Ministerio de Ciencia e Innovación

Desarrollan un método de cribado de compuestos naturales de alto rendimiento para la deficiencia de coenzima Q

De izquierda a derecha, Ana Belén Cortés, Ana Sánchez, Carlos Santos, Aida Berenguel, María Alcázar y Juan Carlos Rodríguez.
CIBERER | lunes, 2 de diciembre de 2019

Investigadores de la U729 CIBERER que lidera Plácido Navas en la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla han identificado 5 moléculas con capacidad para revertir la deficiencia de coenzima Q gracias a un método de alto rendimiento de cribado en un modelo de levadura. Este trabajo pone las bases para la identificación de nuevas moléculas y su prueba en modelos celulares humanos con el objetivo de buscar una nueva terapia universal para la deficiencia de Coenzima Q10.

La deficiencia de coenzima Q10 es una enfermedad mitocondrial que en su forma primaria es causada por la existencia de variantes en alguno de los genes que codifican las proteínas COQ responsables de la síntesis. Esta deficiencia se caracteriza por la variedad de los síntomas generados, debido al gran número de genes implicados (13 genes) y por las diversas funciones biológicas del coenzima Q10, además de su conocida función como transportador de electrones en la cadena respiratoria mitocondrial. La enfermedad suele ser de inicio temprano y afectar a diversos órganos y sistemas.

Hasta el momento la única terapia disponible es la suplementación con coenzima Q10, y aunque ha producido algunos resultados positivos, esta molécula muestra una baja biodisponibilidad y una pobre acumulación en los tejidos diana de la enfermedad. Una segunda desventaja es que no permite la reversión de los defectos producidos en diversos órganos durante el desarrollo embrionario y las primeras fases del crecimiento.

Actualmente se está desarrollando una nueva estrategia con el uso de precursores solubles del coenzima Q10 tales como el ácido vanillínico, el ácido resorcílico o el 2,4 hidroxibenzoato. Estas moléculas son baratas, no tóxicas y han mostrado buenos resultados en modelos celulares y ratones. Sin embargo, al contrario que el coenzima Q10, son específicas para pacientes con variantes en determinados genes, y no se pueden aplicar de forma general a todos los pacientes.

El reciente estudio, enmarcado en la tesis doctoral de Aida Berenguel y coordinado por Carlos Santos-Ocaña (U729 CIBERER), ha desarrollado un método de alto rendimiento para el cribado de compuestos naturales con capacidad para revertir la deficiencia de coenzima Q en un modelo de levadura. El particular diseño del método ha hecho posible la detección de moléculas con capacidad para revertir la deficiencia causada por mutaciones en diversos genes necesarios para la síntesis de coenzima Q en levadura.

Esta metodología, en un estudio piloto, ha permitido la identificación de 5 moléculas de origen bacteriano, no descritas hasta el momento, tras analizar 1200 extractos pertenecientes a la colección de extractos naturales de la Fundación MEDINA en Granada. Los siguientes pasos de este estudio, financiado mediante un proyecto de Excelencia de la Junta de Andalucía, son prometedores ya que las 5 moléculas identificadas proceden de 3 de los 9 extractos positivos obtenidos en el proyecto y es importante destacar que la colección completa de la Fundación MEDINA se compone de 300.000 extractos.

El futuro de este estudio queda enmarcado en el abordaje de un análisis completo de la colección de extractos de la Fundación MEDINA, la identificación de nuevas moléculas y su prueba en modelos celulares humanos, para la búsqueda de una nueva terapia universal para la deficiencia de Coenzima Q10.

Artículo de referencia:

Design of High-Throughput Screening of Natural Extracts to Identify Molecules Bypassing Primary Coenzyme Q Deficiency in Saccharomyces cerevisiae. Aida M. Berenguel Hernández, Mercedes de la Cruz, María Alcázar-Fabra, Andrés Prieto-Rodríguez, Ana Sánchez-Cuesta, Jesús Martin, José R. Tormo, Juan Carlos Rodríguez-Aguilera, Ana Belén Cortés-Rodríguez, Plácido Navas, Fernando Reyes, Francisca Vicente, Olga Genilloud, Carlos Santos-Ocaña. SLAS Discovery. https://doi.org/10.1177/2472555219877185