Grupo de investigación en la UNAM presenta avances sobre método computacional que analiza fármacos y sus compuestos.
El Dr. José Luis Medina Franco y su grupo de investigación Diseño de Fármacos Asistido por Computadora de la Facultad de Química de la UNAM, han comenzado una investigación sobre el potencial de nuevos fármacos. Los investigadores han generado modelos teóricos computacionales e hipótesis sobre futuros medicamentos contra enfermedades como el cáncer.
Gracias a la tecnología computacional, el tiempo de este tipo de investigación puede reducirse entre cinco y diez años. Las técnicas computacionales utilizadas en la industria farmacéutica y en centros de investigación requiere de una gran inversión económica y de tiempo. “Las herramientas de cómputo ayudan a analizar datos, procesar información y generar modelos para que sea más rápido”, explica el Dr. Medina Franco.
El diseño de fármacos comienza desde el análisis de la información y la minería de datos, y de esta forma crear modelos predictivos. Y posteriormente realizar pruebas biológicas. “Se predice cuáles pueden tener actividad biológica y los compuestos seleccionados (dos, cinco, 10) se mandan al grupo que hace la evaluación biológica”.
De esta forma en lugar de utilizar métodos tradicionales donde se requería probar de forma aleatoria cuál compuesto tuvo impacto en un compuesto biológico, a través de los métodos de cómputo se determina qué moléculas pueden tener actividad biológica en determinados parásitos o bacterias.
“Las herramientas computacionales sirven para organizar la información en bases de datos, hacer un mapeo, caracterizar y describir químicamente los compuestos, así como modelos de predicción sobre su potencial actividad biológica”, mencionó Medina Franco sobre sus modelos, que han sido utilizados en conjunto con el Instituto Nacional de Cancerología de la UNAM para medir los usos clínicos de medicamentos contra el cáncer.
Adicionalmente se encuentran preparando una base de datos sobre productos naturales mexicanos llamada BioFACQUIM que contiene datos sobre plantas, fungi y propóleos endémicos.