“La automedicación puede traer muchos efectos que aún son desconocidos”

Jonathan Wheeler es becario doctoral del Conicet en la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología de la Universidad Nacional de Tucumán. Desarrolló un modelo matemático que puede predecir cómo un fármaco repercute en todos los órganos.

19 Mar 2017 500

A veces es sólo cuestión de jugarse por lo desconocido. Por eso que a uno le intriga, que le despierta sospechas, que lo llena de preguntas sin respuestas. A Jonathan Wheeler, cuando estudiaba Ingeniería Química en la UNT, le hacía ruido por qué la gente toma tantos medicamentos. Se preguntaba si exactamente se conocía todo lo que una sustancia provoca en el organismo. Por eso no dudó en armas las valijas y partir hacia Europa para aprender a fondo sobre redes complejas.

Mientras hacía la maestría en España trabajó, junto con investigadores de la Universidad Rovira i Virgili, en el desarrollo de un modelo matemático que permite predecir las vías de propagación que tendrá, por ejemplo, la administración de una droga. El estudio acaba de ser publicado por la prestigiosa revista Science Advances.

Los años que pasó estudiando las complejas redes orgánicas le dejaron en claro a este joven investigador que la epidemia de medicalización de la vida cotidiana es una verdadera amenaza para la salud de la gente. ¿Por qué? “La acumnulación de sustancias en el organismo pueden traer muchos efectos adversos que aún son desconocidos”, advierte.

Wheeler, que tiene 31 años y es becario doctoral del Conicet en la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología de la UNT, dice que hay que apostar por una vida lo más natural posible. Ahora se planteó un nuevo desafío: encontrar la forma en que las industrias tucumanas -puntualmente la azucarera- puedan mejorar su rendimiento disminuyendo el impacto ambiental que genera la producción.

- ¿De qué se trata concretamente el estudio que desarollaste?

- Es un trabajo que permite predecir el comportamiento de un sistema a partir de unas pocas mediciones. Estudiamos cómo afecta a un organismo la administración de una droga. Un evento como este afecta diferentes puntos de la red metabólica del cuerpo, pero, hasta hoy, no se puede medir o muestrear todo para saber cómo va afectando los sistemas, así que este modelo matemático permite predecir a partir de muy pocas muestras cuál es el camino que se ve afectado en el proceso.

- ¿O sea que hoy no se conocen todos los efectos que causa un medicamento?

- Los desarrollos de medicamentos incluyen pruebas rigurosísimas y testeos para abarcar lo más que se pueda sobre cómo actúa un medicamento y los efectos adversos que pueda tener. Sin embargo, de las 8.000 sustancias que hay en el organismo y que se pueden ver afectadas por la administración de una droga, hoy por hoy es posible medir sólo 500. No hay capacidad de medirlo todo. Aquí es donde tiene un papel importante nuestro descubrimiento: a partir de un modelo estadístico se puede predecir qué pasará en todos los órganos del cuerpo.

- ¿Y esto lo pudieron probar en un caso real?

- Hicimos las pruebas para ver si un brebaje para tratamiento de la obesidad era efectivo, si servía para activar el metabolismo de ácidos grasos. Y el método se pudo aplicar sin problemas. La experiencia consistió en medir la concentración de algunas moléculas que intervienen en los pasos metabólicos del cuerpo, llamadas metabolitos y que pueden ser, por ejemplo, enzimas o proteínas. Se determinaron sus cantidades antes de dar las drogas y después. A partir de unas pocas mediciones y muestras, el modelo matemático que desarrollamos permitió deducir lo que había ocurrido en la red metabólica y con el resto de los metabolitos que no habían podido ser medidos.

- ¿Este descubrimiento sirve para medicamentos que están en desarrollo, no para los que ya están en el mercado?

- Exactamente. La idea es que con este sistema se pueda apuntar mejor y más globalmente cuáles son los efectos que tiene un fármaco en el cuerpo humano, en todas sus áreas.

- Después de haber hecho este trabajo y teniendo en cuenta la epidemia de automedicación del mundo moderno, ¿creés que la situación es preocupante?

- Aunque no tengo los suficientes conocimientos médicos para meterme en el área clínica, al conocer todo el conjunto que produce en el organismo un fármaco, sí puedo asegurar que a veces el uso excesivo de algunos fármacos o la acumulacion de sustancias que tienen algunas drogas pueden traer efectos adversos que aún no conocemos. Hay que tener mucho cuidado.

- ¿Cuál es el futuro de este proyecto?

- El modelo que desarrollamos no sólo tiene aplicacion en la farmacología, sino también en cualquier sistema que represente una red compleja. Por ejemplo, durante epidemias, una de las cosas que se estudia es la red de aeropuertos internacionales, para poder determinar si se tiene que cerrar alguno o limitar su tráfico. De acuerdo a cómo viaja la gente, con esto se podría predecir hacia dónde se extenderá la epidemia y así identificar objetivamente qué aeropuertos conviene cerrar para evitar lo que podría convertirse en catástrofe epidemiológica.

- ¿Dónde te ves en los próximos años?

- Aunque me ofrecieron quedarme en España a hacer un doctorado decidí volverme a mi país. Me preguntaba por qué no llevar el conocimiento a mi tierra. Así que me autorrepatrié. Además, me interesaba aplicar los conocimientos para poder resolver problemas locales relacionados con la industria, para mejorar la producccion y disminuir el impacto ambiental.

- ¿Y pudiste hacer algo al respecto?

- Estamos en proceso; el problema es que muchos empresarios no aceptan las sugerencias del ámbito académico. Ahora estamos estudiando por ejemplo cuatro procesos alternativos a la producción de azúcar y alcohol. Según nuestros cálculos, no sólo podría esto mejorar la rentabilidad del sector, sino también generar nuevos trabajos, especialmente en las áreas rurales.

- ¿Qué cosas te preocupan como investigador?

- Que haya una nueva fuga de cerebros a causa de los recortes presupuestarios en el Conicet. Hoy muchos investigadores se están yendo al exterior. En Argentina hay pocas oportunidades y muchos son tentados para irse; los científicos argentinos son muy reconocidos y valorados afuera.

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