¿Sabías que descubrir un nuevo medicamento toma entre 10 y 15 años y que el costo asciende a miles de millones de dólares? La cantidad de tiempo, dinero y esfuerzo invertido es enorme, pero todo está cambiando gracias a una disciplina científica conocida como Quimioinformática. ¿En qué consiste y cómo ayuda a descubrir nuevos fármacos? La respuesta es tan emocionante como compleja, y en esta entrada te lo contamos de manera sencilla.
¿Qué es la quimioinformática? La emocionante fusión entre la química y la informática
Para entender qué es la quimioinformática, imagina que tienes que encontrar una llave única que abra una cerradura extremadamente compleja. Pero la llave está escondida entre una montaña de diez mil millones de llaves diferentes. ¡Vaya tarea! ¿Te imaginas cuánto tiempo y esfuerzo te tomaría buscar a mano y probar cada llave una por una?
Pues bien, ante este monumental desafío se encuentra la industria farmacéutica. La cerradura representa una proteína causante de una enfermedad, y la llave es una molécula química que podría convertirse en un fármaco. Durante décadas, los expertos han utilizado sistemas ‘manuales’ para encontrar cada nuevo medicamento, invirtiendo una cantidad de tiempo, dinero y esfuerzo verdaderamente descomunal.
Volviendo a la analogía, imagina que ahora cuentas con un sistema inteligente capaz de descartar de inmediato nueve de cada diez llaves que no encajan. El sistema también te ayuda a predecir cuáles llaves tienen la forma más prometedora, reunirlas y clasificarlas en manojos. ¡Genial! Esa es, en esencia, la magia de la Quimioinformática.
¿Qué es la quimioinformática? Según el portal PubMed, ‘es un campo de la tecnología de la información que se centra en la recopilación, el almacenamiento, el análisis y la manipulación de datos químicos’. Esta disciplina científica utiliza la informática y las técnicas de la ciencia de datos para resolver problemas complejos en la química. Está principalmente enfocada en el descubrimiento de fármacos, pero también tiene aplicaciones en múltiples sectores (agroquímica, alimentación, etc.).
Dos pilares fundamentales: Datos y Algoritmos
Para entender cómo funciona la quimioinformática, debemos hablar de sus dos componentes esenciales: los datos químicos, por un lado, y los algoritmos y modelos, por el otro. Estos últimos se utilizan para procesar los datos químicos, y así obtener información útil que permita optimizar la elaboración de fármacos. Para ello, primero es necesario llevar al plano digital todos los datos relacionados con cada compuesto químico existente.
Así que todo comienza con la digitalización de las moléculas. Estas pueden representarse de manera digital usando formatos especiales (como SMILES, InChI, o archivos SDF) que una computadora puede entender y procesar. Claro está, no estamos hablando de simples dibujos: estos archivos codifican información como los átomos, sus enlaces, su estructura tridimensional, carga eléctrica, propiedades físicas, etc. Esto ha dado como resultado la existencia de gigantescas bases de datos que almacenan millones de moléculas, tanto naturales como sintéticas.
- Una vez que los compuestos químicos, con todas sus características, son llevados al plano digital, es posible aplicar sobre ellos herramientas computacionales.
- De esto se encarga la quimioinformática: aplicar a los datos químicos la estadística, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la minería de datos y los métodos de reconocimiento de patrones.
- Todos estos algoritmos y modelos agilizan muchísimo el análisis de tan enorme cantidad de datos, con el objetivo final de elaborar fármacos.
Cómo ayuda la quimioinformática a descubrir nuevos fármacos
Básicamente, lo que hace la quimioinformática es optimizar cada etapa del proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos. Vale decir que este proceso es un ciclo largo y complejo que puede tomar entre 10 y 15 años y costar miles de millones de dólares. Pero mucho de este esfuerzo se ha simplificado enormemente gracias a la fusión entre la química y la informática. Veamos cómo es esto posible dentro de las primeras etapas de la elaboración de un medicamento:
Etapa 1: Descubrimiento e investigación
Para crear un fármaco, lo primero que hacen los científicos es investigar qué causa una enfermedad. Dentro de esa causa, identifican un objetivo biológico o diana (como una proteína o un gen) que pueda ser alterado para tratar dicha enfermedad. En este punto, la quimioinformática ayuda a saber si una diana es «drogable», es decir, si tiene un cerrojo (regresando a la analogía inicial) en el que introducir una llave (molécula) para intentar modificarla.
Además, las técnicas de tratamiento de datos también ayudan a identificar y crear moléculas candidatas (manojos de llaves) que pudieran interactuar con la diana. En vez de probar físicamente millones de compuestos, se realiza un tamizado virtual en bases de datos masivas para identificar los mejores candidatos. Así, lo que antes tomaba de dos a cuatro años, ahora se realiza en muchos menos tiempo y con una inversión menor de dinero y esfuerzo.
Etapa 2: Fase preclínica
En la fase preclínica se toman los compuestos más prometedores identificados, y se les aplican rigurosos estudios para evaluar su seguridad y eficacia. Normalmente, estos estudios se realizan tanto in vitro (sobre células y tejidos) como in vivo (en animales). Pero, la quimioinformática permite simular todos estos estudios in silico, es decir, en un ordenador, y con resultados muy similares a las pruebas de laboratorio. Naturalmente, esto hace posible el ahorro de recursos y tiempo, y evita que se sinteticen cientos de variantes inútiles.
Etapa 3: Fases de ensayos clínicos
Si los estudios preclínicos son exitosos, el compuesto pasa a ser evaluado en seres humanos. Claro está, dicho compuesto puede ser muy potente en un tubo de ensayo o en una simulación digital. Pero si el cuerpo humano no lo absorbe, resulta tóxico o el hígado lo metaboliza demasiado rápido, será un fármaco fallido. Por eso, antes de hacer pruebas en humanos, es necesario realizar una prueba de Predicción de Propiedades ADMET, que mide la Adsorción, Distribución, Metabolismo, Excreción y Toxicidad del compuesto en el cuerpo humano.
Afortunadamente, los modelos quimioinformáticos también pueden ejecutar pruebas de predicción de propiedades ADMET. Esto puede hacerse incluso antes de probar el compuesto en animales, a fin de descartar candidatos problemáticos de forma temprana. Otra vez, realizar estas simulaciones digitales reduce la cantidad de ensayos clínicos fallidos, así como la necesidad de usar sujetos de prueba (y el impacto ético que esto conlleva).
En conclusión, hemos visto a groso trazo cómo qué es la quimioinformática y cómo ayuda a descubrir nuevos fármacos. La escalabilidad de esta disciplina científica es enorme, por lo que se esperan más y mejores resultados en el futuro. Al combinar el poder de la química con la inteligencia computacional, se abre todo un universo de posibilidades para tratar enfermedades de manera más rápida, precisa y económica.
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