Que é a quimioinformática e como axuda a descubrir novos fármacos?

Sabías que descubrir un novo fármaco leva entre 10 e 15 anos e custa miles de millóns de dólares? A cantidade de tempo, diñeiro e esforzo investidos é enorme, pero todo iso está a cambiar grazas a unha disciplina científica coñecida como quimioinformática.Que é e como axuda a descubrir novos fármacosA resposta é tan emocionante como complexa, e nesta publicación explicarémola dun xeito sinxelo.

Que é a quimioinformática? A emocionante fusión da química e a informática

Para comprender Que é a quimioinformática?Imaxina que tes que atopar unha chave única que abra unha fechadura extremadamente complexa. Pero a chave está agochada entre unha montaña de dez mil millóns de chaves diferentes. Que tarefa! Podes imaxinar canto tempo e esforzo levaría buscar e probar manualmente cada chave unha por unha?

Ben, a industria farmacéutica enfróntase a este desafío monumental. A fechadura representa unha proteína causante de enfermidades e a chave é unha molécula química que podería converterse nun fármaco. Durante décadas, Os expertos empregaron sistemas "manuais" para atopar cada novo fármaco, investindo unha cantidade verdadeiramente enorme de tempo, diñeiro e esforzo.

Voltando á analoxía, imaxina que agora tes un sistema intelixente É capaz de descartar inmediatamente nove de cada dez claves que non encaixan. O sistema tamén axuda a predicir que claves teñen a forma máis prometedora, a reunilas e a clasificalas en grupos. Xenial! Esa é, en esencia, a maxia da quimioinformática.

Que é a quimioinformática? Segundo o portal PubMed, "é un campo das tecnoloxías da información que se centra na recollida, almacenamento, análise e manipulación de datos químicos". Esta disciplina científica usa técnicas de informática e ciencia de datos para resolver problemas complexos en químicaCéntrase principalmente no descubrimento de fármacos, pero tamén ten aplicacións en múltiples sectores (agroquímicos, alimentación, etc.).

Dous piares fundamentais: datos e algoritmos

Para entender como funciona a quimioinformática, debemos falar dos seus dous compoñentes esenciais: datos químicos, por unha banda, e o algoritmos e modelos, por outra banda. Estes últimos utilízanse para procesar datos químicos e así obter información útil que permite a optimización do desenvolvemento de fármacos. Para iso, primeiro é necesario dixitalizar todos os datos relacionados con cada composto químico existente.

Entón, todo comeza coa dixitalización de moléculasEstas pódense representar dixitalmente mediante formatos especiais (como ficheiros SMILES, InChI ou SDF) que un ordenador pode comprender e procesar. Por suposto, non estamos a falar de debuxos sinxelos: estes ficheiros codifican información como átomos, os seus enlaces, a súa estrutura tridimensional, carga eléctrica, propiedades físicas, etc. Isto deu lugar á existencia de bases de datos xigantescas que almacenan millóns de moléculas, tanto naturais como sintéticas.

• Unha vez que os compostos químicos, con todas as súas características, son levados ao plano dixital, é posible aplicarlles ferramentas computacionais.
• De isto trata a quimioinformática: aplicar datos químicos estatísticas, as aprendizaxe automática, intelixencia artificial, minería de datos e métodos de recoñecemento de patróns.
• Todos estes algoritmos e modelos aceleran enormemente a análise dunha cantidade tan grande de datos, co obxectivo final de desenvolver fármacos.

Como a quimioinformática axuda a descubrir novos fármacos

Basicamente, o que fai a quimioinformática é optimizar cada etapa do proceso de descubrimento e desenvolvemento de fármacosCómpre sinalar que este proceso é un ciclo longo e complexo que pode levar de 10 a 15 anos e custar miles de millóns de dólares. Pero gran parte deste esforzo simplificouse enormemente grazas á fusión da química e a informática. Vexamos como isto é posible durante as primeiras etapas do desenvolvemento de fármacos:

Etapa 1: Descubrimento e Investigación

Para crear un fármaco, o primeiro que fan os científicos é investigar que causa unha enfermidade. Dentro desa causa, Identifican unha diana ou obxectivo biolóxico (como unha proteína ou un xene) que se pode alterar para tratar a enfermidade.Neste punto, a quimioinformática axuda a saber se un obxectivo é "drogable", é dicir, se ten un parafuso (volvendo á analoxía inicial) na que introducir un clave (molécula) para tentar modificala.

Ademais, as técnicas de procesamento de datos tamén axudan a identificar e crear moléculas candidatas (mozos de chaves) que poderían interactuar co obxectivo. En lugar de probar fisicamente millóns de compostos, un proxección virtual en bases de datos masivas para identificar os mellores candidatos. Así, o que antes levaba de dous a catro anos agora conséguese en moito menos tempo e cun menor investimento de diñeiro e esforzo.

Fase 2: Fase preclínica

Na fase preclínica, os compostos máis prometedores identificados son tomados e estudados rigorosamente para avaliar a súa seguridade e eficacia. Estes estudos adoitan levarse a cabo tanto in vitro (en células e tecidos) como in vivo (en animais). Pero, A quimioinformática permite simular todos estes estudos in silico, é dicir, nun ordenador, e con resultados moi semellantes aos das probas de laboratorio. Naturalmente, isto aforra recursos e tempo, e evita sintetizar centos de variantes inútiles.

Fase 3: Fases do ensaio clínico

Se os estudos preclínicos teñen éxito, o composto pasará ás probas en humanos. Por suposto, un composto deste tipo pode ser moi potente nun tubo de ensaio ou nunha simulación dixital. Pero se o corpo humano non o absorbe, é tóxico ou o fígado o metaboliza demasiado rápido, será un fracaso do fármaco. Polo tanto, antes de probalo en humanos, é necesario realizar unha Proba de predición de propiedades ADMET, que mide a adsorción, a distribución, o metabolismo, a excreción e a toxicidade do composto no corpo humano.

Afortunadamente Os modelos quimioinformáticos tamén poden executar probas de predición de propiedades ADMETIsto pódese facer mesmo antes de probar o composto en animais, para descartar candidatos problemáticos desde o principio. Unha vez máis, realizar estas simulacións dixitais reduce o número de ensaios clínicos fallidos, así como a necesidade de usar suxeitos de proba (e o impacto ético resultante).

En conclusión, vimos a grandes trazos o que é a quimioinformática e como axuda a descubrir novos fármacos. A escalabilidade desta disciplina científica é enorme., polo que se esperan máis e mellores resultados no futuro. Ao combinar o poder da química coa intelixencia computacional, ábrese todo un universo de posibilidades para tratar as enfermidades de forma máis rápida, precisa e económica.