Sabies que descobrir un nou medicament pren entre 10 i 15 anys i que el cost puja a milers de milions de dòlars? La quantitat de temps, diners i esforç invertit és enorme, però tot està canviant gràcies a una disciplina científica coneguda com a Quimioinformàtica. ¿En què consisteix i com ajuda a descobrir nous fàrmacs? La resposta és tan emocionant com complexa, i en aquesta entrada t'ho expliquem de manera senzilla.
Què és la quimioinformàtica? L'emocionant fusió entre la química i la informàtica
per entendre què és la quimioinformàtica, imagina que has de trobar una clau única que obri un pany extremadament complex. Però la clau està amagada entre una muntanya de deu mil milions de claus diferents. Quina tasca! T'imagines quant de temps i esforç et prendria buscar a mà i provar cada clau una per una?
Doncs bé, davant d'aquest monumental desafiament hi ha la indústria farmacèutica. El pany representa una proteïna causant d'una malaltia, i la clau és una molècula química que podria esdevenir un fàrmac. Durant dècades, els experts han utilitzat sistemes 'manuals' per trobar cada nou medicament, invertint una quantitat de temps, diners i esforç veritablement descomunal.
Tornant a l'analogia, imagina que ara comptes amb un sistema intel·ligent capaç de descartar immediatament nou de cada deu claus que no encaixen. El sistema també us ajuda a predir quines claus tenen la forma més prometedora, reunir-les i classificar-les en manats. Genial! Aquesta és, en essència, la màgia de la Quimioinformàtica.
Què és la quimioinformàtica? Segons el portal PubMed, 'és un camp de la tecnologia de la informació que se centra en la recopilació, l'emmagatzematge, l'anàlisi i la manipulació de dades químiques'. Aquesta disciplina científica utilitza la informàtica i les tècniques de la ciència de dades per resoldre problemes complexos en la química. Està principalment enfocada al descobriment de fàrmacs, però també té aplicacions en múltiples sectors (agroquímica, alimentació, etc.).
Dos pilars fonamentals: Dades i Algorismes
Per entendre com funciona la quimioinformàtica, hem de parlar dels seus dos components essencials: els dades químiques, d'una banda, i els algorismes i models, de l'altra. Aquests darrers s'utilitzen per processar les dades químiques, i així obtenir informació útil que permeti optimitzar l'elaboració de fàrmacs. Per això, primer cal portar al plànol digital totes les dades relacionades amb cada compost químic existent.
Així que tot comença amb la digitalització de les molècules. Aquestes poden representar-se de manera digital usant formats especials (com SMILES, InChI, o fitxers SDF) que un ordinador pot entendre i processar. És clar, no estem parlant de simples dibuixos: aquests fitxers codifiquen informació com els àtoms, els seus enllaços, la seva estructura tridimensional, càrrega elèctrica, propietats físiques, etc. Això ha donat com a resultat l'existència de bases de dades gegantines que emmagatzemen milions de molècules, tant naturals com sintètiques.
- Una vegada que els compostos químics, amb totes les seves característiques, són portats al pla digital, és possible aplicar-hi eines computacionals.
- D'això se n'encarrega la quimioinformàtica: aplicar a les dades químiques l'estadística, el aprenentatge automàtic, la intel·ligència artificial, la mineria de dades i els mètodes de reconeixement de patrons.
- Tots aquests algorismes i models agiliten moltíssim l'anàlisi d'una quantitat tan gran de dades, amb l'objectiu final d'elaborar fàrmacs.
Com ajuda la quimioinformàtica a descobrir nous fàrmacs
Bàsicament, el que fa la quimioinformàtica és optimitzar cada etapa del procés de descobriment i desenvolupament de fàrmacs. Val a dir que aquest procés és un cicle llarg i complex que pot trigar entre 10 i 15 anys i costar milers de milions de dòlars. Però molt d‟aquest esforç s‟ha simplificat enormement gràcies a la fusió entre la química i la informàtica. Vegem com és possible dins les primeres etapes de l'elaboració d'un medicament:
Etapa 1: Descobriment i investigació
Per crear un fàrmac, el primer que fan els científics és investigar què causa una malaltia. Dins aquesta causa, identifiquen un objectiu biològic o diana (com una proteïna o un gen) que pugui ser alterat per tractar aquesta malaltia. En aquest punt, la quimioinformàtica ajuda a saber si una diana és «drogable», és a dir, si en té un forrellat (tornant a l'analogia inicial) on introduir-ne una Clau (molècula) per intentar modificar-la.
A més, les tècniques de tractament de dades també ajuden a identificar i crear molècules candidates (manells de claus) que poguessin interactuar amb la diana. En comptes de provar físicament milions de compostos, es realitza un tamisat virtual en bases de dades massives per identificar els millors candidats. Així, allò que abans prenia de dos a quatre anys, ara es realitza en molts menys temps i amb una inversió menor de diners i esforç.
Etapa 2: Fase preclínica
A la fase preclínica es prenen els compostos més prometedors identificats, i se'ls apliquen rigorosos estudis per avaluar-ne la seguretat i l'eficàcia. Normalment, aquests estudis es realitzen tant in vitro (sobre cèl·lules i teixits) com in vivo (en animals). Però, la quimioinformàtica permet simular tots aquests estudis in silico, és a dir, en un ordinador, i amb resultats molt similars a les proves de laboratori. Naturalment, això fa possible l'estalvi de recursos i temps i evita que se sintetitzin centenars de variants inútils.
Etapa 3: Fases d'assaigs clínics
Si els estudis preclínics són reeixits, el compost passa a ser avaluat en éssers humans. És clar, aquest compost pot ser molt potent en un tub d'assaig o en una simulació digital. Però si el cos humà no ho absorbeix, resulta tòxic o el fetge el metabolitza massa ràpid, serà un fàrmac fallit. Per això, abans de fer proves en humans, cal fer-ne una prova de Predicció de Propietats ADMET, que mesura l'Adsorció, Distribució, Metabolisme, Excreció i Toxicitat del compost al cos humà.
Afortunadament, els models quimioinformàtics també poden executar proves de predicció de propietats ADMET. Això es pot fer fins i tot abans de provar el compost en animals, per tal de descartar candidats problemàtics de forma primerenca. Una altra vegada, fer aquestes simulacions digitals redueix la quantitat d'assajos clínics fallits, així com la necessitat de fer servir subjectes de prova (i l'impacte ètic que això comporta).
En conclusió, hem vist a gran traç com què és la quimioinformàtica i com ajuda a descobrir nous fàrmacs. L'escalabilitat d'aquesta disciplina científica és enorme, de manera que s'esperen més i millors resultats en el futur. Combinant el poder de la química amb la intel·ligència computacional, s'obre tot un univers de possibilitats per tractar malalties de manera més ràpida, precisa i econòmica.
Des de molt jove he sentit una gran curiositat per tot allò relacionat amb els avenços científics i tecnològics, especialment aquells que ens fan la vida més fàcil i entretinguda. M'encanta estar al corrent de les últimes novetats i tendències, i compartir les meves experiències, opinions i consells sobre els equips i gadgets que faig servir. Això em va portar a convertir-me en redactor web fa poc més de cinc anys, enfocat principalment als dispositius Android i sistemes operatius Windows. He après a explicar amb paraules simples allò que resulta complicat perquè els meus lectors ho puguin entendre fàcilment.