Una revolución en la predicción de la estructura cristalina de los fármacos
Muchas posibilidades de aplicación de los cálculos de mecánica cuántica en la industria farmacéutica
Se sabe que las propiedades físicas (estabilidad, solubilidad, etc.), fundamentales para el rendimiento de materiales farmacéuticos y funcionales, dependen en gran medida de la forma en estado sólido y de factores ambientales como la temperatura y la humedad relativa. Consciente de que la aparición tardía de formas más estables puede conducir a la desaparición de polimorfos y, potencialmente, a la retirada del mercado de un medicamento que puede salvar vidas, la industria farmacéutica ha invertido mucho en plataformas de cribado de formas sólidas.
Medir cuantitativamente las diferencias de energía libre entre formas cristalinas no es un reto menor. Las formas cristalinas metaestables pueden ser difíciles de preparar en estado puro y con frecuencia son susceptibles de convertirse en formas más estables. Así pues, la capacidad de modelizar computacionalmente las energías libres permite comprender y mitigar los riesgos que plantea la inestabilidad física para todos los sistemas, incluidos los que son intratables experimentalmente. La falta de datos experimentales de referencia fiables ha sido un importante obstáculo para el desarrollo de métodos computacionales que permitan predecir con precisión las diferencias de energía libre entre sólidos. La bibliografía es escasa y muchos de los datos experimentales sobre la determinación de la energía libre de moléculas de interés farmacéutico simplemente no son de dominio público.
Para superar este reto, expertos del mundo académico y de la industria han recopilado la primera referencia experimental fiable de diferencias de energía libre sólido-sólido para sistemas químicamente diversos y de interés industrial. A continuación, predijeron estas diferencias de energía libre utilizando varios métodos iniciados por el grupo del profesor Alexandre Tkatchenko en el Departamento de Física y Ciencia de los Materiales de la Universidad de Luxemburgo, y perfeccionados por el Dr. Marcus Neumann y su equipo de investigadores de Avant-garde Materials Simulation. Sin utilizar ningún dato empírico, estos cálculos basados en la computación de alto rendimiento (HPC) fueron capaces de predecir y explicar datos de siete empresas farmacéuticas con una precisión sorprendente. Las posibles implicaciones futuras de este trabajo son múltiples, y este último avance es sólo una de las muchas aplicaciones potenciales de los cálculos de mecánica cuántica en la industria farmacéutica.
"Estoy encantado de ver cómo los métodos computacionales desarrollados en mi grupo académico se han adoptado rápidamente para predecir de forma fiable la energética de las formas cristalinas de los fármacos en la industria farmacéutica en cuestión de años, rompiendo la barrera tradicional entre la investigación y la innovación industrial", señala el profesor Tkatchenko.
"Debemos buena parte de nuestro éxito a los visionarios de nuestros clientes, que nos han permitido crear un entorno de trabajo industrial con un toque académico que fomenta la creatividad basada en valores fundamentales como la honradez, la integridad, la perseverancia, el espíritu de equipo y el cuidado genuino de las personas y el medio ambiente", señala el Dr. Marcus Neuman, fundador y director general de AMS.
"Establecer vínculos entre la ciencia fundamental, la computación de alto rendimiento y los principales agentes de la industria con el fin de lograr un impacto duradero para el futuro de la salud no es tarea fácil", ha declarado el profesor Jens Kreisel, Rector de la Universidad de Luxemburgo. "Nos tomamos muy en serio nuestra misión de alimentar un ecosistema en el que los investigadores puedan impulsar el cambio social para bien".
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.