• Este proceso es conocido como modelado molecular computacional, el cual permite analizar las moléculas terapéuticas (fármacos) que podrían interaccionar de manera óptima con un receptor biológico sin la necesidad de visitar el laboratorio
• Estos experimentos virtuales ahorran recursos, tiempo y evitan la experimentación en animales y sobretodo permiten realizar predicciones que difícilmente se podrían hacer en el laboratorio convencional
Con el objetivo de optimizar tiempos y reducir requerimientos económicos en el desarrollo de nuevos fármacos, investigadores del Centro de Biotecnología Genómica del Instituto Politécnico Nacional diseñan un medicamento contra la tuberculosis mediante un proceso computacional que permite conocer y manejar a detalle las moléculas candidatas a conformar el fármaco.
El equipo de investigación integrado por Cristian Lizarazu Ortega, Mario Alberto Rodríguez Pérez y Aldo Segura Cabrera realizan el análisis bioinformático de algunas estructuras de proteínas que pertenecen al Mycobacterium tuberculosis, agente causal de la tuberculosis.
“Diseñamos moléculas que puedan inhibir la acción de dichas proteínas, utilizando escenarios virtuales en la computadora, para posteriormente comprobar nuestras predicciones experimentalmente”, aseguró Segura Cabrera, coordinador de la investigación.
Explicó que los fármacos son moléculas que interfieren en un determinado proceso biológico ya sea potenciándolo o inhibiéndolo, y la acción farmacológica se realiza a través de un mecanismo selectivo de interacción entre moléculas terapéuticas (fármaco) y receptor biológico (células afectadas).
El investigador politécnico comentó que este proceso para diseñar fármacos es conocido como modelado molecular computacional, el cual permite conocer minuciosamente la estructura tridimensional de un gran número de receptores biológicos, y analizar las moléculas terapéuticas contenidas en la base de datos, para identificar cuales de ellas podrían interaccionar de manera óptima con ese receptor sin la necesidad de visitar el laboratorio.
Indicó que mediante este proceso es posible identificar las propiedades fisicoquímicas de las moléculas y predecir si tienen el perfil deseable como fármaco, es decir que cuenten con las características adecuadas en cuanto a absorción, distribución, metabolismo y excreción.
“Estos experimentos virtuales ahorran recursos, tiempo y evitan la experimentación en animales y sobretodo permiten realizar predicciones que difícilmente se podrían hacer en el laboratorio”, resaltó el académico.
Posteriormente se validan experimentalmente los resultados obtenidos en la computadora y de ser ciertas las predicciones, se podrá producir en menor tiempo y costo una nueva generación de moléculas terapéuticas (fármacos) contra enfermedades graves, para las cuales aún no hay tratamiento o si existe es muy agresivo, como el cáncer, esclerosis múltiple e infecciones virales entre otras.
Finalmente, Aldo Segura Cabrera destacó que el diseño computacional de fármacos sólo representa una generalización del quehacer diario de muchos investigadores y que en ningún momento sugiere que necesariamente los experimentos de laboratorio sean reemplazados por los métodos computacionales. “Por lo contrario la sinergia entre los métodos computacionales y los de laboratorio están rindiendo frutos”, concluyó.
posted by El Pulso de México @ 8:01 a.m.
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