se encuentre disponible se pueden realizar análisis comparativos para poner de manifiesto el efecto biológico óptimo hacia un punto final o hipótesis clínico.

4.

La correlación multivariante no lineal de los modelos de los componentes de la mezcla y los perfiles de efecto incluyendo también todas las demás informaciones, tales como puntos finales clínicos o cualquier efecto biológico en otros modelos (basados en células o modelos animales), posibilita la detección de los modelos de componentes responsables para los efectos biológicos.

5.

En el diseño de nuevas intervenciones combinatorias se puede estudiar el impacto de componentes individuales y se puede determinar el impacto del perfil de la enfermedad en términos de cambios en biología efectuados o cuando no identificados, también como impacto sobre una cierta parte del perfil de la enfermedad. Un ejemplo de este enfoque se indica en la figura 2, en la que el impacto de diferentes medicamentos sobre el desarrollo de aterosclerosis en modelos animales se ha evaluado por respuestas basadas en el sistema. Claramente, ambos medicamentos tienen diferentes respuestas, lo que es visualizado solo de manera parcial en la representación 2-D. Cuando se analizan en detalle las diferencias sobre el impacto del perfil de la enfermedad se puede observar por redes de correlación, ver por ejemplo figura 3 y se puede explicar a nivel de bioquímica y como consecuencia puede servir para el diseño de la estrategia de la mezcla.

Claims (14)

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   1. Método in vitro para la identificación, dentro de una mezcla de productos sintéticos multicomponentes, de los componentes y sus respectivas concentraciones responsables de efectos aditivos o sinérgicos sobre el perfil biológico de una enfermedad dentro de un grupo de sistemas vivos, cuya mezcla es una mezcla de compuestos sintéticos que han sido producidos por síntesis química, no por proceso natural, cuyo método comprende las siguientes etapas:

   (a)

   determinar el perfil biológico de la enfermedad comparando el perfil biológico de un grupo de sistemas vivos con síntomas de la enfermedad, con el perfil biológico de un grupo de referencia (grupo sano) de sistemas vivos, utilizando un análisis multivariante, por medición e integración de datos procedentes de uno o varios perfiles metabólicos, genéticos y/o proteómicos;

   (b)

   determinar el impacto de una serie de muestras de una o varias composiciones sintéticas sobre el perfil biológico de la enfermedad, en cuyas muestras las concentraciones de uno o varios compuestos sintéticos difieren, utilizando análisis multivariante;

   (c)

   preparar un conjunto de mezclas de productos sintéticos multicomponentes que se espera que muestren un impacto deseado sobre el perfil biológico de la enfermedad en base a la información obtenida en la etapa (b);

   (d)

   determinar el impacto del conjunto de mezclas multicomponentes preparado en la etapa (c) sobre el perfil biológico de la enfermedad utilizando análisis multivariante a efectos de identificar dichos componentes y sus concentraciones respectivas.

2. 2. Método, según la reivindicación 1, en el que después de la etapa (d), a partir del conjunto de mezclas de productos sintéticos multicomponentes preparadas en la etapa (c), se seleccionan una o varias mezclas en una etapa (e), cuyas mezclas seleccionadas muestran el impacto deseado sobre el perfil biológico de la enfermedad.
3. 3. Método, según la reivindicación 1 ó 2, en el que en la etapa (a) se hace uso como mínimo de una técnica espectrométrica, como mínimo una técnica basada en electromigración y/o como mínimo una técnica cromatográfica para determinar el perfil de la enfermedad.
4. 4. Método, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, en el que en la etapa (b) se hace utilización como mínimo de una técnica espectrométrica, como mínimo una técnica basada en electromigración y/o como mínimo una técnica cromatográfica para determinar el impacto de la serie de muestras de la mezcla multicomponente en el perfil biológico de las muestras de la enfermedad.
5. 5. Método, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, en el que en la etapa (c) se hace utilización como mínimo de una técnica espectrométrica, como mínimo una técnica basada en electromigración y/o como mínimo una técnica cromatográfica para determinar la composición de las muestras.
6. 6. Método, según cualquiera de las reivindicaciones 1-5, en el que se utilizan dos o más técnicas espectrométicas o técnicas basadas en electroemigración.
7. 7. Método, según la reivindicación 6, en el que se utiliza como mínimo una técnica de resonancia magnética nuclear y una técnica de espectrometría de masas o técnica basada en electroemigración.
8. 8. Método, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, en el que el perfil biológico comprende los perfiles metabólico, genético y proteómico
9. 9. Método, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, en el que en la etapa (a) se determinan los perfiles biológicos como mínimo de un tipo de líquido corporal.
10. 10. Método, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 9, en el que en (a) se determinan los perfiles biológicos como mínimo de un tipo de tejido.
11. 11. Método, según la reivindicación 10, en el que en (a) se determinan los perfiles biológicos como mínimo de 2 tipos diferentes de líquidos corporales.
12. 12. Método, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 11, en el que en (a) se determinan los perfiles biológicos utilizando uno o varios de los siguientes biomarcadores: genes, transcriptos, proteínas, metabolitos y elementos (trazas).
13. 13. Método, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 12, en el que el número de muestras en la etapa (b) es como mínimo de 2.
14. 14. Método, según la reivindicación 13, en el que el número de muestras en la etapa(c) está comprendido entre 5 y 100.