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Optibrium: Nuevo plugin QuanSA para PyMOL predice afinidad de ligandos

by Editor de Tecnologia marzo 25, 2026
written by Editor de Tecnologia

Optibrium, un desarrollador líder de software y soluciones de inteligencia artificial para el diseño molecular, ha anunciado hoy un nuevo plugin de QuanSA™ para PyMOL, que proporciona una interfaz gráfica de usuario (GUI) intuitiva para su método de predicción de afinidad de unión basada en ligandos, parte de la plataforma de modelado molecular 3D BioPharmics de la compañía. La nueva interfaz facilita a los químicos el acceso a predicciones de afinidad precisas que guían el diseño de compuestos potentes y reduce la carga de síntesis y pruebas en la optimización de candidatos.

An example of the visual output provided by the modern QuanSA PyMOL plugin. M32 is approximately 50 times more potent than the structurally similar m01, despite having near identical patterns of hydrogen bonding (red and blue cones). The difference is explained by additional steric contributions indicated by the surface patches highlighted by the black arrows. Image Credit: Optibrium Ltd.

Originalmente desarrollado como una herramienta de línea de comandos para usuarios expertos en computación, QuanSA (Análisis Cuantitativo del Campo Superficial) ahora es accesible para la comunidad química en general como un nuevo plugin para PyMOL. Las visualizaciones claras del plugin identifican las interacciones clave que impulsan la afinidad molecular, proporcionando información esencial que permite a los usuarios optimizar la potencia de sus moléculas.

QuanSA es un método diferenciado y validado que predice la afinidad de una molécula de fármaco potencial por su objetivo biológico. Su enfoque de aprendizaje automático, motivado físicamente, modela explícitamente los factores que rigen el reconocimiento y la unión molecular. Esto ofrece una precisión equivalente a los métodos de simulación líderes, como la perturbación de energía libre (FEP), pero a una fracción del coste computacional y sin requerir una estructura proteica. QuanSA permite que las predicciones de afinidad precisas estén disponibles mucho antes en un proyecto y hace que estas predicciones sean aplicables a más compuestos y a una gama más amplia de objetivos.

El plugin de QuanSA sigue a la reciente introducción de una interfaz de PyMOL para Surflex-Dock, el método de acoplamiento molecular de Optibrium, y refleja los esfuerzos continuos de la compañía para hacer que los sofisticados métodos de modelado 3D sean más accesibles. La interfaz de línea de comandos seguirá estando totalmente soportada para usuarios expertos y aplicaciones de cribado a gran escala.

El descubrimiento temprano de fármacos se basa en predicciones precisas de la afinidad de unión. Se ha demostrado que QuanSA ofrece una precisión equivalente a los métodos de simulación más avanzados, pero a una fracción del coste computacional e incluso cuando no se dispone de una estructura proteica. Poner esta capacidad en manos de la comunidad científica en general a través de una interfaz visual intuitiva es un paso importante. Cuanto más ampliamente se apliquen estas predicciones, mayor será el impacto que puedan tener en el descubrimiento de fármacos.»

Ann Cleves, VP de Ciencia Aplicada, División BioPharmics, Optibrium

Matthew Segall, Director Ejecutivo de Optibrium, añadió: «Entender por qué una molécula se une a un objetivo, y no solo con qué fuerza, es muy valioso en la optimización de candidatos. Con el nuevo plugin de PyMOL, los equipos ahora pueden visualizar las interacciones clave que impulsan la afinidad junto con las predicciones probadas de QuanSA, lo que les proporciona la información necesaria para tomar decisiones de diseño mejores y más seguras. El resultado es un camino más informado y eficiente hacia un candidato preclínico.»

El plugin de QuanSA para PyMOL está disponible para los titulares de licencias de BioPharmics sin coste adicional.

marzo 25, 2026 0 comments
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Salud

Alzheimer: Anticuerpo TREM2 impulsa microglía protectora

by Editora de Salud marzo 2, 2026
written by Editora de Salud

Un nuevo estudio publicado en la revista BIO Integration arroja luz sobre los mecanismos moleculares y celulares por los cuales un anticuerpo monoclonal agonista anti-TREM2 humano (hT2AB) podría mejorar la enfermedad de Alzheimer (EA). La EA, una enfermedad neurodegenerativa, es la principal causa de demencia en todo el mundo.

La investigación se centra en las microglías, células inmunitarias residentes en el sistema nervioso central (SNC), que desempeñan un papel crucial en la patología de la EA. Se ha observado que la acumulación de microglías alrededor de los depósitos de beta-amiloide (Aβ) es una característica distintiva de la enfermedad.

El receptor 2 expresado en células mieloides (TREM2) regula la función microglial, potenciando su respuesta al daño patológico de la EA, promoviendo la activación homeostática y modulando las vías protectoras. El hT2AB actúa como un ligando alternativo para TREM2 y ha demostrado potencial terapéutico en modelos de ratones con mutaciones en TREM2.

