Comunicado. Recientemente, el World Economic Forum dio a conocer que el desarrollo de medicamentos depende de predecir con precisión cómo interactúan las pequeñas moléculas (fármacos) con los targets biológicos más grandes (proteínas). Si bien los métodos de computación clásica, aunque avanzados, pueden ser lentos y costosos, la computación cuántica ofrece herramientas para abordar problemas demasiado complejos para los sistemas clásicos.
Las proteínas son cadenas intrincadas de aminoácidos, plegadas en formas tridimensionales complejas que forman "bolsillos" donde se unen los compuestos terapéuticos, o ligandos. Sin embargo, este proceso está lejos de ser sencillo. Las moléculas de agua, que actúan como mediadores críticos en las interacciones proteína-ligando, añaden otra capa de complejidad. Dentro de una célula, las moléculas de agua penetran en estos bolsillos, influyendo en la forma, la estabilidad de las proteínas y el éxito de la unión con los ligandos.
Mapear la distribución de las moléculas de agua dentro de las cavidades de las proteínas es fundamental, pero computacionalmente exigente, especialmente al investigar bolsillos enterrados u ocultos. Los especialistas en computación cuántica de Pasqal están colaborando con Qubit Pharmaceuticals para desarrollar un enfoque híbrido cuántico-clásico para analizar la hidratación de proteínas. Este enfoque combina algoritmos clásicos para generar datos de densidad de agua y algoritmos cuánticos para ubicar con precisión las moléculas de agua dentro de los bolsillos de las proteínas, incluso en regiones desafiantes.
Al aprovechar principios cuánticos como la superposición y el entrelazamiento, nuestros métodos cuánticos evalúan numerosas configuraciones de manera mucho más eficiente que los sistemas clásicos. En Orion, nuestra computadora cuántica de átomos neutros, implementamos con éxito este algoritmo, marcando la primera vez que se utiliza un algoritmo cuántico para una tarea de biología molecular de esta relevancia. Este es un avance importante en la revolución del descubrimiento computacional de fármacos.
Comprender cómo los ligandos se unen a las proteínas es un pilar fundamental del desarrollo de medicamentos. La dinámica de estas interacciones está influida por las moléculas de agua, que median en el proceso y afectan la fuerza de unión. Las herramientas impulsadas por la computación cuántica modelan estas interacciones con precisión, proporcionando información sobre los mecanismos de unión fármaco-proteína en condiciones biológicas reales.
Al mejorar la precisión y eficiencia de las simulaciones, la computación cuántica permite generar datos más rápidamente, que luego alimentan modelos de aprendizaje automático para el descubrimiento de fármacos. Empresas como Qubit Pharmaceuticals ya están aprovechando estas capacidades para refinar modelos de inteligencia artificial en la investigación farmacéutica, acelerando la transición de la detección de moléculas a las pruebas preclínicas.
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