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<\/p>\n Al acto de el Gobierno de la Comunidad de Madrid presentaci\u00f3n del laboratorio\u00a0han asistido la directora general de Investigaci\u00f3n y Docencia de la Consejer\u00eda de Sanidad, Inmaculada Ib\u00e1\u00f1ez de C\u00e1ceres; el gerente del Hospital Cl\u00ednico San Carlos, C\u00e9sar G\u00f3mez, y la directora de la Fundaci\u00f3n Cris contra el C\u00e1ncer, Marta Cardona, adem\u00e1s de profesionales sanitarios y pacientes.
Inicialmente el m\u00e9todo cl\u00e1sico de creaci\u00f3n de medicamentos se basa en sacar compuestos de la naturaleza y comprobar su funcionamiento en el laboratorio antes de la realizaci\u00f3n de ensayos cl\u00ednicos en las personas. Sin embargo, \u201ccon el conocimiento del estudio que tenemos hoy en d\u00eda de las prote\u00ednas y la existencia de programas inform\u00e1ticos, podemos utilizar la inteligencia artificial y la qu\u00edmica computacional para pasar, virtualmente, las estructuras qu\u00edmicas sobre las zonas de las prote\u00ednas implicadas en el c\u00e1ncer, con el objetivo de inhibir su funci\u00f3n\u201d, a\u00f1ade Alberto Oca\u00f1a.
Nuevos f\u00e1rmacos en menor tiempo, con menor coste y mayor precisi\u00f3n
Los avances en la investigaci\u00f3n han ayudado a encontrar un gran n\u00famero de puntos d\u00e9biles de los tumores que no est\u00e1n en las c\u00e9lulas sanas, lo que en ciencia se conoce como dianas terap\u00e9uticas. El problema es que dise\u00f1ar f\u00e1rmacos contra estas dianas es muy lento, costoso, y no siempre se acaba con un f\u00e1rmaco totalmente eficaz.
La utilizaci\u00f3n de la qu\u00edmica computacional con soporte de inteligencia artificial puede ahorrar tiempo y aumentar la probabilidad de \u00e9xito, aplic\u00e1ndose en diferentes etapas, desde el descubrimiento de la diana, hasta el dise\u00f1o virtual del f\u00e1rmaco. Estas nuevas t\u00e9cnicas \u201cpueden identificar f\u00e1rmacos en meses cuando hasta hace poco se tardaban a\u00f1os, ahorrando recursos econ\u00f3micos y multiplicando las posibilidades de acercar nuevos f\u00e1rmacos a los pacientes, ya que disel Gobierno de la Comunidad de Madrid propone de la infraestructura necesaria para ello en el laboratorio integrado en la unidad\u201d, apunta el jefe del Servicio de Oncolog\u00eda M\u00e9dica del Hospital Cl\u00ednico San Carlos, Pedro P\u00e9rez Segura.
Alcanzar en meses lo que de forma convencional se tardan a\u00f1os
El laboratorio partir\u00e1 de inmensas colecciones de compuestos que contienen millones de mol\u00e9culas diferentes, cada una con sus propiedades particulares.\u00a0En las investigaciones que se lleven a cabo, se utilizar\u00e1n algoritmos de inteligencia artificial para examinar estos millones de compuestos y descartar aquellos con menos probabilidades de ser efectivos.
El siguiente paso ser\u00e1 realizar simulaciones tridimensionales sobre c\u00f3mo estos potenciales f\u00e1rmacos interact\u00faan y entran en contacto con la mol\u00e9cula del tumor para atacarlo. Esta parte del proceso resulta fundamental para predecir si estos potenciales tratamientos ser\u00edan verdaderamente \u00fatiles y poder descartar los que no lo son. Una vez seleccionados los mejores compuestos, se utilizan otras herramientas de inteligencia artificial para proponer peque\u00f1as modificaciones que puedan mejorar su actividad. Finalmente, tras muchos ciclos de optimizaci\u00f3n se obtienen los compuestos m\u00e1s prometedores y con m\u00e1s opciones de ser viables, que se analizar\u00e1n en modelos de laboratorio para certificar su eficacia. Si los resultados son buenos se pueden llevar a ensayos cl\u00ednicos donde ya beneficiar\u00e1n a los primeros pacientes.\u00a0
Estos pasos aceleran todas las fases previas a los ensayos de laboratorio, de manera que puede realizarse en cuesti\u00f3n de meses lo que antes llevaba de 5 a 10 a\u00f1os.\u00a0\u00a0Gracias a la inteligencia artificial, al Big Data y al trabajo que llevan a cabo los miembros del equipo multidisciplinar en este laboratorio de qu\u00edmica computacional, compuesto por m\u00e9dicos especialistas, investigadores, bi\u00f3logos moleculares, qu\u00edmicos computacionales, bioinform\u00e1ticos e ingenieros, se puede acelerar el descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos y permitir que lleguen antes a aquellos pacientes que todav\u00eda no tienen una oportunidad terap\u00e9utica efectiva.
Cl\u00ednico San Carlos, referente en investigaci\u00f3n oncol\u00f3gica con terapias experimentales\u00a0
El c\u00e1ncer es un problema complejo que, aunque si bien es cierto que en los \u00faltimos a\u00f1os se han logado avances importantes, todav\u00eda afecta gravemente a muchas personas y los diagn\u00f3sticos crecen a\u00f1o tras a\u00f1o, por lo que resulta de vital importancia la realizaci\u00f3n de investigaciones y ensayos cl\u00ednicos para el desarrollo de nuevas terapias que ofrezcan mejores respuestas y m\u00e1s r\u00e1pidas.
Existen alteraciones y mutaciones que son comunes en diferentes tipos de c\u00e1ncer. En esos casos, crear ensayos m\u00e1s abiertos, que incluyan muchos tipos de c\u00e1ncer, puede aportar mucha m\u00e1s informaci\u00f3n y acercarnos m\u00e1s a tratamientos efectivos, pero tambi\u00e9n personalizados para cada tipo de paciente y sus necesidades.
Esta unidad dispone de un laboratorio de oncolog\u00eda traslacional, en el que se realizan estudios para identificar nuevas dianas y estrategias terap\u00e9uticas en aquellos tumores en los que se requiera tratamientos m\u00e1s espec\u00edficos o efectivos, estudiando los mecanismos celulares que se han alterado y que se pueden atacar farmacol\u00f3gicamente. Tambi\u00e9n se estudian los mecanismos de acci\u00f3n de nuevos compuestos y los de resistencia a compuestos existentes.<\/p>\n
Foto Comunidad de Madrid<\/p>\n
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