Por Juan García
17 de octubre de 2024La Comunidad de Madrid ha puesto en marcha un laboratorio de química computacional para avanzar en la investigación de nuevos fármacos y tratamientos contra el cáncer, valiéndose de tecnologías avanzadas en este campo y de la Inteligencia Artificial (IA). Este centro forma parte del complejo del Hospital Clínico San Carlos, siendo, según destacan desde la Consejería de Salud de la región, el primero con estas características en un hospital público en España.
Se trata de una iniciativa conjunta de la Unidad de Terapias Experimentales del Hospital Clínico San Carlos junto a la Fundación Cris contra el Cáncer. El oncólogo y director de esta unidad, Alberto Ocaña, ha destacado que este laboratorio nace con el objetivo de “descubrir tantos compuestos como sea posible e identificar dianas terapéuticas de los tumores para la investigación de nuevos fármacos, con la ayuda de inteligencia artificial y la química computacional”.
Ahorrar tiempo y dinero
El proceso para encontrar dianas terapéuticas, es decir, los puntos débiles en los que atacar a los tumores es lento y costoso, y no siempre proporciona resultados eficaces. Por ello, las herramientas de IA son un recurso clave para ahorrar tiempo y aumentar las probabilidades de éxito de estos procesos. Estas nuevas técnicas “pueden identificar fármacos en meses cuando hasta hace poco se tardaban años, ahorrando recursos económicos y multiplicando las posibilidades de acercar nuevos fármacos a los pacientes”, señala el jefe del Servicio de Oncología Médica del Hospital Clínico San Carlos, Pedro Pérez Segura.
Estas nuevas tecnologías permiten, en palabras del doctor Ocaña, “pasar virtualmente las estructuras químicas sobre las zonas de las proteínas implicadas en el cáncer, con el objetivo de inhibir su función”. Esto aporta una gran ventaja sobre los métodos de investigación convencionales y permitiendo un ahorro de costes de hasta “el 80%”, según ha destacado el oncólogo.
El proceso para desarrollar las investigaciones que se lleven a cabo en este laboratorio comienza con la utilización algoritmos de IA para examinar millones de compuestos y descartar aquellos con menos probabilidades de ser efectivos. El siguiente paso es la realización de simulaciones tridimensionales sobre cómo estos potenciales fármacos interactúan y entran en contacto con la molécula del tumor para atacarlo. Esta parte del proceso resulta fundamental para predecir si estos potenciales tratamientos serían verdaderamente útiles y poder descartar los que no lo son. Una vez seleccionados los mejores compuestos, se utilizan otras herramientas de IA para proponer pequeñas modificaciones que puedan mejorar su actividad. Finalmente, tras muchos ciclos de optimización se obtienen los compuestos más prometedores y con más opciones de ser viables, que se analizarán en modelos de laboratorio para certificar su eficacia. Si los resultados son buenos se pueden llevar a ensayos clínicos donde ya beneficiarán a los primeros pacientes.
Estos pasos aceleran todas las fases previas a los ensayos de laboratorio, de manera que puede realizarse en cuestión de meses lo que antes llevaba de 5 a 10 años.
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