Les personnes atteintes de diabète de type 1 doivent vérifier leur glycémie plusieurs fois par jour et s'injecter de l'insuline pour maintenir leur glycémie dans une fourchette saine. Une meilleure alternative, longtemps recherché par les chercheurs sur le diabète, serait de l'insuline conçue pour rester dans le sang, devenir actif uniquement en cas de besoin, comme juste après un repas.

Un obstacle au développement de ce type d'« insuline sensible au glucose » est qu'il est difficile de savoir comment ces médicaments se comporteront sans les tester sur des animaux. Les chercheurs du MIT ont maintenant créé un modèle informatique qui devrait rationaliser le processus de développement :leur nouveau modèle peut prédire comment l'insuline sensible au glucose (GRI) affectera la glycémie des patients, basé sur des traits chimiques tels que la vitesse à laquelle le GRI s'active en présence de glucose.

"Le concept de GRI est un objectif de longue date du domaine du diabète, " dit Michael Strano, le professeur Carbon P. Dubbs de génie chimique au MIT. "Si c'est fait correctement, vous pourriez faire en sorte que les diabétiques puissent prendre une dose occasionnelle et ne jamais avoir à s'inquiéter de leur glycémie."

Le nouveau modèle a permis aux chercheurs d'identifier plusieurs candidats GRI solides, qu'ils prévoient maintenant de tester sur des animaux.

Strano est l'auteur principal de deux articles récents sur les GRI, qui paraissent dans les journaux Chimie de la nature et Matériaux de santé avancés . Le premier auteur des deux articles est l'étudiant diplômé du MIT, Naveed Bakh.

"Une conception rationnelle"

Dans les années récentes, les scientifiques ont expérimenté plusieurs types de GRI. Dans le récent article de Nature Chemistry, Strano et ses collègues ont décrit certains des progrès qui ont été réalisés et ont présenté une série d'approches synthétiques spécifiques qui pourraient aider à faire des GRI une réalité pratique. Il s'agit notamment d'utiliser des modèles mathématiques du corps humain pour prédire comment les GRI se comporteraient chez les patients, facilitant la conception et le test de ces médicaments.

Dans le document Advanced Healthcare Materials, l'équipe du MIT a utilisé ce type de modélisation pour analyser l'insuline qui est modifiée afin qu'elle puisse interagir avec le glucose. L'insuline a des molécules appelées PBA qui lui sont attachées, et ces molécules de PBA peuvent se lier au glucose, qui active alors l'insuline.

D'autres approches GRI que les scientifiques ont essayées impliquent l'insuline intégrée dans des hydrogels qui libèrent le médicament lorsqu'ils rencontrent du glucose, et des particules porteuses d'insuline fabriquées à partir de polymères qui se dégradent lorsqu'elles se lient au glucose. Dans tous ces cas, il est important de savoir à quel point le glucose interagira avec le GRI et à quelle vitesse l'insuline commencera à agir.

L'équipe du MIT a conçu des équations qui décrivent le comportement de l'insuline modifiée par PBA en fonction de paramètres tels que la force avec laquelle le glucose se lie au GRI et la rapidité avec laquelle l'insuline est activée. Ils ont combiné ces équations avec des modèles existants sur le comportement du glucose et de l'insuline dans différents compartiments du corps, comme les vaisseaux sanguins, muscle, et le tissu adipeux.

"Nous avons commencé par penser le GRI comme un ensemble d'équations, " dit Strano. " Le résultat est la première conception rationnelle du GRI. "

Par conséquent, les chercheurs peuvent désormais saisir des traits spécifiques du GRI et modéliser le comportement du GRI dans le corps humain sur une période de 24 heures, avec des repas consommés à certains intervalles tout au long de la journée. Le modèle prédit la quantité de sucre dans le sang qui augmentera après les repas, la force de la réponse insulinique déclenchée, et le taux de sucre dans le sang qui en résulte.

Les chercheurs ont intégré les limites de glycémie recommandées par l'American Diabetes Association dans leur modèle, leur permettant de déterminer quels paramètres GRI produisent un contrôle de la glycémie dans les limites des lignes directrices suggérées.

L'article montre qu'il est possible d'optimiser la conception de l'insuline chimiquement modifiée, dit Frank Doyle, le doyen de la John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences de l'Université Harvard.

"En outre, ils démontrent un contrôle (simulé) efficace pour trois repas sur une période de 24 heures, ainsi qu'un scénario de repas manqué. Pris ensemble, ces résultats révèlent la promesse passionnante d'une telle stratégie pour le traitement du diabète, avec la possibilité d'une évaluation clinique humaine, " dit Doyle, qui n'a pas participé à l'étude.

Bien que ce modèle soit spécifique à une catégorie de GRI, les chercheurs prévoient d'appliquer cette approche pour développer des modèles similaires pour d'autres types de GRI.

Nouveaux candidats

Strano dit qu'il espère que d'autres chercheurs, en particulier les chimistes médicinaux, utilisera le nouveau modèle pour guider le développement de nouveaux candidats GRI. L'équipe du MIT poursuit également plusieurs des meilleurs candidats prédits par le modèle et prévoit de travailler avec Michael Weiss, professeur de biochimie à la Case Western Reserve University, pour les tester sur des souris.

Les chercheurs pensent que cette approche pourrait être étendue à d'autres types de médicaments qui répondraient aux changements des conditions physiologiques, par exemple, anticoagulants qui sont activés lorsque les protéines de la coagulation sanguine deviennent élevées.

« Nous pourrions envisager un avenir où ce serait la norme pour toutes les thérapies :nous pourrions demander à nos médicaments de moduler leur puissance en fonction de notre besoin instantané en temps réel, " dit Strano. " C'est du gâteau dans le ciel à ce stade, mais le point de départ de ce concept est un modèle pour leur conception."

Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site populaire qui couvre l'actualité de la recherche du MIT, innovation et enseignement.