Plataforma CANDO: Un cambio radical en el descubrimiento de fármacos

Crear nuevos medicamentos es un proceso complicado y costoso. En 2010, se estimaba que se completaban 24.3 proyectos para encontrar un nuevo fármaco por cada uno que realmente conseguía aprobación. Esto significa que hay mucho trabajo que a menudo lleva a callejones sin salida. De hecho, se estima que desarrollar un nuevo medicamento puede costar desde 985 millones de dólares hasta más de 2 mil millones. ¡Ay!

Dado estos desafíos, los científicos siempre están buscando formas de hacer el proceso más eficiente y menos costoso, lo que les permite encontrar nuevos medicamentos y mejorar los existentes que podrían ayudar con varias enfermedades.

#El papel de la tecnología en el descubrimiento de fármacos

La tecnología informática juega un papel importante en la búsqueda de nuevos medicamentos. Piensa en ello como un asistente poderoso que ayuda a los investigadores a filtrar montañas de datos y encontrar patrones que podrían conducir a nuevos candidatos a fármacos. Miles de trabajos científicos ya se han publicado, mostrando cómo las computadoras pueden ayudar a los investigadores a tener mejores ideas para nuevos medicamentos.

Estos métodos modernos van desde técnicas simples, como observar cómo una molécula interactúa con otra, hasta técnicas más sofisticadas que involucran inteligencia artificial. Con la pandemia global, la necesidad de un desarrollo efectivo de medicamentos se volvió aún más clara. Procesos confiables de descubrimiento de fármacos son cruciales para asegurar que podamos desarrollar rápidamente tratamientos efectivos.

#¿Qué es una plataforma de descubrimiento de fármacos?

Una plataforma de descubrimiento de fármacos es como un kit de herramientas para encontrar nuevos medicamentos. Se compone de diferentes procedimientos y métodos que se unen para ayudar a los investigadores a identificar posibles nuevos fármacos para problemas específicos. Por lo general, implica seleccionar objetivos de fármacos, probar cómo interactúan los fármacos con esos objetivos y clasificar los candidatos potenciales según su efectividad.

Por ejemplo, algunas plataformas se enfocan en predecir cómo los fármacos interactuarán con proteínas en nuestros cuerpos. Otras buscan nuevos usos para medicamentos existentes, dándoles esencialmente una segunda oportunidad de brillar.

#Entendiendo el Benchmarking

El benchmarking es una forma de evaluar qué tan bien funcionan estas plataformas de descubrimiento de fármacos. Piensa en ello como una carrera competitiva, donde se comparan diferentes plataformas entre sí para ver cuál produce los mejores resultados. Un buen benchmarking puede ayudar a los investigadores a averiguar cuál plataforma es mejor para una tarea específica, como encontrar un nuevo tratamiento para una enfermedad.

Sin embargo, el benchmarking puede ser complicado. La forma en que se comparan los resultados puede variar de un estudio a otro, lo que hace difícil saber cuál plataforma realmente funciona mejor. A veces, los investigadores solo prueban plataformas similares usando datos parecidos, lo que dificulta obtener una comprensión clara del rendimiento general.

#La importancia de la calidad de los datos

Para hacer benchmarking de manera efectiva, los investigadores necesitan datos confiables y de alta calidad. A menudo dependen de varias bases de datos para obtener información sobre los fármacos y sus condiciones asociadas. Sin embargo, se están utilizando actualmente muchos tipos diferentes de datos, y cómo se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba también puede variar.

Un método popular es la validación cruzada k-fold, que permite a los investigadores probar cada par de condiciones de fármaco disponible de manera estructurada. Pero algunos también utilizan métodos más simples, que pueden no proporcionar la misma profundidad de análisis.

#La plataforma CANDO

La plataforma CANDO es una de las herramientas más nuevas creadas para ayudar a los investigadores a encontrar candidatos potenciales a fármacos. Funciona comparando fármacos según sus perfiles de interacción con varias proteínas. Al examinar estas similitudes, CANDO puede sugerir qué fármacos existentes podrían ser reutilizados para tratar nuevas condiciones.