Este estudio combinó la secuenciación de ARN de células individuales (scRNA-seq) y la transcriptómica espacial para analizar la dinámica microglial en grupos tratados con hT2AB durante la progresión de la EA. Se identificaron subpoblaciones funcionales clave y biomarcadores centrales a través de análisis de pseudo-tiempo, análisis de comunicación celular y factores de transcripción (FT), con un enfoque en el proceso de diferenciación de las microglías hacia un fenotipo terapéutico.

Los análisis de scRNA-seq, transcriptómica espacial y deconvolución revelaron la complejidad de las microglías en la EA. El análisis pseudotemporal demostró las vías de diferenciación dinámica de las microglías durante la progresión de la enfermedad y después del tratamiento con hT2AB. Se identificaron siete subpoblaciones microgliales funcionalmente heterogéneas, destacando la subpoblación C2, que se expresó en mayor medida en el grupo tratado con hT2AB.

Las subpoblaciones relacionadas con Lineage1 (C7-C6-C4-C2-C1-C5) se alinearon con la transformación de las microglías hacia fenotipos protectores. El estudio también identificó biomarcadores centrales altamente expresados en la subpoblación C2, considerada un punto de inflexión clave en las dos trayectorias de diferenciación observadas. Además, el análisis de datos de transcriptómica espacial proporcionó evidencia directa de la distribución espacial de las subpoblaciones y vías clave.

Los resultados identificaron la subpoblación microglial C2 como el principal efector regulado por hT2AB en la patología de la EA. Se confirmó que hT2AB guía a las microglías hacia una diferenciación protectora, proporcionando evidencia a nivel celular del efecto terapéutico. Estos hallazgos profundizan la comprensión de la heterogeneidad de las microglías cerebrales en la EA y el mecanismo de acción de hT2AB, ofreciendo evidencia confiable para el desarrollo de nuevos biomarcadores y la optimización de terapias dirigidas a TREM2, con el potencial de mejorar los resultados clínicos en pacientes con EA.

Fuente:

Referencia del diario:

Sun, L., et. Al. (2026). Combined Analysis of Single Cell and Spatial Transcriptome Reveals Regulation of Anti-human TREM2 Agonist Monoclonal Antibody on the Functional Status of Microglia and Identification of Key Subsets and Biomarkers. BIO Integration. DOI: 10.1038/s43856-026-01432-w, https://www.scienceopen.com/hosted-document?doi=10.15212/bioi-2025-0179.

marzo 2, 2026 0 comments
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Salud

Inflamación y Cáncer: Nuevas Terapias y Biomarcadores

by Editora de Salud febrero 16, 2026
written by Editora de Salud

La inflamación crónica es un factor que puede tanto promover como suprimir el cáncer, dependiendo del contexto. Elementos clave como NF-κB, IL-6, STAT3, TAMs, MDSCs y Tregs orquestan un microambiente tumoral permisivo. La inmunoterapia, en particular los inhibidores de puntos de control inmunitario, ha revolucionado el tratamiento, aunque las respuestas siguen siendo heterogéneas. Esta revisión examina los mecanismos del cáncer impulsado por la inflamación, los esfuerzos traslacionales dirigidos a las vías inflamatorias y las estrategias clínicas que integran la inmunoterapia con agentes y biomarcadores antiinflamatorios. Las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial, la modulación del microbioma, la ómica unicelular y la edición genética, prometen refinar la terapia de precisión y superar la resistencia.

Introducción

Desde la observación de Virchow en el siglo XIX, la inflamación ha sido validada como una característica distintiva del cáncer. Hasta el 20% de los cánceres están relacionados con infecciones crónicas, autoinmunidad o exposiciones ambientales. La inflamación impulsa todas las etapas de la tumorigénesis y modula la respuesta terapéutica. Esta revisión sintetiza los avances mecanicistas, traslacionales y clínicos en el eje cáncer-inflamación.

Conocimientos mecanicistas

Vías de señalización: NF-κB y STAT3 promueven la supervivencia, la angiogénesis y la inmunosupresión. COX-2/PGE2 impulsa la proliferación y el reclutamiento de MDSC.

Células inmunitarias: Los TAMs (polarizados hacia M2), MDSCs, Tregs y neutrófilos N2 suprimen la inmunidad antitumoral. Los análisis unicelulares revelan heterogeneidad y objetivos terapéuticos.

Vías adicionales: El inflamasoma NLRP3 y las modificaciones epigenéticas perpetúan los ciclos inflamatorios.

Ejemplos específicos del cáncer:

  • CRC: La disbiosis, la activación de NF-κB/STAT3 y NLRP3 se correlacionan con un mal pronóstico.

