La medicina de redes es la aplicación de la ciencia de redes para identificar, prevenir y tratar enfermedades. Este campo se centra en el uso de la topología y la dinámica de redes para identificar enfermedades y desarrollar medicamentos. La medicina de redes utiliza redes biológicas , como las interacciones proteína-proteína y las vías metabólicas . Las redes de enfermedades , que trazan relaciones entre enfermedades y factores biológicos, también desempeñan un papel importante en el campo. La epidemiología también se estudia ampliamente utilizando la ciencia de redes; las redes sociales y las redes de transporte se utilizan para modelar la propagación de enfermedades entre poblaciones. La medicina de redes es un área de la biología de sistemas centrada en la medicina .
El término "medicina en red" fue introducido por Albert-László Barabási en un artículo "Medicina en red: de la obesidad al 'diseasoma ' ", publicado en The New England Journal of Medicine , en 2007. Barabási afirma que los sistemas biológicos , de manera similar a los sistemas sociales y tecnológicos, contienen muchos componentes que están conectados en relaciones complicadas pero están organizados por principios simples. Apoyándose en las herramientas y principios de la teoría de redes , [1] los principios organizadores pueden analizarse representando los sistemas como redes complejas , que son colecciones de nodos vinculados entre sí por una relación biológica o molecular particular. Para las redes relacionadas con la medicina, los nodos representan factores biológicos ( biomoléculas , enfermedades, fenotipos, etc.) y los enlaces (bordes) representan sus relaciones (interacciones físicas, ruta metabólica compartida, gen compartido, rasgo compartido, etc.). [2]
Barabasi sugirió que entender las enfermedades humanas requiere que nos centremos en tres redes clave, la red metabólica , la red de enfermedades y la red social. La medicina en red se basa en la idea de que comprender la complejidad de la regulación genética , las reacciones metabólicas y las interacciones proteína-proteína y que representarlas como redes complejas arrojará luz sobre las causas y los mecanismos de las enfermedades. Es posible, por ejemplo, inferir un gráfico bipartito que represente las conexiones de las enfermedades con sus genes asociados utilizando la base de datos OMIM . [3] La proyección de las enfermedades, llamada red de enfermedades humanas (HDN), es una red de enfermedades conectadas entre sí si comparten un gen común. Utilizando la HDN, las enfermedades se pueden clasificar y analizar a través de las relaciones genéticas entre ellas. La medicina en red ha demostrado ser una herramienta valiosa para analizar grandes datos biomédicos. [4]
El conjunto completo de interacciones moleculares en la célula humana, también conocido como interactoma , se puede utilizar para la identificación y prevención de enfermedades. [5] Estas redes se han clasificado técnicamente como redes libres de escala , disassortativas y de mundo pequeño , que tienen una alta centralidad de intermediación . [6]
Se han mapeado las interacciones proteína-proteína , utilizando proteínas como nodos y sus interacciones entre sí como enlaces. [7] Estos mapas utilizan bases de datos como BioGRID y la Base de Datos de Referencia de Proteínas Humanas . La red metabólica abarca las reacciones bioquímicas en las vías metabólicas , conectando dos metabolitos si están en la misma vía. [8] Los investigadores han utilizado bases de datos como KEGG para mapear estas redes. Otras redes incluyen redes de señalización celular , redes reguladoras de genes y redes de ARN .
Utilizando redes de interactomas, se pueden descubrir y clasificar enfermedades, así como desarrollar tratamientos a través del conocimiento de sus asociaciones y su papel en las redes. Una observación es que las enfermedades pueden clasificarse no por sus fenotipos principales (patofenotipo) sino por su módulo de enfermedad , que es un vecindario o grupo de componentes en el interactoma que, si se interrumpe, da como resultado un patofenotipo específico. [5] Los módulos de enfermedad se pueden utilizar de diversas formas, como predecir genes de enfermedades que aún no se han descubierto. Por lo tanto, la medicina de redes busca identificar el módulo de enfermedad para un patofenotipo específico utilizando algoritmos de agrupamiento .
