Un equipo de investigadores perteneciente al Instituto Nacional de Veterinaria de Dinamarca ha pasado años alimentando modelos de computadora con información acerca de las toxinas. Estos modelos ayudan a estudiar sustancias desconocidas que pueden poner en peligro nuestra salud, y también en ciertas situaciones reducen o eliminan la necesidad de experimentar con animales.

Los modelos denominados QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationships) son modelos de computadora con una base de datos llena de información sobre las estructuras químicas de sustancias conocidas, y determina si ellas pueden por ejemplo causar alergias o afectar a las hormonas. Una serie de modelos matemáticos se agregan luego a la base de datos.

Cuando los investigadores quieren usar una nueva sustancia en el desarrollo de un nuevo medicamento, o tal vez cuando tienen que utilizar un suavizante en un producto de plástico, los modelos pueden comparar la estructura química de la nueva sustancia con sustancias existentes en la base de datos. Si la nueva sustancia es similar a una sustancia alergénica conocida, puede causar cáncer o es peligrosa en alguna otra forma, la base de datos así lo dirá.

Esta es una forma inteligente de eliminar a las sustancias potencialmente tóxicas y centrarse en aquellas que no son nocivas. De esta manera usted puede evitar las pruebas con animales con sustancias que han sido previstas de ser dañinas.

Los modelos ayudan a eliminar fármacos que son malos candidatos

"Estos modelos pueden ser utilizados desde el principio en, por ejemplo, el desarrollo de un nuevo medicamento. Sólo es necesario tener la estructura química de la sustancia descrita en un pedazo de papel, y luego se puede ejecutar a través de los modelos", dice Eva Bay Wedebye, Asesora Jefe de la División de Toxicología y Evaluación de Riesgos en el Instituto Nacional de Veterinaria, la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU VET).

"Si los modelos indican que una sustancia puede tener efectos secundarios no deseados, entonces usted puede acelerar los estudios experimentales pertinentes sobre los mismos para eliminar malos candidatos a fármacos antes de invertir grandes sumas de dinero en ellos. Esta focalización en determinadas situaciones podría potencialmente eliminar la necesidad de experimentar con animales".

Antes de la llegada de los modelos QSAR, este tipo de información sólo se podía conseguir a través de la experimentación con animales, por lo que de esta manera los modelos son un paso importante para reducir el número de experimentos con animales.

Sin embargo, el método no es perfecto. Sólo puede ser tan bueno como la información de la base de datos y será siempre asociado con cierta incertidumbre. Sin embargo, la certeza aumenta a medida que la base de datos siga creciendo.

Menos ensayos con amiales - un efecto colateral afortunado

El propósito inicial de la utilización de estos modelos no era reducir el número de ensayos con animales, está fue tan sólo una coincidencia afortunada. Los modelos fueron desarrollados inicialmente para que sea más fácil de averiguar si los productos químicos podían ser perjudiciales para la salud.

Este es también el motivo por el cual el grupo de investigación QSAR en la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) está trabajando junto con el Ministerio de Medio Ambiente de Dinamarca. Los modelos QSAR siguen siendo una buena alternativa a la experimentación con animales, los cuales serían necesarios para determinar la toxicidad de las sustancias desconocidas si no existieran estos modelos.

Desafortunadamente, muchos animales de prueba están siendo utilizados en otros tipos de investigación, por ejemplo, en la investigación básica. Aquí, también, los científicos han llegado con las alternativas, una de ellas se ve en el tipo de bacterias que los animales tienen en sus intestinos.

Las bacterias intestinales en los ratones explican los resultados de las pruebas

Si conoce la composición de las bacterias en los intestinos de los ratones utilizados en experimentación, usted podría trabajar con tan sólo la mitad de los ratones. Esto puede sonar un poco extraño, pero la explicación es que las bacterias intestinales de los ratones juegan un papel importante.

"Si usted monitorea la flora intestinal de los ratones que utiliza en experimentación y elige sólo aquellos que responden mejor, usted podrá trabajar sólo con ellos en su experimento. Esto podría, en algunos casos, significar una reducción a la mitad del número de ratones, o tal vez más", dice Axel Kornerup Hansen, profesor en el Departamento de Biología de Enfermedades Veterinarias de la Universidad de Copenhague, que también está en la junta directiva de una Centro recientemente creado que promueve alternativas a la experimentación animal.

En un experimento, el grupo de investigación de Hansen podría explicar hasta con un 70-80 por ciento la variación de cómo los ratones respondieron al tener un producto alergénico puesto en sus oídos - basado solamente en su flora intestinal.

Esto significa que la mezcla bacteriana que los ratones tienen en sus estómagos determina en gran medida cómo el oído responde al contacto con una sustancia alergénica.

Un montón de dinero ahorrado

Hoy en día, los investigadores utilizan ratones endocriados para evitar el ruido en los datos experimentales. Por ejemplo, no tiene mucho sentido utilizar ratones en un experimento de diabetes si esos ratones no desarrollan diabetes como resultado de ser diferentes de los otros ratones. Por lo tanto estos ratones se tornan redundantes.

Esto puede ser resuelto mediante la comparación de las bacterias intestinales. Si la flora intestinal da resultados ampliamente diferentes en el experimento, esto puede ensuciar los resultados. Sin embargo, si se determina de antemano que los ratones tienen el mismo tipo de bacterias - o por lo menos si este se toma en cuenta en el análisis posterior - una gran cantidad de ruido puede ser eliminado de los datos experimentales. Sin este ruido, es posible llegar a las mismas conclusiones usando menos animales.

La investigación sobre la importancia de las bacterias puede ser ampliamente utilizado para reducir el número de animales en investigación - incluso en la investigación básica, en donde una gran mayoría de los animales son utilizados.

"Estoy convencido que de aquí a diez años esto va a ser incorporado por completo en nuestros métodos experimentales", dice Hansen, cuyo grupo de investigación ha probado sus métodos en muchas de las compañías farmacéuticas más grandes de Dinamarca.

Existe un interés latente en estas posibilidades, sobre todo porque hay una gran cantidad de dinero que se ahorra al disminuir el número de animales en investigación.

Traducido desde la web Sciencenordic.com