Varios investigadores han utilizado el modelizado informático para simular con precisión el modo en que un fármaco inhibe una enzima diana conocida por estimular la propagación del cáncer, capturando la interacción en el ámbito de la mecánica cuántica. Esperan que su trabajo descubra una forma de inhibir específicamente a los miembros de toda una clase de proteínas vinculadas al cáncer sin producir tantos efectos secundarios como los medicamentos existentes.

El estudio, publicado la semana pasada en la revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences, es uno de los muchos casos en que los investigadores han utilizado ordenadores para construir simulaciones o modelos de la forma en que interactúan los fármacos con sus dianas biológicas, con la esperanza de que la comprensión de los efectos de un fármaco, átomo a átomo, pueda ayudar a mejorar el compuesto o incluso a diseñar otros totalmente nuevos.

El fármaco potencial en el estudio de la semana pasada es una nanopartícula: 82 átomos de carbono con forma de bola hueca que en conjunto crean una jaula que rodea a un solo átomo de un metal pesado llamado gadolinio. Fue desarrollado originalmente como agente de contraste para su uso en imágenes médicas, pero los investigadores (algunos de los cuales son autores del nuevo estudio) habían demostrado que también puede evitar la metástasis del cáncer. En el nuevo estudio, los autores demostraron que la partícula puede disminuir la propagación del cáncer de páncreas en ratones mediante la inhibición de enzimas llamadas MMP, que ayudan a los tumores a volver a crear vasos sanguíneos para abastecerse de alimentos.

Para capturar los efectos del pesado ión metálico en la nanopartícula y la enzima, los investigadores necesitaron examinar la mecánica cuántica de la interacción. Eso requirió un superordenador, este caso el Blue Gene de IBM. "Este tipo de cálculos son muy intensivos", señala Ruhong Zhou, biofísico en el Centro de Investigación Watson de IBM, y autor principal del estudio. "Hay que contar con mucha potencia de cómputo".

Con la ayuda del ordenador, el equipo identificó el lugar exacto donde una de las enzimas, la MMP-9, se adhiere a la nanopartícula. El modelo también predijo que la nanopartícula podría agruparse antes de interactuar con la MMP-9, y los autores fueron capaces de demostrar que no forman agrupaciones en soluciones acuosas. El uso del modelado molecular para identificar el momento en que un fármaco se une a su proteína diana no es algo nuevo, pero los autores descubrieron un lugar previamente desconocido y localizado fuera del sitio activo de la enzima. La identificación de este singular sitio ofrece a los diseñadores de fármacos "un nuevo objetivo para el futuro desarrollo de medicamentos contra el cáncer", indica Zhou. Los fármacos que inhiben una enzima bloqueando su sitio activo a menudo causan efectos secundarios puesto que la inhibición no es muy específica. El uso de fármacos que actúen en el sitio recién descubierto podría evitar ese problema.

El estudio ilustra hasta dónde puede llegar el modelizado hoy día: ofrece a los diseñadores de fármacos más información sobre lo que está pasando en sus tubos de ensayo. Sin embargo, a medida que aumente la potencia de cálculo y los investigadores desarrollen una mejor comprensión de las interacciones moleculares, el modelizado podría llegar a ser incluso más poderoso.

"Las nuevas máquinas nos permiten predecir lo que es probable que suceda en un experimento", asegura Jerome Baudry, biofísico de la Universidad de Tennessee, en Knoxville, y el Laboratorio Nacional de Oak Ridge, en EE.UU. "No podemos encontrar la aguja en el pajar, pero podemos reducir mucho el tamaño del pajar, ahorrando una gran cantidad de tiempo y dinero", explica.

Aunque el trabajo reciente es un importante paso adelante en el uso de la simulación por ordenador para conocer a fondo cómo interactúa un fármaco potencial con su diana biológica, todavía está muy por debajo de la meta final de muchos investigadores a la hora de desarrollar simulaciones por ordenador: el modelado de sistemas biológicos completos in silico [hecho a través de simulación computacional]. Eso no sucederá hasta que los investigadores aprendan más sobre la física fundamental de la biología, y hasta que la potencia de procesamiento aumente todavía más.

"La supercomputación de alto rendimiento se está convirtiendo en algo especialmente importante en el estudio de grandes sistemas complejos, de múltiples escalas", señala Bruce Tidor, biólogo computacional en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, en EE.UU.). "Queremos estudiar todas las funciones que tiene un fármaco en el cuerpo, incluyendo su absorción y distribución a través del torrente sanguíneo a los diferentes tejidos, su transformación en otras moléculas, la limpieza y eliminación del cuerpo, y los eventos moleculares específicos en sus sitios de acción. Esto requiere modelos de simulación a muchas escalas -desde circuitos celulares a dinámica de fluidos, pasando por el modelado molecular y la mecánica cuántica- todo unido dentro del marco adecuado. Esto resultará importante para el descubrimiento de fármacos en el futuro y requerirá el uso de supercomputación para hacerlo bien", asegura Tidor.