Karla Rodríguez Hernández enumeró diversas técnicas que se emplean en el desarrollo de medicamentos; no obstante, la tecnología no sustituye a los experimentos in vitro o in vivo
Si bien la química computacional es una herramienta útil, las computadoras no son fábricas de fármacos, ya que siempre deben probarse a nivel experimental, afirmó la posdoctorante del Laboratorio de Productos Naturales del Instituto de Química (IQ) de la UNAM, Karla Rodríguez Hernández.
Al dictar la conferencia magistral Estrategias para el desarrollo de nuevos fármacos, mencionó que los modelos computacionales no sustituyen a los experimentos in vitro o in vivo, pues por lo general estos cálculos no demuestran una actividad biológica.
Estas sistematizaciones “no necesariamente garantizarán que un ligando (molécula pequeña) se una exactamente a un receptor”. A la fecha no se ha creado un fármaco exclusivamente por medio de una computadora que haya sido aprobado por la FDA (Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos). Si bien hay diseños de nodo, se deben modificar después de la actividad biológica, detalló.
En el Auditorio Carlos Graef del Edificio Amoxcalli de la Facultad de Ciencias de la UNAM, indicó que el desarrollo de fármacos requiere del conocimiento de la biología de la infección para proponer nuevas moléculas, y para ello se utilizan medios computacionales. Sin embargo, antes debe conocerse también la biología de receptores; o sea, qué proteínas permiten al parásito interaccionar con células humanas para favorecer los procesos de infección e inflamación, por ejemplo.
“Es decir, que se establezca la enfermedad, y para ello, si se cuenta con la proteína conocida del parásito, se pueden desarrollar blancos terapéuticos o moléculas para inhibirla”. Entonces, los métodos computacionales sí son una herramienta útil, recalcó Rodríguez Hernández.
Al participar en el Segundo Congreso de Biología Celular de Bacterias, señaló que en la búsqueda de nuevos fármacos la computación implica el trabajo conjunto de expertos de numerosas disciplinas: químicos, médicos, biólogos, fisicoquímicos, etcétera. “Ello significa que en la UNAM y en el país habría que consolidar grupos de investigación multidisciplinarios para la búsqueda de nuevos tratamientos, aplicando diversas técnicas computacionales para la obtención de moléculas prometedoras que contribuyan al desarrollo de nuevos fármacos”.
Entre los métodos a utilizar mencionó el de acoplamiento molecular que permite determinar la conformación y posición óptima del fármaco en un receptor que establece el modo de unión. Esto facilita, de alguna manera, “predecir qué actividad tenemos y qué podemos modificar en una molécula para mejorarla. Otro procedimiento sería virtual screening, técnica que realiza un filtrado computacional in silico de moléculas para seleccionar candidatos o hits farmacológicos antes de su evaluación experimental y localizar a los “líderes”.
Un procedimiento más es la dinámica molecular, la cual funciona como un microscopio virtual en la que la interacción y movimiento de partículas en un periodo y medio simulados funciona para determinar qué estrategia se va a desarrollar con las moléculas sintéticas; sin embargo, se requiere gran cantidad de recursos de cómputo y es más aplicada a la parte físico-química, aunque hay numerosos biólogos y químicos que participan en ello.
Precisó que la ventaja de estas estrategias reduce significativamente el número de ensayos biológicos e incrementa la posibilidad de encontrar moléculas activas; disminuye costos y tiempo en el desarrollo de fármacos, proceso que lleva años de investigación y es altamente costoso. “Por ello, el desarrollo de fármacos para numerosas patologías en ocasiones no es muy rentable para la industria farmacéutica”.
Por otra parte, indicó que hoy se plantea encontrar nuevas aplicaciones terapéuticas para medicamentos aprobados por las instancias correspondientes para su aplicación terapéutica, denominado reposicionamiento de fármacos. En este proceso se utiliza el concepto de moléculas similares o con propiedades similares; es decir, que se tiene actividad inhibitoria conocida.
“Ahora se busca aplicar ese concepto en otras enfermedades distintas; por ejemplo, de piel, cáncer, infecciones, padecimientos neurodegenerativos, para las que no existen tratamientos”, acotó.
La química computacional facilita el diseño e identificación de nuevos compuestos, sintéticos o naturales. “No somos médicos y no realizamos terapéutica, pero siempre vamos a encontrar pacientes cuyo tratamiento farmacológico les ocasiona efectos adversos, por lo tanto, buscamos reducirlos. Por ello también se voltea a ver el reposicionamiento de fármacos; es decir, hacia esas moléculas que ya existen para hacerlos más selectivos”, destacó.
