Cómo la física cuántica y la IA están interrumpiendo el descubrimiento y desarrollo de fármacos
Cuando una nueva molécula es un posible candidato a fármaco, los científicos quieren aprender tanto como sea posible sobre la molécula; su forma, tamaño y otras propiedades hasta el nivel de los electrones. Para ello han utilizado tradicionalmente una técnica denominada cristalografía de rayos X. En un proceso lento y de varios pasos, el compuesto se convierte en forma de cristal y luego se dispara un haz de rayos X para determinar su estructura tridimensional.
En los últimos años, los científicos han comenzado a utilizar una técnica de modelado por computadora conocida como predicción de la estructura cristalina (CSP) para hacer cristalografía virtual. Al aplicar la física cuántica, los científicos pueden predecir el comportamiento de los electrones en una molécula para determinar su estructura tridimensional. La CSP implica muchos cálculos matemáticos complicados que consumen mucha potencia informática y hasta cuatro meses.
Pero ahora, gracias a una reciente colaboración de investigación estratégica con XtalPi, una empresa de tecnología farmacéutica de EE. UU. y China, los científicos de Pfizer están realizando estos cálculos en cuestión de días. Iniciada por un grupo de físicos cuánticos del MIT, la tecnología XtalPi aprovecha la inteligencia artificial y la computación en la nube para realizar estas ecuaciones complejas. “Un proceso que solía llevarnos tanto tiempo que casi ni lo intentábamos se ha convertido en la norma, y ahora podemos probarlo en casi todos los proyectos de moléculas pequeñas”, dice Bruno Hancock, director global de ciencia de materiales de Pfizer. Sitio de investigación de Groton, Connecticut.
Como uno de los primeros colaboradores de XtalPi, Pfizer, aportando su profunda experiencia en el campo, ayudó a establecer nuevas técnicas para la detección temprana de drogas. "Esta colaboración ya está cambiando la forma en que Pfizer realiza su trabajo de detección y tiene el potencial de alterar la industria en su conjunto", dice Geoff Wood, científico principal, también con sede en el sitio de Pfizer en Groton.
Hacinamiento de los servidores
Si bien los electrones son una de las piezas de materia más pequeñas, predecir su movimiento implica una gran cantidad de poder computacional. Para realizar una predicción de la estructura de un solo cristal se requiere la potencia informática equivalente a un millón de computadoras portátiles, dice Hancock. “Cuando ellos (el proveedor de la nube) hacen uno de estos cálculos por nosotros, XtalPi se convierte en el mayor usuario individual de esos servicios en los EE. UU. en ese momento”, dice Hancock.
A microescala, lo que están calculando son las propiedades de los electrones en una molécula. Pero dado que las moléculas tienen muchos electrones que se mueven y cambian constantemente, deben realizar múltiples cálculos simultáneamente. “Se pueden necesitar miles de millones de cálculos para llegar a una respuesta final”, dice Hancock.
Reduciendo al mejor
Una vez que los científicos pueden calcular la estructura tridimensional predicha de una molécula de fármaco, pueden usarla para predecir sus propiedades mecánicas y químicas, como su forma, solubilidad y punto de fusión, y cómo se une con un receptor de proteína.
De esta manera, los científicos están seleccionando lo que predicen que será la molécula óptima basándose en predicciones teóricas, en lugar de métodos experimentales tradicionales. “Hay cientos de miles de moléculas que estamos considerando y queremos la mejor”, dice Hancock. “Una forma de encontrar el mejor compuesto es hacer una gran cantidad de compuestos y medir sus propiedades, lo cual requiere mucho tiempo y recursos. O la otra forma es predecir cuáles serán las propiedades de cada compuesto y limitarse a cuáles se predicen que serán las mejores. Usando los enfoques juntos, tenemos una mayor efectividad en el descubrimiento y desarrollo de fármacos de molécula pequeña”.
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