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Nuevas tecnologías para desarrollar medicamentos cada vez más rápido

Shutterstock / metamorworks

Sergio Ruiz Carmona, Baker Heart and Diabetes Institute

El ibuprofeno, un medicamento que la mayoría de nosotros hemos utilizado más de una vez para tratar dolor, inflamación o fiebre, celebró el 60 cumpleaños de su descubrimiento este 2021.

Se empezó a investigar a principios de los años cincuenta pero no se aprobó como medicamento hasta 19 años más tarde. Aunque pueda parecer sorprendente, es común que un fármaco tarde más de 15 años entre los primeros experimentos y su aprobación como tratamiento.

Detrás de un nuevo medicamento disponible se pueden esconder miles de intentos fallidos. Estos se quedan atrás porque no superan alguna de las etapas necesarias: no son lo suficientemente activos o generan respuestas inesperadas perjudiciales. Todo esto hace que la inversión, tanto de dinero como de tiempo, sea uno de los grandes obstáculos en el avance de la medicina.

Sin embargo, tenemos casos excepcionales. Por ejemplo, el virus que causa el sida fue descubierto en 1983 y los primeros experimentos para encontrar un medicamento empezaron en 1986. El primer tratamiento se aprobó en 1995, solo 9 años más tarde. ¿A qué se debe la diferencia respecto al ibuprofeno?

La ayuda de los ordenadores

El sida es uno de los primeros casos en que se usaron ordenadores para ayudar y guiar el desarrollo de un medicamento. Gracias a la información que proporcionaban, los investigadores tenían más pistas sobre qué resultados esperaban y cómo podían mejorarlos hasta conseguir la actividad necesaria. De esta manera, pudieron encontrar el medicamento que buscaban mucho más rápido.

Hoy en día, con el aún más importante avance de la tecnología, es más común la utilización de diversas técnicas computacionales en el diseño de fármacos. Por ejemplo, los ordenadores son capaces de sugerir o predecir si un fármaco será más o menos activo comparándolo con otros medicamentos conocidos.

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Informática y biología estructural

Por otro lado, la biología estructural es otra de las ramas que han ayudado al rápido desarrollo de fármacos. Hace referencia a la ciencia que estudia la estructura de las proteínas, las encargadas del funcionamiento de cada célula de nuestro organismo.

La mayoría de los fármacos se unen a proteínas específicas y modifican su actividad. En las últimas décadas se ha avanzado mucho en este campo y ahora disponemos de imágenes de muchas de las proteínas del cuerpo humano.

proteina - fármaco
En color azul y verde, una proteína desde el punto de vista de un ordenador. En color rosa, un fármaco unido a la proteína.

Mediante la combinación de la biología estructural y los ordenadores, podemos estudiar la interacción entre un medicamento y su proteína diana. Para ello, los ordenadores leen e interpretan las imágenes de las proteínas y analizan millones de posibles fármacos para seleccionar los que tienen más posibilidades de ser activos.

Con los años, los ordenadores se han vuelto más inteligentes y, además de leer imágenes estáticas, son capaces de interpretar cómo se mueven las proteínas en nuestro cuerpo.

Como si de un vídeo se tratase, esta visión dinámica se acerca mucho más a la realidad que una imagen estática. Esto nos permite no solo entender el funcionamiento de los medicamentos del futuro, sino también cómo modificarlos y mejorarlos.

Un nuevo método alternativo para desarrollar fármacos

Aprovechando esa evolución, en la Universidad de Barcelona se ha creado un método computacional alternativo, bautizado como Dynamic Undocking, para identificar nuevos fármacos de una manera aún más eficiente.

El método, publicado en la revista Nature Chemistry, combina la parte estática y la parte dinámica de la biología estructural. Estudiamos la interacción entre un fármaco y su proteína diana y optimizamos tanto la manera en la que encajan como la resistencia a deshacer dicha interacción.

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Con una perspectiva que no se había explotado anteriormente en el diseño y optimización de fármacos, se analizó la estabilidad estructural de la unión entre el posible fármaco y la proteína humana. Gracias a los ordenadores, podemos aplicarlo a miles de fármacos y seleccionar los mejores candidatos.

Se ha demostrado su aplicación en diversas dianas terapéuticas involucradas en cáncer y, posteriormente, se han seguido desarrollando nuevas mejoras y aplicaciones del método. Estas son accesibles en otro de los artículos científicos publicados por el laboratorio de la Universidad de Barcelona.

Actualmente, el método está disponible libremente para cualquier persona interesada y es fácilmente adaptable para diferentes enfermedades.

Nuevas tecnologías para el futuro de la medicina

El Dynamic Undocking se ha aplicado en diferentes proyectos. Recientemente, con la intención ayudar en la respuesta contra la covid-19, el gobierno de Australia otorgó un premio al autor del artículo por su actual trabajo en el Baker Heart and Diabetes Institute. Gracias a ello, se pudieron utilizar este y otros métodos desarrollados durante su tesis para inhibir el SARS-CoV-2, el virus causante de covid-19.

No obstante, los resultados conseguidos por el momento no han sido positivos. En el camino han aparecido dificultades similares a las encontradas por otros científicos en el mundo, en un contexto en el que las investigaciones están focalizadas en desarrollar vacunas mejores y más accesibles para dicha enfermedad.

Por otra parte, también se ha colaborado con el Instituto de Oncología del Hospital Vall d’Hebron de Barcelona para encontrar posibles tratamientos para leucemia y síndromes mielodisplásicos. Este proyecto ha dado lugar a una patente y a un nuevo proyecto que trabajará para llevar los resultados al máximo número de pacientes.

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El Dynamic Undocking abre la puerta a otros investigadores de todo el mundo para trabajar en la búsqueda de nuevos fármacos para cualquier enfermedad de manera accesible.

Con la evolución de la tecnología, es de esperar que aparezcan nuevos métodos complementarios que, juntos, contribuyan a ayudar en el desafío común de la medicina.

Sin ir más lejos, hace unos días se publicó AlphaFold, un nuevo método que permite conocer la estructura de nuevas proteínas.

En el cruce entre la inteligencia artificial y la biología estructural, AlphaFold nos da la oportunidad a los investigadores a evolucionar y desarrollar nuevos métodos como el Dynamic Undocking. Gracias a estas innovaciones, solo el tiempo dirá dónde están los límites de la medicina del futuro.

Sergio Ruiz Carmona, Investigador Postdoctoral, Baker Heart and Diabetes Institute