La investigación llevada a cabo en la Universidad CEU Cardenal Herrera, bajo la dirección de Teresa Pérez Gracia y Beatriz Suay García, ha revelado propiedades antimicrobianas en antidepresivos y antipsicóticos, utilizando un modelo matemático innovador.
La Academia de Farmacia de la Comunitat Valenciana (AFCV) ha reconocido el trabajo de Antonio Tarín-Pelló, doctor por la Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH), otorgándole uno de los dos premios “accésits” a la mejor tesis doctoral de 2024. Su tesis, titulada “Elaboración y validación de un modelo de predicción matemático por medio de análisis topológico de datos para identificar actividad antibacteriana en fármacos comercializados. Búsqueda y obtención de nuevos antimicrobianos mediante el reposicionamiento de fármacos”, fue dirigida por la catedrática Pérez Gracia y por Suay García.
Reconocimiento a una investigación destacada
El evento donde se entregaron los premios “accésits” a la Tesis Doctoral AFCV 2024 tuvo lugar en el Salón de Actos de la Facultad de Farmacia y Ciencias de la Alimentación de la Universitat de València. La ceremonia estuvo presidida por Gerardo Stübing, presidente de la Academia, y clausurada por Hortensia Rico, decana del centro. Durante el acto, Adela Valero, académica de número, presentó las tesis galardonadas.
No es la primera vez que se reconoce la calidad e innovación del trabajo realizado por Tarín-Pelló. En 2025, su investigación recibió una mención especial en los Premios València Innovation Capital, que promueven iniciativas innovadoras desde el Ayuntamiento de Valencia.
Un modelo computacional revolucionario
El modelo computacional desarrollado por Antonio Tarín-Pelló permite detectar que ciertos medicamentos como los antidepresivos y antipsicóticos podrían ser una solución viable ante el creciente problema de infecciones bacterianas resistentes a los antibióticos. Además, este modelo también identificó propiedades antimicrobianas en otros fármacos como el antitusivo *dextrometorfano* y el antihistamínico *clorfenamina*.
A través del análisis realizado en su tesis, se confirmó que estos grupos terapéuticos interactúan con las mismas proteínas que son dianas para los antimicrobianos. Las interacciones predichas por el modelo fueron validadas mediante pruebas in silico y ensayos in vitro, utilizando cepas resistentes como *E. coli* con beta-lactamasas y *Salmonella* Typhimurium resistente a amoxicilina.
Afrontando un desafío global en salud pública
Este modelo predictivo es una herramienta eficaz para identificar rápidamente moléculas con propiedades antimicrobianas, lo que podría facilitar el reposicionamiento de fármacos como estrategia frente al alarmante aumento de infecciones bacterianas resistentes. La resistencia antimicrobiana es considerada una amenaza crítica para la salud pública mundial, lo que motiva al equipo investigador a impulsar el proyecto SWICEU, centrado en concienciar sobre el uso adecuado de antibióticos y fomentar actividades científicas ciudadanas para buscar nuevos antimicrobianos en entornos naturales.
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