{"id":23043,"date":"2020-06-30T17:09:49","date_gmt":"2020-06-30T15:09:49","guid":{"rendered":"https:\/\/bes-h.com\/es\/?p=23043"},"modified":"2020-10-26T11:32:32","modified_gmt":"2020-10-26T10:32:32","slug":"docking-simulaciones-por-ordenador-para-el-diseno-de-nuevos-farmacos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bes-h.com\/es\/docking-simulaciones-por-ordenador-para-el-diseno-de-nuevos-farmacos\/","title":{"rendered":"Docking: Simulaciones por ordenador para el dise\u00f1o de nuevos f\u00e1rmacos"},"content":{"rendered":"

El tratamiento de los datos y las nuevas tecnolog\u00edas que a estos aplica permite avances en muchos \u00e1mbitos. Nuestra experta en Qu\u00edmica computacional, Sandra Acebes<\/a> nos habla sobre Docking y como aplica al descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos.<\/p>\n

La Qu\u00edmica computacional. Definici\u00f3n, ventajas y metodolog\u00eda<\/strong><\/h4>\n

La Qu\u00edmica computacional es una disciplina que combina diferentes campos, incluyendo la Qu\u00edmica, la F\u00edsica, la Estad\u00edstica y la Inform\u00e1tica. Esta metodolog\u00eda permite simular procesos qu\u00edmicos y biol\u00f3gicos, con multitud de aplicaciones, como el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos o la mejora de prote\u00ednas y enzimas.<\/strong><\/p>\n

La ventaja del uso de la Qu\u00edmica Computacional en comparaci\u00f3n con m\u00e9todos experimentales de laboratorio es que reduce gastos derivados de la compra de materiales, reduce la producci\u00f3n de compuestos contaminantes, y permite acelerar el proceso de investigaci\u00f3n, por ejemplo, en etapas precl\u00ednicas del desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/p>\n

En cuanto a la metodolog\u00eda, las simulaciones se realizan con software espec\u00edfico (comercial o libre) que se encuentran normalmente alojados en la nube, lo que permite trabajar con grandes cantidades de datos y garantizar una mayor agilidad, velocidad, y seguridad de la informaci\u00f3n. Despu\u00e9s de la simulaci\u00f3n, se realiza un exhaustivo an\u00e1lisis de datos utilizando diferentes t\u00e9cnicas de Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning para obtener resultados significativos y poder realizar predicciones.<\/p>\n

El Docking y su uso en el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos<\/strong><\/h4>\n

El Docking es una de las t\u00e9cnicas m\u00e1s populares dentro de la Qu\u00edmica Computacional, sobre todo en el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos. El m\u00e9todo se basa en predecir la orientaci\u00f3n m\u00e1s probable entre un \u201ctarget\u201d<\/strong> u objetivo (una prote\u00edna, un fragmento de RNA, o DNA) y un \u201cligando\u201d que puede ser el principio activo de f\u00e1rmaco u otra prote\u00edna.<\/strong><\/p>\n

Por ejemplo, s\u00ed queremos utilizar Docking para dise\u00f1ar un f\u00e1rmaco que inhiba un virus, la estrategia a seguir ser\u00eda parecida a la de buscar la pieza que nos falta en un puzzle. Para este ejemplo, la prote\u00edna que interviene en la infecci\u00f3n v\u00edrica ser\u00eda el puzzle, y el f\u00e1rmaco que buscamos (en realidad, el compuesto qu\u00edmico que act\u00faa como principio activo) ser\u00eda una peque\u00f1a pieza que tenemos que encajar en alg\u00fan lugar desconocido del puzzle, llamado centro activo. Normalmente esta \u201cpieza\u201d se selecciona dentro de un cat\u00e1logo que incluye \u00a0f\u00e1rmacos eficaces para otras dolencias que no presentan efectos secundarios graves. Despu\u00e9s de seleccionar los f\u00e1rmacos que presentan mayor afinidad, \u00e9stos se pueden mejorar tambi\u00e9n computacionalmente a\u00f1adiendo \u00e1tomos o grupos qu\u00edmicos, por ejemplo, para optimizar su acoplamiento. Al final las estructuras deben ser validadas en el laboratorio de manera experimental.<\/p>\n

Por supuesto, el problema es mucho m\u00e1s complejo de lo que podr\u00eda parecer en el ejemplo descrito anteriormente. Porque la prote\u00edna y el f\u00e1rmaco son entidades flexibles, formadas por \u00e1tomos y en cuya interacci\u00f3n intervienen diferentes fuerzas, no solo geom\u00e9tricas, sino tambi\u00e9n electrost\u00e1ticas (debidas a las cargas), de solvataci\u00f3n por efecto del agua, etc.<\/p>\n

\u00a0\"Docking<\/strong><\/p>\n

Figura 1. Ejemplo de proceso de docking molecular entre una prote\u00edna y f\u00e1rmacos de una librer\u00eda para la selecci\u00f3n del f\u00e1rmaco m\u00e1s af\u00edn.<\/em><\/p>\n

Uso actual del docking en el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos<\/strong><\/h4>\n

La combinaci\u00f3n de diferentes recursos computacionales aplicados en el campo de la simulaci\u00f3n qu\u00edmica es muy valiosa para el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos<\/strong> ya que permite ver en el ordenador cosas que son \u201cinvisibles\u201d en el tubo de ensayo. El proceso requiere mucho tiempo, esfuerzo humano y gasto computacional, pero no es comparable con el que se debe invertir para realizar todo el estudio en un laboratorio experimental, por lo que la combinaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n entre simulaci\u00f3n y experimentaci\u00f3n son la clave del \u00e9xito.<\/p>\n

En algunos estudios se ha comprobado que el uso de tecnolog\u00edas computacionales como el Docking permiten reducir el tiempo de estudio del dise\u00f1o de un f\u00e1rmaco de a\u00f1os a meses. En particular, el Docking se ha utilizado con \u00e9xito en el desarrollo de muchos tratamientos farmac\u00e9uticos, como en el dise\u00f1o de inhibidores de la proteasa del virus de la inmunodeficiencia humana o de medicamentos para el tratamiento de la hipertensi\u00f3n. Adem\u00e1s, en la actualidad estos m\u00e9todos se est\u00e1n aplicando para buscar f\u00e1rmacos en la lucha contra los efectos del Covid19.<\/p>\n

 <\/p>\n

Si est\u00e1s interesado en Docking y c\u00f3mo implementarlo cont\u00e1ctanos<\/a>, nuestros expertos tratar\u00e1n tu caso individualmente.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

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