Con el fin de reducir el tiempo de desarrollo de nuevos fármacos, especialmente ahora que nos encontramos en medio de la carrera mundial por dar con una vacuna contra el Covid-19; tres de los investigadores del grupo ‘Supercomputación y Algoritmos’ de la Universidad de Almería aportan su experiencia en Computación de Altas Prestaciones al trabajo multidisciplinar compartido junto a la Universidad Católica San Antonio de Murcia (UCAM), la Universidad de la Coruña y el IMBG de la UCSI en Kiev. Concretamente, se trata de la catedrática Pilar Martínez Ortigosa y la profesora Juana López Redondo, que son respectivamente responsable y miembro del área Arquitectura y Tecnología de Computadores del Departamento de Informática de la UAL, junto con Savíns Puertas Martín, estudiante al que codirigen su tesis doctoral.
Los tres juntos han logrado grandes avances en sus aportaciones a un trabajo conjunto que procura reducir costes y tiempo en el desarrollo de nuevos fármacos. Pero no lo han hecho solos, pues los miembros de este grupo de investigación de la institución almeriense han unido esfuerzos con científicos de grupos de tres instituciones más; entre ellos Horacio Pérez Sánchez, igualmente codirector de la tesis de Puertas, que fue quien propuso originariamente este estudio como investigador principal del grupo ‘Bio-HPC’ de la UCAM. Equipo al que se suman, la institución coruñesa y y el Instituto de Biología Molecular y Genética, de la Academia Nacional de Ciencia de Ucrania, en Kiev.
Proyecto común para mejorar el desarrollo de nuevos fármacos
De carácter multidisciplinar, en los campos de la informática, la química y la biología, este trabajo es de gran importancia pues aborda un estudio no solo de las herramientas que actualmente existen, sino de las venideras; optimizando y adelantando resultados en el proceso de desarrollo de nuevos fármacos, lo que, si bien siempre ha sido importante, hoy en día lo es más por la aparición del coronavirus Covid-19. Un objetivo marcado para el que este equipo ha tenido presente lo dicho por Bill Gates sobre que nunca se ha logrado una vacuna nueva en menos de cinco años, “pero esto es urgente y requiere una gigantesca colaboración”, señalan mostrándose optimistas al respecto.
De este modo, el trabajo ha contado con la aportación de los amplios conocimientos de computación y la experiencia que han ido adquiriendo estos investigadores de la UAL a lo largo de su trayectoria. Años en los que han dado soluciones a todo tipo de problemas en campos como la localización, la energía solar, el tratamiento de alimentos o, como ha sido este caso, el desarrollo de nuevos fármacos. Esto último se sabe que es un proceso que ha requerido siempre de mucho tiempo y dinero, siendo uno de los principales motivos los millones de compuestos que deben ser analizados. Una circunstancia que ha obligado, desde hace varias décadas, a desarrollar técnicas automáticas que encuentren los compuestos más adecuados.
Por tanto, si bien en sus inicios no eran tan usadas, actualmente las herramientas computacionales se aplican de forma masiva. En concreto, una de las más utilizadas es el Cribado Virtual, que consiste en examinar las grandes bases de datos químicas con el objetivo de extraer solo los compuestos más prometedores, que son priorizados en etapas posteriores del desarrollo de nuevos fármacos. Técnicas que han mejorado en rapidez y calidad de la solución, pero la cantidad de compuestos a analizar obliga a utilizar otras técnicas de Computación de Altas Prestaciones (HPC). De no ser por ellas, no sería posible procesar toda la información que está disponible en las referidas bases de datos de potenciales compuestos farmacológicos ya que el poder de cálculo requerido es enorme; más aún en contextos específicos como el generado por el Covid-19, o en su momento Ébola o Zika. Brotes de enfermedades infecciosas que en un período de una semana a un mes pueden convertirse en una pandemia.
El avance tecnológico, pilar clave
Los investigadores de la Universidad de Almería han hecho referencia a que la Computación de Altas Prestaciones “hoy en día no se entiende como una habitación llena de computadores, sino que todo se ejecuta en la nube”. Esto ha facilitado al mundo académico que se avance en la investigación, pues no suele ser posible el mantener servidores funcionando todo un año, como las empresas privadas, “pero sí pueden utilizarse durante el tiempo que dure su investigación”. No obstante, cabe añadir que cada vez son más los servicios que se ofrecen gratuitamente al mundo académico.
Asimismo, en los últimos años están surgiendo nuevas técnicas influenciadas por varios motivos: el Machine Learning o Aprendizaje Automatizado está siendo una nueva baza para el descubrimiento de fármacos, ya que está mejorando los resultados del cribado virtual. Técnica que, por el contrario, tiene el hándicap de que los modelos son muy costosos de entrenar, sin olvidar que la Ley de Moore está llegando a su fin, produciéndose ahora la creación de computadores cuánticos por parte de las grandes tecnológicas. Algo que parece que va a crear una nueva línea futura de investigación que reduzca más los tiempos y mejore la precisión de los resultados.
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