La IA desvela la eficacia de antitumorales como antivirales contra la COVID-19

Junmei Wang es un científico, investigador, del departamento de Ciencias Farmacéuticas y Centro de Detección de Genómica Química Computacional de la Facultad de Farmacia en Universidad de Pittsburgh, EEUU. Allí ha llevado a cabo un estudio para identificar cómo y qué medicamentos ya existentes en el mercado pueden utilizarse para paliar y luchar contra el coronavirus. La diferencia del estudio de Wang es que ha utilizado la inteligencia artificial (IA) y la detección computerizada para averiguar en tiempo record, cinco días tan sólo, los potenciales fármacos candidatos para ser reutilizados contra la COVID-19. “Es muy eficiente aplicar técnicas de diseño de fármacos asistidas por ordenador para identificar rápidamente candidatos prometedores de reutilización de fármacos, especialmente después de que se resuelven las estructuras 3D detalladas de las proteínas virales clave”, señala el científico de la Universidad de Pittsburg. Y para ello realizó simulaciones de dinámica molecular, seguidas de cálculos de energía libre de unión usando un método llamado MM-PBSA-WSAS, en varios fármacos: Carfilzomib, Eravaciclina, Valrubicina, Lopinavir y Elbasvir.

Y, ¿qué revelaron las simulaciones computacionales realizadas por el Dr. Wang? Que carfilzomib, un medicamento ya aprobado contra el cáncer, en concreto contra el mieloma múltiple, y que actúa como un inhibidor del proteasoma, es el más efectivo de todos los que analizó contra la COVID-19. Es decir, que un antitumoral es, según su estudio, y utilizando las más modernas técnicas de inteligencia artificial, el mejor candidato para tratar la COVID-19. “Una gran aplicación de la reutilización de medicamentos”, cuenta Junmei Wang, “es identificar los medicamentos que se desarrollaron para tratar otras enfermedades para tratar una nueva enfermedad. La reutilización del fármaco se puede lograr mediante la realización de análisis sistemáticos de interacción objetivo fármaco-fármaco, pero también utilizando nuevas técnicas computacionales que abrevian el tiempo de análisis”. Para equilibrar la eficiencia y la precisión computacionales en su investigación, Wang aplicó una estrategia hierática que emplea diferentes tipos de funciones de puntuación, tanto en la identificación del plomo como en las fases de optimización.

El tiempo computacional

Para este estudio, las cantidades de tiempo computacional utilizadas para cada tarea individual fueron diversas. Para las pruebas de acoplamiento de todos los medicamentos aprobados se utilizó una CPU Intel Xeon E5-2683 de un solo núcleo, lo que llevó un tiempo de unas 11 horas. Los cálculos para conocer las cargas puntuales de cada medicamento estudiado llevaron algo más de un día, usando una GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) GTX-1080. Y el cálculo MM-PBSA-WSAS consumió otro día. Por lo tanto, equipado con un número suficiente de CPUs y GPUs, y el hardware actual, “pudimos terminar las pruebas de reutilización de medicamentos dentro de cuatro a cinco días”. Pero el doctor Wang también concluyó con su estudio que es posible, con mayores capacidades computacionales y con la inteligencia artificial, realizar estas investigaciones en menos tiempo todavía, y ser capaces así de identificar cómo medicamentos ya existentes, y en dosis adecuadas, proporcionan muy buenas opciones para tratar una nueva enfermedad hasta que llega una vacuna. Todo un descubrimiento, y una confirmación, que un antitumoral se pueda usar como antiviral.

Algo que también se ha confirmado hace escasos días en España por el Centro Nacional de Biotecnología dependiente del CSIC, aunque para ello no haya utilizado la inteligencia artificial y sí el expertise y la inteligencia de un equipo de científicos liderado por el doctor Luis Enjuanes. El CSIC ha llegado a la misma conclusión que el investigador de la Universidad de Pittsburg Junmei Wang, en este caso señalando un antitumoral de una empresa española por su posible eficiencia como antiviral contra COVID-19, algo que hay que confirmar ahora con los preceptivos ensayos clínicos en pacientes, y que está a la espera de la autorización de la Agencia Española del Medicamento y Productos Sanitarios (AEMPS).

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Fuente: Muy interesante