La Bioinformática puede acelerar la búsqueda y validación de nuevos tratamientos para prevenir o curar el COVID19
La Bioinformática está detrás de muchos descubrimientos científicos, principalmente relacionados con el cáncer y con la búsqueda de nuevos genes que expliquen diferentes patologías, pero la actual pandemia está mostrando otra cara muy importante de esta área de conocimiento: cómo puede acelerar la búsqueda y validación de nuevos tratamientos que ayuden a prevenir o curar el COVID19.
El sector farmacéutico puede beneficiarse de las nuevas técnicas bioinformáticas desarrolladas. Así pues, una doble formación en Bioinformática y Farmacia pondría a estos profesionales en una situación ventajosa respecto a otros aspirantes, puesto que se adquirían conocimientos tanto de Bioinformática como de Farmacia y obtendrían una capacitación para aunar ambas ciencias y desarrollar herramientas de manera más eficaz, rápida y especializada.
La capacidad mundial de secuenciar y analizar genomas – el conjunto completo de ADN dentro de una sola célula – ha cambiado tanto en los últimos años que, ante este nuevo virus, desde diciembre hasta ahora, ya hay más de 2000 muestras genómicas compartidas públicamente del SARS-CoV-2 (el virus que causa el COVID19). A nivel mundial se está generando una base de conocimiento público basado en la Bioinformática que nos permite, en una situación como la actual, disponer del genoma de diferentes muestras del virus que causa el COVID19, compararlas y estudiar cómo evoluciona, cómo muta, la relación existente entre las diferentes muestras que aparecen y cómo ha ido viajando por el mundo.
Un ejemplo de este trabajo se puede ver en NextStrain, donde, con los datos compartidos en GISAID, una iniciativa para promover el intercambio internacional de todas las secuencias de virus, se presenta cómo ha sido la evolución del virus y cómo las diferentes mutaciones del mismo se han ido desplazando a lo largo y ancho del planeta.
Aunque obtener la secuencia del SARS-CoV-2 y ser capaces de compararla es un gran paso que ayuda, por ejemplo, a conocer cómo de rápido muta o cómo se parece a otros virus anteriores, tener el mapa de las proteínas que facilitan su introducción en las células humanas hace que se pueda simular y estudiar. Recordemos que el COVID19 utiliza determinadas proteínas para introducirse en las células humanas, duplicarse y desarrollar proteínas virales que acaben con la membrana de la célula permitiendo infectar a otras. Un ejemplo de estas simulaciones se ve en el trabajo publicado por Dmitriy Marin, cofundador de la compañía OneAmstron, en el que muestran el movimiento de las proteína del SARS-CoV-2 cuya unión desencadena la entrada del virus en las células.
Es en este punto donde la Bioinformática abre nuevos caminos a las técnicas tradicionales para desarrollar fármacos o vacunas. La gran capacidad de hacer simulaciones que tenemos hoy en día nos permite poder estudiar cómo interactúa un fármaco con el virus mediante una técnica llamada docking. Ejemplo de ello es el trabajo que están desarrollando aquí, en España, los investigadores del BSC. Utilizando el superordenador Marenostrum pueden estudiar cómo diferentes fármacos interactuarían con el virus o procesar las diferentes mutaciones del coronavirus en la búsqueda de una vacuna.
Para este tipo de estudios, existen bases de datos sobre los resultados de ensayos clínicos de diferentes fármacos que se pueden utilizar para analizar si un medicamento existente puede funcionar con una nueva diana o un modelo desarrollado. Como se indica en The Drug Repurposing Hub, su mayor potencial está en utilizar la información previa para investigar comportamientos biológicos y mecanismos de enfermedades. Esta base de datos del Broad Institute posee más de 1.3 millones de perfiles genéticos de distintos compuestos, entre ellos, fármacos, que muestran cómo cambia la expresión de los genes ante distintas concentraciones o exposiciones a fármacos.
El Marenostrum y muchos otros superordenadores en el mundo se han puesto a disposición de los investigadores para que, con la información existente y las posibilidades de la simulación y el análisis de datos, se pueda acelerar la búsqueda y validación de nuevos tratamientos para el COVID19. Gracias a ellas, se está ayudando a reducir el tiempo y la inversión necesarias en las fases iniciales de la investigación farmacológica.