Dinámica molecular para afinar el diseño de fármacos

Una 'start-up' española crea un sistema computacional que permite analizar la interacción molécula-proteína y corregir los errores antes de llegar al laboratorio

Rosalía Sierra. Madrid | rsierra@diariomedico.com | 08/09/2014 00:00

Álvaro López-Medrano y Roldán Martínez Abán, en las oficinas de Plebiotic, en Madrid. (Mauricio Skrycky)

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Biofísica, ingeniería de control aeroespacial y videojuegos. Tres mundos aparentemente dispares entre sí que Plebiotic, una start-up radicada en el Parque Científico de Madrid, ha unido para desarrollar un sistema que permite cribar moléculas de desarrollo de fármacos de una forma mucho más efectiva que las empleadas hasta ahora.

La base de la idea es la dinámica molecular, una técnica de simulación por ordenador en la que es posible observar la interacción de las moléculas durante un tiempo determinado. El problema que plantea este sistema es que "simular un tiempo suficientemente representativo de la interacción fármaco-proteína, que se produce en menos de milisegundos -con una escala temporal de diez elevado a menos quince segundos-, supondría tener que capturar, en ese tiempo, miles de millones de imágenes, algo imposible sin supercomputación", explica Álvaro López-Medrano, presidente ejecutivo de Plebiotic.

Por ello, se suele recurrir a fotos fijas de la interacción o docking -anclaje molecular-, "que producen muchos falsos positivos al mostrar sólo el resultado del concepto llave-cerradura". Y es que, según López-Medrano, "lo que realmente muestra la función de la interacción molécula-proteína es su flexibilidad, su variación en el tiempo".

Identificado lo que se necesita, queda hacerlo. Existen superordenadores que permiten aplicar la dinámica molecular al diseño de fármacos, como el Mare Nostrum del Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona(ver DM del 3-III-2009), pero "la mayor parte de las compañías farmacéuticas no suelen tener personal formado específicamente en este tipo de técnicas".

Trocear el procesoPor eso, la opción de Plebiotic es recurrir a unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) externas, un sistema de algoritmos que se suele usar en el ámbito de los videojuegos para aligerar la carga del procesador local, como si se "dividiera el proceso en trocitos y cada uno se desarrollara de forma paralela en una GPU distinta", explica Roldán Martínez Abán, investigador de la empresa.

Gracias a un acuerdo con la Universidad Rey Juan Carlos, de Madrid, para usar sus equipos, el proceso "se realiza veinte veces más rápido, y es posible manejar proteínas con mayor número de átomos", detalla López-Medrano.

Las GPU, unidades de procesamiento gráfico usadas en videojuegos y simulaciones 3D, permiten dividir el análisis en fragmentos que se desarrollan en paralelo
Un bioquímico puede analizar el proceso para detectar en qué momento se produce el fallo o por qué una molécula no se adhiere a una proteína, y tratar de corregir el error

Saber qué fallaCon la información generada, según Martínez Abán, comienza "el trabajo multidisciplinar, ya que se requiere la participación de bioquímicos que analicen los falsos positivos para saber qué ha fallado y en qué momento, por qué el fármaco se suelta de la proteína o no se adhiere y qué se puede mejorar".

En cuanto a la aplicación de esta tecnología, Plebiotic maneja dos líneas: "Damos servicio a empresas que quieren hacer simulaciones de sus fármacos, y también realizamos diseños propios in silico que después se venden a grandes farmacéuticas", afirma López-Medrano.

En este sentido, la start-up española ya ha completado el modelado de diversos compuestos para nuevas dianas terapéuticas en cáncer para la británica Pharmacellion, resultado que "ha demostrado in vivolo que habíamos desarrollado in silico".

Asimismo trabaja con otra gran compañía en la puesta en marcha de un fármaco para patología neurodegenerativa.

La base de la técnica está en recrear sólo el punto de reacción de las moléculas

Premio NobelLa dinámica molecular se aplica desde hace años en campos como la biofísica, pero el aval definitivo a su utilidad llegó el pasado año con la concesión del Premio Nobel de Química a los padres de este modelo, el austriaco Martin Karplus, el sudafricano Michael Levitt y el israelí Arieh Warshel, que sentaron las bases de las simulaciones multiescala entre 1972 y 1976.