CANDO emplea varias tuberías, que son diferentes métodos utilizados dentro de la plataforma para analizar datos. La gran idea detrás de CANDO es que los fármacos que actúan sobre tipos similares de proteínas tienen probabilidades de tener efectos similares sobre las enfermedades.

#Nuevos protocolos para benchmarking

El equipo de CANDO decidió mejorar la forma en que hacen benchmarking en su plataforma. Introdujeron nuevas medidas que miran directamente qué tan bien sus métodos predicen la eficacia de los fármacos. Anteriormente, solo miraban listas separadas de similitudes entre fármacos, pero ajustaron su enfoque para evaluar qué tan bien estos candidatos a fármacos rinden en general.

Para hacer esto, actualizaron sus protocolos internos de benchmarking y crearon un sistema de benchmarking cara a cara que permite comparaciones más consistentes de varias tuberías de descubrimiento de fármacos. Esto significó que podían evaluar y reportar con precisión qué tan bien rinden las diferentes plataformas.

#Optimización de Parámetros en el descubrimiento de fármacos

En su trabajo, el equipo de CANDO abordó varios parámetros clave que podrían afectar el rendimiento de predicción de fármacos. Por ejemplo, experimentaron con cuántos fármacos similares deberían considerarse al hacer predicciones. Descubrieron que el mejor rendimiento se obtenía al analizar menos compuestos en lugar de tratar de contar todos.

También investigaron cómo se calculaban las puntuaciones de interacción. Por ejemplo, encontraron que considerar cómo un fármaco interactúa tanto química como biológicamente tiende a dar las mejores predicciones.

#Influencia de otros factores

Aparte de los parámetros, el equipo de CANDO examinó varias características que afectan el rendimiento. Miraron cómo el número de fármacos asociados con una enfermedad podría impactar sus predicciones. No es sorprendente que más fármacos asociados permitieran mejores datos, facilitando encontrar candidatos efectivos.

También exploraron cómo la calidad de las firmas de fármacos influía en las predicciones. Cuando los fármacos eran similares entre sí químicamente, aumentaba la posibilidad de hacer predicciones efectivas.

#Comparando asignaciones de fármaco-condición

CANDO utilizó dos bases de datos diferentes para las asignaciones de fármaco-condición: una de la literatura (CTD) y otra basada en fármacos aprobados por la FDA (TTD). Las asignaciones de TTD generalmente conducían a un mejor rendimiento ya que se basaban en criterios más estrictos para la aprobación de fármacos.

CANDO pudo demostrar su efectividad utilizando ambas asignaciones, pero generalmente el TTD superó al CTD. Esto permite a los investigadores comparar qué medicamentos podrían funcionar mejor para ciertas condiciones y ayuda a refinar sus predicciones.

#Comparación de tuberías cara a cara

Para poner a prueba sus hallazgos, el equipo de CANDO organizó una competencia amistosa entre su tubería principal y una nueva tubería "subsiguiente". Esta fue una oportunidad para ver qué método podría superar al otro.

Descubrieron que aunque la tubería principal a menudo funcionaba mejor, la tubería subsiguiente también mostró promesas. Esta comparación ayuda a los investigadores a entender las fortalezas y debilidades de diferentes enfoques en el descubrimiento de fármacos.

#Conclusión: Avanzando en el descubrimiento de fármacos

El trabajo realizado con CANDO representa un gran avance en la tecnología de descubrimiento de fármacos. Al refinar sus procesos de benchmarking y explorar nuevos enfoques, el equipo espera facilitar a los investigadores el desarrollo de nuevos medicamentos.

A medida que continúan evolucionando, el objetivo es mejorar cuán efectivamente se pueden identificar y desarrollar los fármacos, beneficiando, en última instancia, a los pacientes en todo el mundo. Todo el mundo puede beneficiarse de las innovaciones en el descubrimiento de fármacos, y con las herramientas y enfoques adecuados, el futuro se ve mejor para quienes buscan nuevos tratamientos.