“En 2024, al Premio Nobel de Química se lo otorgaron a tres investigadores que en los últimos años han desarrollado sistemas de Inteligencia Artificial (IA) que permiten predecir la estructura tridimensional de proteínas simplemente a partir de su secuencia”, describe Rodrigo Quiroga, quien desde el Departamento de Química Teórica y Computacional (DQTyC) de la Facultad de Ciencias Químicas (UNC) lleva adelante desde 2015 un proyecto similar junto a Marcos Villarreal.

Y aclara: “En la FCQ, diseñamos nuevos fármacos, pero para eso primero debemos conocer la estructura de esas proteínas. Precisamente, los ganadores del Nobel han hecho grandes avances en esta predicción de la estructura tridimensional de proteínas. De alguna manera, puede decirse que son mecanismos basados en IA”.

Conocer cómo es la estructura de una proteína a través de simulaciones computaciones y el uso de IA permite ahorrar tiempo y dinero en estudios científicos. A la vez, facilita el camino para diseñar nuevos fármacos destinados a enfermedades que, por ejemplo, aún no tienen un tratamiento específico. De allí el impacto positivo que provocan estas líneas de investigación en el campo de la salud.

Ciencias computacionales y ciencias químicas, un enlace exitoso

El estudio de las estructuras de las proteínas es un eslabón clave para llegar al diseño de un fármaco. Se trata de una etapa previa en la que el desarrollo de la química computacional viene ocupando un rol trascendental y al que desde hace un tiempo se le sumó la IA.

Los referentes de la ciencia a nivel mundial lo saben, y prueba de ello son los últimos premios Nobel de Física y de Química, otorgados a grupos que vienen abordando aprendizaje automatizado, inteligencia artificial, redes neuronales y, en el caso de las ciencias químicas, la relación con la estructura tridimensional de proteínas.

Pero, ¿de qué hablamos cuando decimos proteínas? ¿Por qué es tan importante conocer su estructura? ¿Cómo impactan las simulaciones computaciones en estos estudios? “Las proteínas son como pequeñas maquinitas que actúan dentro de nuestras células. Cumplen diferentes funciones y, por eso, necesitamos conocer su estructura para luego hacer predicciones o simulaciones computacionales que nos permitan dar un paso adicional como, por ejemplo, diseñar nuevos fármacos para tratar enfermedades o para llevar adelante líneas experimentales basadas en esas predicciones computacionales”, dice Quiroga.

De allí que la relación de las ciencias computacionales con las ciencias químicas es una alianza con múltiples beneficios para el bienestar de la sociedad. “Estamos viendo un boom de la IA y de su aplicación a distintos campos –analiza el docente- Esto no es algo automático ni fácil, sino que requiere de un trabajo a cargo de la comunidad científica”.

Simulación computacional de acoplamiento molecular entre fármacos y proteínas. Fotos: Quiroga

En estos desafíos atravesados por las nuevas tecnologías, la Universidad pública no se queda atrás: el grupo de Quiroga y Villarreal junto a otros radicados en la FCQ están intentando desarrollar formas novedosas de acoplar estos mecanismos o sistemas de aprendizaje automatizados de IA con técnicas más tradicionales. “Buscamos combinar las ventajas de ambas, una forma original de aplicar estas nuevas técnicas para diseñar fármacos”, señala el investigador.

Estas simulaciones computacionales se realizan en las supercomputadoras como Serafín, que la Universidad Nacional de Córdoba tiene instaladas en el Centro de Computación de Alto Desempeño (CCAD), del cual la FCQ forma parte.

De Córdoba al mundo

“Las simulaciones computacionales permiten descubrir fármacos que no se hubieran logrado sin esa primera etapa de predicciones y trabajos en computadoras porque el costo de probar experimentalmente una gran cantidad de drogas es altísimo. Las simulaciones computacionales para descubrir nuevos fármacos permiten ahorrar tiempo, dinero, esfuerzo y trabajo. A veces, hasta el 90%”, explica el docente de la FCQ e investigador de CONICET especializado en desarrollo computacional de fármacos.

Si bien a la química se la suele vincular con laboratorios más que con computadoras, según Quiroga, las ciencias computacionales son un punto fuerte en Argentina y uno de los recursos con los que se puede competir porque no hacen falta grandes inversiones.

Este año, Rodrigo Quiroga y Marcos Villarreal enfrentarán a quienes obtuvieron el Premio Nobel de Química en la décimo sexta edición de CASP, una competencia internacional con modalidad virtual que busca predecir la estructura de un complejo de una proteína con un fármaco y la energía de interacción entre esas dos moléculas. Quienes participan en este certamen hacen la predicción y envían de manera simultánea los trabajos.

“Dentro de este campo, nuestro grupo de investigación está trabajando para predecir la capacidad de inhibir una enzima en particular. Es muy importante llegar a esta instancia porque vamos a estar participando junto a grupos de otros países que pueden tener un financiamiento hasta 100 mil veces mayor que el nuestro, pero incluso en condiciones de escasez de recursos nos la ingeniamos para seguir generando ciencia de calidad”, comenta Quiroga. Más allá de los monitores de las computadoras, en las calles, las universidades públicas y el sistema científico-tecnológico siguen reclamando por mayor financiamiento.

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