La Comunidad de Madrid ha dado a conocer que el Hospital Clínico San Carlos ha creado un laboratorio de química computacional que utilizará la tecnología más avanzada en este campo y herramientas de inteligencia artificial para identificar compuestos que permitan diseñar nuevos fármacos para el tratamiento del cáncer.
Este recurso, que se pone en marcha en la Unidad de Terapias Experimentales del Hospital Clínico San Carlos, junto a la Fundación Cris contra el Cáncer, es el primero de sus características integrado en un hospital público de la sanidad española, y su objetivo es “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, lo que permitiría para los pacientes, con un coste un 80% inferior que con los métodos tradicionales”, explica el oncólogo del Hospital Clínico San Carlos y director de la Unidad de Terapias Experimentales, Alberto Ocaña.
Al acto de presentación del laboratorio han asistido la directora general de Investigación y Docencia de la Consejería de Sanidad, Inmaculada Ibáñez de Cáceres; el gerente del Hospital Clínico San Carlos, César Gómez, y la directora de la Fundación Cris contra el Cáncer, Marta Cardona, además de profesionales sanitarios y pacientes.
La IA permitirá identificar compuestos para diseñar nuevos fármacos para el tratamiento del cáncer
Inicialmente el método clásico de creación de medicamentos se basa en sacar compuestos de la naturaleza y comprobar su funcionamiento en el laboratorio antes de la realización de ensayos clínicos en las personas. Sin embargo, “con el conocimiento del estudio que tenemos hoy en día de las proteínas y la existencia de programas informáticos, podemos utilizar la inteligencia artificial y la química computacional para pasar, virtualmente, las estructuras químicas sobre las zonas de las proteínas implicadas en el cáncer, con el objetivo de inhibir su función”, añade Alberto Ocaña.
Los avances en la investigación han ayudado a encontrar un gran número de puntos débiles de los tumores que no están en las células sanas, lo que en ciencia se conoce como dianas terapéuticas. El problema es que diseñar fármacos contra estas dianas es muy lento, costoso, y no siempre se acaba con un fármaco totalmente eficaz.
La utilización de la química computacional con soporte de inteligencia artificial puede ahorrar tiempo y aumentar la probabilidad de éxito, aplicándose en diferentes etapas, desde el descubrimiento de la diana, hasta el diseño virtual del fármaco. 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, ya que disponemos de la infraestructura necesaria para ello en el laboratorio integrado en la unidad”, apunta el jefe del Servicio de Oncología Médica del Hospital Clínico San Carlos, Pedro Pérez Segura.
Los avances en la investigación han ayudado a encontrar un gran número de puntos débiles de los tumores
El laboratorio partirá de inmensas colecciones de compuestos que contienen millones de moléculas diferentes, cada una con sus propiedades particulares. En las investigaciones que se lleven a cabo, se utilizarán algoritmos de inteligencia artificial para examinar estos millones de compuestos y descartar aquellos con menos probabilidades de ser efectivos.
El siguiente paso será realizar 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 inteligencia artificial 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. Gracias a la inteligencia artificial, al Big Data y al trabajo que llevan a cabo los miembros del equipo multidisciplinar en este laboratorio de química computacional, compuesto por médicos especialistas, investigadores, biólogos moleculares, químicos computacionales, bioinformáticos e ingenieros, se puede acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos y permitir que lleguen antes a aquellos pacientes que todavía no tienen una oportunidad terapéutica efectiva.