Las redes de enfermedades humanas , también llamadas enfermedadesoma, son redes en las que los nodos son enfermedades y los enlaces, la fuerza de correlación entre ellas. Esta correlación se cuantifica comúnmente en función de los componentes celulares asociados que comparten dos enfermedades. La primera red de enfermedades humanas publicada (HDN) analizó los genes y descubrió que muchos de los genes asociados a enfermedades son genes no esenciales , ya que estos son los genes que no alteran completamente la red y pueden transmitirse de generación en generación. [3] Las redes de enfermedades metabólicas (MDN), en las que dos enfermedades están conectadas por un metabolito o una vía metabólica compartida , también se han estudiado ampliamente y son especialmente relevantes en el caso de los trastornos metabólicos . [9]
Tres representaciones del enfeasoma son: [6]
Algunas redes de enfermedades conectan enfermedades con factores asociados fuera de la célula humana. Las redes de factores etiológicos ambientales y genéticos vinculados con enfermedades compartidas, llamadas "etioma", también se pueden utilizar para evaluar la agrupación de factores ambientales en estas redes y comprender el papel del medio ambiente en el interactoma. [11] La red de síntomas y enfermedades humanas (HSDN), publicada en junio de 2014, mostró que los síntomas de la enfermedad y los componentes celulares asociados a la enfermedad estaban fuertemente correlacionados y que las enfermedades de las mismas categorías tienden a formar comunidades altamente conectadas, con respecto a sus síntomas. [12]
La farmacología de redes es un campo en desarrollo basado en la farmacología de sistemas que analiza el efecto de los fármacos tanto en el interactoma como en el enferesoma. [13] La topología de una red de reacción bioquímica determina la forma de la curva dosis-respuesta del fármaco [14], así como el tipo de interacciones fármaco-fármaco, [15] por lo que puede ayudar a diseñar estrategias terapéuticas eficientes y seguras. Además, la red fármaco-diana (DTN) puede desempeñar un papel importante en la comprensión de los mecanismos de acción de los fármacos aprobados y experimentales. [16] La visión de la teoría de redes de los productos farmacéuticos se basa en el efecto del fármaco en el interactoma, especialmente la región que ocupa la diana del fármaco . La terapia combinada para una enfermedad compleja (polifarmacología) se sugiere en este campo ya que un ingrediente farmacéutico activo (API) dirigido a una diana puede no afectar a todo el módulo de la enfermedad. [13] El concepto de módulos de enfermedad se puede utilizar para ayudar en el descubrimiento de fármacos , el diseño de fármacos y el desarrollo de biomarcadores para la detección de enfermedades. [2] Puede haber una variedad de formas de identificar fármacos utilizando la farmacología de redes; Un ejemplo simple de esto es el método de "culpa por asociación". Este establece que si dos enfermedades son tratadas por el mismo fármaco, un fármaco que trata una enfermedad puede tratar la otra. [17] La reutilización de fármacos , las interacciones fármaco-fármaco y los efectos secundarios de los fármacos también se han estudiado en este campo. [18] [2] La siguiente iteración de la farmacología de red utilizó definiciones de enfermedad completamente diferentes, definidas como disfunción en los módulos de señalización derivados de los módulos de interacción proteína-proteína. Este último, así como el interactoma, tenía muchas deficiencias conceptuales, por ejemplo, cada proteína aparece solo una vez en el interactoma, mientras que en realidad, una proteína puede aparecer en diferentes contextos y diferentes ubicaciones celulares. Estos módulos de señalización se dirigen terapéuticamente mejor a varios sitios, que ahora es la nueva definición clínicamente aplicada de la farmacología de red. Para lograr una precisión mayor que la actual, los pacientes no deben seleccionarse únicamente en fenotipos descriptivos, sino también en función de diagnósticos que detecten la desregulación del módulo. Además, esta farmacología de red basada en mecanismos tiene la ventaja de que cada uno de los fármacos utilizados dentro de un módulo es altamente sinérgico, lo que permite reducir las dosis de cada fármaco, lo que a su vez reduce el potencial de que estos fármacos actúen sobre otras proteínas fuera del módulo y, por lo tanto, la posibilidad de que se produzcan efectos secundarios no deseados.[19]
Las epidemias en red se han construido aplicando la ciencia de redes a los modelos epidémicos existentes , ya que muchas redes de transporte y redes sociales desempeñan un papel en la propagación de enfermedades. [20] Las redes sociales se han utilizado para evaluar el papel de los lazos sociales en la propagación de la obesidad en las poblaciones. [21] Los modelos y conceptos epidémicos, como la propagación y el rastreo de contactos , se han adaptado para su uso en el análisis de redes. [22] Estos modelos se pueden utilizar en políticas de salud pública , con el fin de implementar estrategias como la inmunización dirigida [23] y se han utilizado recientemente para modelar la propagación de la epidemia del virus del Ébola en África occidental en todos los países y continentes. [24] [25]
Recientemente, algunos investigadores han tendido a representar el uso de medicamentos en forma de redes. Los nodos de estas redes representan medicamentos y los bordes representan algún tipo de relación entre estos medicamentos. Cavallo et al. (2013) [26] describieron la topología de una red de co-prescripción para demostrar qué clases de medicamentos son los más co-prescritos. Bazzoni et al. (2015) [27] concluyeron que las DPN de los medicamentos co-prescritos son densas, altamente agrupadas, modulares y asortativas. Askar et al. (2021) [28] crearon una red de interacciones fármaco-fármaco (DDI) graves que mostraba que estaba formada por muchos grupos.
El desarrollo de órganos [29] y otros sistemas biológicos se puede modelar como estructuras de red donde las características clínicas (por ejemplo, radiográficas, funcionales) se pueden representar como nodos y las relaciones entre estas características se representan como los vínculos entre dichos nodos. [30] Por lo tanto, es posible utilizar redes para modelar cómo interactúan dinámicamente los sistemas de órganos.
La División Channing de Medicina de Redes del Brigham and Women's Hospital se creó en 2012 para estudiar, reclasificar y desarrollar tratamientos para enfermedades complejas utilizando la ciencia de redes y la biología de sistemas . [31] Se centra en tres áreas:
El Instituto Tecnológico de Massachusetts ofrece un curso de grado llamado "Medicina en Red: Uso de la Biología de Sistemas y Redes de Señalización para Crear Nuevas Terapias contra el Cáncer". [33] Además, Harvard Catalyst (el Centro de Ciencias Clínicas y Traslacionales de Harvard) ofrece un curso de tres días titulado "Introducción a la Medicina en Red", abierto a profesionales clínicos y científicos con títulos de doctorado. [34]