San Petersburgo, Rusia, Europa.- Científicos del Instituto de Citología de la Academia Rusa de Ciencias (ICC RAS) probaron diversos métodos de modelización computacional de compuestos farmacológicos y propusieron un modelo que mejora la precisión de las predicciones sobre cómo los fármacos potenciales interactuarán con las membranas celulares de los pacientes. Los experimentos se realizaron con flavonoides, pigmentos naturales que dan color a frutas y verduras y que también actúan como antioxidantes. Los resultados del estudio se publicaron en la revista científica BioSystems.
El descubrimiento e investigación de nuevos compuestos farmacológicos es un proceso largo y costoso que requiere numerosos equipos de especialistas multidisciplinarios. Encontrar un nuevo principio activo eficaz no es suficiente: para que un fármaco llegue a las farmacias, se requieren una serie de ensayos preclínicos y clínicos de laboratorio, así como el desarrollo de métodos de fabricación.
Actualmente, los métodos de modelización digital de compuestos químicos, que no requieren reactivos ni infraestructura de laboratorio, se utilizan activamente para reducir el coste del descubrimiento y la implementación de nuevos fármacos y agentes farmacológicos. Sin embargo, para modelar eficazmente la acción de los fármacos, los algoritmos informáticos deben asemejarse lo máximo posible a los experimentos reales.
En consonancia con esta línea de investigación, un equipo de científicos del Instituto de Citología está probando herramientas digitales para estudiar cómo las moléculas pequeñas de posibles fármacos interactúan con la membrana celular y alteran sus propiedades fisicoquímicas (por ejemplo, potencial electrostático, densidad de empaquetamiento y elasticidad). Esto es fundamental para comprender la farmacocinética, la biodisponibilidad y los mecanismos de acción de los fármacos a nivel celular.
«Hemos desarrollado un marco fiable para predecir con mayor precisión cómo interactuarán los nuevos fármacos con las membranas celulares. El modelado nos ayuda a comprender cómo las moléculas alteran la rigidez o la electrostática de la membrana, lo que podría explicar sus efectos antioxidantes o antitumorales. El enfoque elegido nos permite aumentar la precisión del modelado informático y descartar compuestos ineficaces o tóxicos en las primeras etapas de la investigación, reduciendo así el número de costosas pruebas de laboratorio», señala Anna Malykhina, investigadora del Laboratorio de Modelado de Membranas y Canales Iónicos del Centro Científico de Irkutsk de la Academia Rusa de Ciencias.
Las sustancias analizadas fueron tres compuestos flavonoides (baicaleína, crisina y luteolina). Este grupo de pigmentos vegetales naturales confiere a verduras, frutas, bayas y flores sus vibrantes colores (rojo, azul y amarillo). Son potentes antioxidantes que protegen las células humanas del envejecimiento y el daño, fortalecen los vasos sanguíneos, regulan la inmunidad y reducen la inflamación. Estos compuestos se eligieron como modelos debido a que los científicos del Laboratorio de Modelado de Membranas y Canales Iónicos del Centro Científico de Irkutsk de la Academia Rusa de Ciencias llevan años estudiando sus propiedades beneficiosas.
En primer lugar, el estudio obtuvo los parámetros de las moléculas flavonoides mediante una herramienta digital específica (CGenFF). Los parámetros asignados por analogía se optimizaron manualmente con un complemento específico (ffTK), utilizando cálculos químico-cuánticos de alta precisión para refinar las cargas atómicas, las longitudes de enlace, los ángulos y los ángulos diedros de enlace.
Posteriormente, los científicos compararon los momentos dipolares calculados y los espectros IR de las moléculas optimizadas con datos químico-cuánticos de referencia, confirmando una mayor precisión. Posteriormente, modelaron la interacción de flavonoides a diversas concentraciones con membranas, utilizando conjuntos de parámetros tanto estándar como optimizados.
«Comparamos los resultados del modelado con experimentos de laboratorio reales: mediante microcalorimetría diferencial de barrido, medimos el efecto de los flavonoides en las transiciones de fase de los lípidos de la membrana celular y su empaquetamiento. La comparación de los resultados del modelado, utilizando nuestro marco teórico, con los experimentos de laboratorio y compuestos reales demostró un alto grado de fiabilidad de la simulación computacional», añade Anna Malykhina.
La investigación fue financiada por una subvención de la Fundación Rusa para la Ciencia (n.º 25-14-00162) para el «Desarrollo de estrategias para superar la resistencia a los antibióticos de último recurso con un mecanismo de acción asociado a la membrana».
