#JBCM 18

Título: Evaluación de los genes diana y principios activos elegidos para reposicionamiento de fármacos para la Enfermedad de Alzheimer

Nombre: Mireya Sánchez Ibáñez  - e-mail: mireyasanchez95@alu.uma.es - Twitter: @Mireya355

Grupo: Estudiante máster / Biología de Sistemas

Director/a: José Luis Royo Sánchez-Palencia. Dpto. Especialidades Quirúrgicas, Bioquímica e Inmunología

Tutor/a: Enrique Viguera Mínguez. Dpto. Biología Celular, Genética y Fisiología

 

Resumen:

La enfermedad de Alzheimer es reconocida como uno de los mayores retos médicos y sociales de nuestra sociedad. Hasta la fecha se han buscado de forma exhaustiva tratamientos modificadores del curso de la enfermedad, existiendo únicamente tratamientos sintomáticos que intentan contrarrestar el deterioro cognitivo y conductual vinculado a la enfermedad sin demasiado éxito. De esta forma el enfoque actual trata de buscar fármacos que afecten directamente a las vías patogénicas involucradas en los síntomas clínicos como las agregaciones de beta-amiloide y ovillos neurofibrilares, inflamación, etc., pero éstos suelen fracasar en las fases finales de estudio [1]. Nuestro grupo ha desarrollado una metodología para racionalizar Ia información obtenida de los rastreos completos del genoma y obtener así nuevos genes diana para reposicionamiento de fármacos. La base de la metodología utilizada son los análisis de correlaciones SNP-Niveles de expresión, que nos proporcionan una evidencia funcional de las redes génicas involucradas en la enfermedad de Alzheimer [2]. El objetivo principal de este trabajo es realizar un estudio bioinformático sobre las redes diana obtenidas y analizar sus fármacos moduladores, para finalmente comprobar la efectividad de nuestros candidatos en un modelo de Caenorhabditis elegans que sobreexpresa la fracción humana del beta-amiloide 1-42 [3].

 

Referencias:

[1] Winblad, B. et al. Defeating Alzheimer's disease and other dementias: a priority for European science and society. The Lancet Neurology 15, 455-532 (2016).
[2] Zhu, Z. et al. Integration of summary data from GWAS and eQTL studies predicts complex trait gene targets. Nature Genetics 48, 481-487 (2016).
[3] Ziehm, M. et al. Drug repurposing for aging research using model organisms. Aging Cell 16, 1006-1015 (2017).

Financiación: