Dipublikasikan dalam Nature Communications pada 12 Juli 2017, laporan ini menjelaskan bagaimana peneliti menggunakan metode komputasional untuk secara sistematik mengambil data obat dengan akses-terbuka, dan menemukan satu yang bisa mengecilkan sel kanker hati pada tikus. Obat pyrvinium pamoat yang sudah lama digunakan untuk obat cacing keremi – ditemukan juga bisa digunakan untuk karsinoma hepatoselular.

Metode ini membuktikan bahwa peneliti bisa melakukan pengujian preklinis dalam spesimen biologis dan menggunakan analisis komputasional – bisa menghemat banyak sekali waktu. Penulis Bin Chen mencatat, "Saya sendiri ingin menggunakan pendekatan ini untuk mengobati pasien."

Bagaimana hal ini dilakukan

Atlas Genom Kanker merupakan peta mendetail perubahan genomik yang sudah ditemukan pada sekitar 36 jenis kanker berbeda. Tim peneliti membandingkan ciri khas ekspresi gen dari 14 kanker berbeda dengan ciri khas ekspresi gen jaringan yang sama saat berada dalam kondisi normal dan bebas kanker. Hal ini membuat mereka bisa melihat gen mana yang mengalami peningkatan atau penurunan regulasi dalam jaringan kanker, dibandingkan jaringan normal.

Dibekali dengan informasi ini, tim kemudian mencari database akses terbuka di The Library of Integrated Network-based Cellular Signatures L1000, untuk mengetahui senyawa kimia atau komponen mana yang memengaruhi sel kanker. Penelitian ini berhasil mengidentifikasi 12.442 molekul kecil yang bisa mengembalikan ekspresi gen abnormal, seperti kanker.

Database ini juga menunjukkan informasi dalam ekspresi gen dari gen paling penting dalam setiap ciri khasnya, di setiap konsentrasi obat yang mengandung molekul dan dalam durasi terapi berbeda.

Kemudian, menggunakan informasi ini, peneliti mempelajari datase ketiga – ChEMBL untuk mempelahari bagaimana obat tertentu membunuh jenis sel kanker spesifik. Kemudian, Chen dan timnya menggunakan database Cancer Cell Line Encyclopedia untuk membandingkan profil molekular dari lebih dari 1.000 keturunan sel kanker. Empat obat ditemukan paling mungkin memberikan efek, dan pyrvinium pamoate merupakan salah satunya.

Penemuan sendiri

"Karena pada banyak kanker, kami sudah memiliki banyak data efikasi obat, sehingga kami bisa melakukan analisis skala besar tanpa melakukan eksperimen biologis," jelas Chen. Mengembangkan hal ini, tim menciptakan database –  Reverse Gene Expression Score (RGES).

Sistem peringkat, memprediksikan sebaik apa obat berfungsi untuk mengembalikan ekspresi gen dalam penyakit tertentu dan mengembalikannya ke tingkat jaringan normal.

Meskipun peneliti kanker biasanya memiliki target mutasi genetik, namun Chen percaya bahwa obat yang digunakan dengan cara ini tidak terlalu efektif dan menyebabkan resistensi obat. Ia berharap bahwa RGES, akan mengarahkan ke obat yang lebih baik dan membantu peneliti menemukan target obat baru. Selain itu, karena RGES dibentuk berdasarkan karakteristik molekular tumor sebenarnya, maka RGES bisa digunakan untuk memprediksi efikasi obat secara lebih baik dibandingkan pengujian obat dengan sel tumor yang ditumbuhkan di laboratorium.

"Karena anggaran terus diturunkan dan jumlah profil ekspresi gen pada penyakit terus tumbuh, maka saya berharap kami dan yang lainnya bisa menggunakan RGES untuk memeriksa kandidat obat secara sangat efisien dan dengan efektivitas biaya," kata Chen.

"Harapan kami adalah sehingga pendekatan komputasional kami bisa diaplikasikan secara luas – bukan hanya untuk kanker –  tetapi juga untuk penyakit lain yang tersedia data molekularnya, dan hal ini bisa meningkatkan kecepatan penemuan obat baru untuk memenuhi permintaan yang tinggi," lanjutnya.

Masih ada tantangan besar yang harus dihadapi

Untuk sekarang, Chen dan timnya mendorong untuk memasukkan pyrvinium pamoat untuk terapi kanker hati melalui penelitian klinis tetapi keputusan ini sulit dilakukan disebabkan rendahnya pembiayaan. Menurut Chen, industri farmasi memiliki ketertarikan yang "sangat terbatas" dalam mengembangkan obat lama, khususnya jika patennya sudah kedaluwarsa.

Penulis laporan senior, dan direktur Institute for Computational Health Sciences di universitas, Atul Butte mengatakan, "Saya sangat percaya ada manfaat tinggi untuk beberapa molekul ini, tetapi akan dibutuhkan kreativitas komersil untuk mengetahui bagaimana cara mendapatkan manfaat senyawa ini, setidaknya cukup untuk menyamakan biaya penelitian klinis." MIMS

Bacaan lain:

5 gen langka "manusia super"
Edit gen menyelamatkan seorang anak berusia dua tahun dari leukemia
Peneliti Duke-NUS mengidentifikasi gen yang kemungkinan merupakan sebagian penyebab autisme

Sumber:
https://phys.org/news/2017-07-big-data-analysis-drug-discovery-method.html 
http://www.genengnews.com/gen-news-highlights/new-computational-method-to-aid-cancer-drug-discovery/81254661
https://www.statnews.com/2017/07/13/drug-development-big-data/