Cómo los pronósticos meteorológicos podrían ayudar a desarrollar medicamentos de «diseño» personalizados para su enfermedad

Su médico finalmente podrá diseñar con precisión el medicamento adecuado para usted simulando cómo funciona mediante los servicios de reducción de números en línea.

Necesitamos una mejor manera de descubrir tratamientos de gran éxito: parece que cuanto más gastan las empresas en investigación y desarrollo y más entendemos sobre el genoma, el microbioma y otros «oms», más difícil se vuelve llevar nuevos medicamentos al mercado. . Con el costo de entregar un nuevo medicamento que alcanza los $ 2.6 mil millones (£ 2.1 mil millones), según el Centro Tufts para el Estudio del Desarrollo de Medicamentos, y los períodos de gestación de una década o más, muchos están preocupados por el futuro. Ahora, sin embargo, estamos a punto de aprovechar el poder de las computadoras para personalizar el medicamento adecuado para el paciente adecuado.

Realiza un sueño articulado por primera vez por el más grande teórico británico, Paul Dirac. En 1929 dijo que, debido a los avances en la mecánica cuántica, «las leyes físicas que subyacen a la teoría matemática de gran parte de la física y de toda la química son, por tanto, plenamente conocidas». Entonces, ¿por qué no usar computadoras para hacer cumplir estas leyes para diseñar drogas? Después de todo, sabemos que la aspirina funciona porque inhibe las enzimas COX, como una llave que entra en una cerradura. ¿Por qué no intentar modelar cómo los diferentes fármacos potenciales interactúan con los objetivos del cuerpo?

Un problema: la teoría cuántica funciona bien con una pequeña cantidad de partículas, pero es difícil de usar en ejemplos del mundo real, donde la cantidad de átomos o moléculas a menudo excede un septilión (es decir, uno seguido de 24 ceros). Este es el «problema de múltiples escalas»; por ejemplo, todavía no podemos determinar cómo el punto de ebullición del agua líquida se desprende de sus propiedades moleculares.

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El problema de múltiples escalas regula el tiempo tanto como el espacio: los químicos computacionales pueden rastrear lo que sucede con todas estas moléculas al nivel de menos de un cuarto de segundo (un femtosegundo). Pero debe realizar alrededor de mil millones para ingresar al modo de microsegundos, que es la cantidad de tiempo que las cosas se ponen interesantes en la mayoría de la química del mundo real.

Muchos esperaban que la avalancha de información genómica cambiara todo, pero actualmente no existe un conocimiento profundo suficiente para explotar de manera efectiva todos estos datos.

Otro problema es que, en realidad, las «llaves» y las «cerraduras» son moléculas tridimensionales complejas que vibran, rotan y se deforman. El más mínimo cambio en la rotación, la forma o el ángulo de ataque de una molécula de fármaco puede tener efectos muy diferentes sobre su capacidad para unirse a un objetivo. Clásicamente, esto se explica por la teoría del caos, que dice que una pequeña causa puede crecer con el tiempo para producir grandes efectos.

Incluso con una gran cantidad de datos sobre cómo funcionan los fármacos, el caos significa que la forma en que una molécula de fármaco ancla un sitio objetivo en el cuerpo es extraordinariamente sensible a muchos factores: por lo tanto, utilizando métodos informáticos tradicionales, simulaciones independientes de la acción de un fármaco contra el VIH en la misma molécula objetivo. produjo resultados diferentes.

A pesar de estos desafíos, el desarrollo de fármacos in silico ahora está haciendo un progreso significativo, según Peter Coveney del University College London (UCL). Lidera el consorcio internacional CompBioMed que realiza simulaciones en medicina utilizando supercomputadoras como ARCHER, la supercomputadora nacional en el Reino Unido, Prometheus en Cracovia, Polonia y SuperMUC en el Centro de Supercomputación de Leibniz, Alemania.

Un estudio del equipo de Coveney, co-publicado con GlaxoSmithKline en el Journal of Chemical Theory and Computation, probó un método desarrollado por UCL para clasificar qué tan bien una amplia gama de candidatos a fármacos se adhieren a una sección de una proteína (un «dominio»). conocido como bromodominio, que está relacionado con el cáncer y las enfermedades inflamatorias. Afortunadamente, los resultados fueron rápidos y reproducibles.

Una vez que el equipo ha encontrado un candidato prometedor para las drogas, puede ponerlo a prueba con un nuevo enfoque llamado «alquimia de Monte Carlo», una referencia a la integración termodinámica con muestreo mejorado o, informalmente, una referencia a los métodos de Monte Carlo. se utilizan en la previsión meteorológica para explorar variaciones aleatorias en las condiciones iniciales para averiguar qué partes de la previsión son fiables.

Los investigadores se centraron en las transformaciones de una molécula de fármaco bien entendida, a través de intermedios (alquímicos) poco realistas, en una molécula no probada para calcular qué tan bien funciona el fármaco como fármaco. Informaron que pueden usar con precisión la alquimia de Monte Carlo para proporcionar información sobre cómo las mutaciones comunes causan resistencia adquirida a los medicamentos contra el cáncer de mama, como el tamoxifeno y el raloxifeno. «Al igual que con los pronósticos meteorológicos modernos, realizamos conjuntos de simulaciones», explica Coveney. «Y, como pronóstico del tiempo, proporcionaron un pronóstico de qué tan bien se unirá una nueva molécula a un lugar del cuerpo».

Su médico finalmente podrá diseñar con precisión el medicamento adecuado que funcione para usted, simulando cómo funciona utilizando los servicios de reducción de números en línea. Un día, no solo tu cabeza, sino todo tu cuerpo estará en las nubes.

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