  • Cáncer de pulmón: El tabaco/la contaminación del aire desencadenan COX-2/PGE2 e IL-6/STAT3; las mutaciones KRAS amplifican la inmunosupresión.

  • Cáncer de mama: La inflamación asociada a la obesidad impulsa la acumulación de MDSC/Treg; la PCR predice la respuesta neoadyuvante.

Inmunoterapia e inflamación

Inhibidores de puntos de control: Los anti-PD-1/PD-L1/CTLA-4 producen tasas de respuesta del 20-40%; los niveles elevados de IL-6 predicen resistencia. La inhibición de LAG-3 (relatlimab) fue aprobada en 2024.

CAR-T: Efectivo en neoplasias hematológicas; los tumores sólidos están limitados por el TME. Las células CAR-T editadas con CRISPR muestran una mejor persistencia en el TME inflamatorio.

Vacunas y virus oncolíticos: Las vacunas de neoantígenos personalizados y el talimogene laherparepvec están bajo investigación; se está explorando la combinación con agentes antiinflamatorios.

TILs: Eficacia en melanoma; mejora con CRISPR en desarrollo.

Terapias emergentes: Los BiTEs y los ADC se dirigen a marcadores inflamatorios para una administración precisa.

Avances traslacionales

Reposicionamiento de fármacos: La aspirina reduce el riesgo de CRC/metástasis; los inhibidores de COX-2 en FAP; las estatinas están bajo investigación.

Dirigirse a las citocinas: Tocilizumab (anti-IL-6R), siltuximab (anti-IL-6) e infliximab (anti-TNF) en ensayos; los estudios de 2025 combinan el bloqueo de IL-6 con ICIs en el cáncer de páncreas.

Inhibición de NF-κB/STAT3: Bortezomib (inhibidor del proteasoma) suprime NF-κB; los nuevos inhibidores de STAT3 reducen los MDSC preclínicamente.

Modelos preclínicos: Ratones humanizados; multi-ómica; los estudios unicelulares de 2024 revelan nichos inflamatorios espaciales.

Nanomedicina: Nanopartículas lipídicas reprograman los TAMs al fenotipo M1 en modelos de cáncer de mama.

Estrategias clínicas y biomarcadores

Biomarcadores inflamatorios: La PCR, la IL-6, la NLR y el PIV (valor pan-inmune-inflamación) predicen el pronóstico y la respuesta a los ICIs.

Biomarcadores predictivos: PD-L1 IHC, TMB, MSI; firmas emergentes de ctDNA y microbioma.

Enfoques combinados: ICIs + aspirina, inhibidores de VEGF, quimioterapia o radiación; los ensayos de CRC de 2024 combinan ICIs con moduladores del microbioma.

Manejo de irAE: Corticosteroides, inhibidores de TNF; sCD25 predice el riesgo.

Medicina personalizada: Modelos multiómicos impulsados por IA para la estratificación de pacientes y el ajuste del tratamiento en tiempo real.

Perspectivas futuras

Microbioma: Bifidobacterium y Akkermansia se correlacionan con la respuesta a los ICIs; FMT y la edición basada en CRISPR están bajo investigación.

IA y aprendizaje automático: Predicción del pronóstico y la resistencia a CAR-T; el modelo de Stanford de 2024 integra datos de imagen y texto.

Edición genética: Edición CRISPR-Cas9 de genes de agotamiento en células CAR-T; edición de ARN para la modulación reversible.

Ómica unicelular y espacial: Identificación de grupos de MDSC y mecanismos de resistencia; integración con IA para el mapeo dinámico del TME.

Nanotecnología y biopsias líquidas: Monitoreo de la sonda nanoprobe del TME; firmas inflamatorias basadas en ctDNA para la predicción no invasiva de la respuesta.

Oportunidades emergentes: Cargas útiles antiinflamatorias administradas por ADC; terapia combinada racional dirigida a vías paralelas (NF-κB + STAT3); farmacogenómica germinal para el tratamiento antiinflamatorio personalizado.

Conclusiones

La inflamación crónica impulsa la tumorigénesis, la evasión inmunitaria y la resistencia a la terapia. La integración de estrategias dirigidas a la inflamación con inmunoterapia y enfoques guiados por biomarcadores ofrece un camino hacia la atención del cáncer personalizada. Los avances en la modulación del microbioma, la IA, la edición genética y las tecnologías unicelulares posicionan al campo para un progreso transformador.

El estudio fue publicado recientemente en la Journal of Exploratory Research in Pharmacology.

Fuente:

Referencia del diario:

Yang, W. (2025). Cancer and Inflammation: Immunologic Interplay, Translational Advances, and Clinical Strategies. Journal of Exploratory Research in Pharmacology. DOI: 10.14218/jerp.2025.00045. https://www.xiahepublishing.com/2572-5505/JERP-2025-00045

febrero 16, 2026 0 comments
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