Coincidiendo con el Día Mundial de las Enfermedades Raras el pasado 28 de febrero, elPeriódico publicaba que estas afectan a un 8% de la población mundial, unos tres millones de personas en España, y que más del 90% no recibe tratamientos específicos. Asociaciones médicas y de afectados citadas por dicho medio reclamaban más investigación.
A pesar de que queda mucho por andar, nunca hemos abordado patologías con tanta eficacia como ahora. Los métodos de diagnóstico y tratamiento se han ido perfeccionando a lo largo de siglos a través de diferentes aproximaciones con foco, sobre todo, en los fármacos. En la era de la tecnología, le toca el turno a una herramienta de laboratorio relativamente nueva, la supercomputación, que ya están probando en el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa. Hablamos del área de biología computacional o simulación biológica.
Durante mucho tiempo el sujeto probatorio fuimos las personas. Después, los animales; luego, las pruebas se llevaron a placas _in vitro_; y, finalmente, hemos llegado a in silico, una forma de observar cómo actúan los medicamentos con respecto a, por ejemplo, nuestras proteínas sin necesidad de exponer al paciente final hasta lograr un resultado coherente. Medicina de supercomputador.
¿Puede imitar un ordenador cómo se comportará un fármaco?
En parte, y cada vez con menos error, un ordenador puede emular cómo se comportará un fármaco con respecto a un conjunto de proteínas o con determinado tejido. Es una fantástica aproximación a su comportamiento real en un futuro paciente. El ser humano es un sistema muy complejo, pero poco a poco estamos resolviendo el rompecabezas. Muchas enfermedades víricas, bacterianas o asociadas a proteínas ya están siendo resueltas gracias a simulaciones o renderizados.
Pero las nuevas tecnologías no solo se usan en estructuras moleculares, sino también en la mejora en el tratamiento y calidad de vida del paciente. De hecho, el Hospital Universitario La Paz o el Clínico San Carlos, ambos de Madrid, han introducido la realidad virtual (RV) en sus terapias. Mientras, en otros puntos del planeta se recurre a la realidad aumentada (RA) a la hora de planificar operaciones o a imágenes diseñadas por ordenador para divulgar y enseñar.
Una de las enfermedades en el punto de mira del Centro de Biología Molecular Severo Ochoa es el Síndrome de Cornelia de Lange, una alteración genética de los anillos de _cohesina_ y una de las enfermedades más raras que existen en cuanto al número de afectados. ¿Y si logramos un compuesto químico que corrija el comportamiento defectuoso de la cohesina? En eso se está trabajando.
Con todo, el problema al que nos enfrentamos en investigación experimental —en este caso la ciencia española— es a realizar un enorme número de pruebas farmacológicas en poco tiempo. Para eso, lo óptimo es realizar los ensayos _in silico_ (dentro de un ordenador) y acelerar sustancialmente el proceso.
Nos acercamos al centro Severo Ochoa y hablamos sobre este asunto con Paulino Gómez-Puertas, científico titular del CSIC. “Hemos implementado un sistema de diseño de fármacos en el ordenador -nos cuenta el investigador- que en este caso dedicamos para estudiar la estructura de las cohesinas”. ¿El objetivo? Encontrar un medicamento que pueda interferir con estas proteínas para atajar la enfermedad.
¿Necesitamos ordenadores más potentes para simular el comportamiento de las proteínas?
Sí, los necesitamos. Las máquinas son realmente útiles en tareas mecánicas; se está usando la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo para detectar con una elevada tasa de éxito diferentes enfermedades, como los melanomas o las metástasis. Gómez-Puertas asegura que la herramienta virtual que han diseñado “va muy bien”, pero es lenta cuando trabaja con sistemas de computación convencionales. Son meses de computación para simular decenas de miles de compuestos. Pongamos esto en perspectiva con dos datos:
- Para calcular el movimiento de una proteína de tamaño mediano durante unos 100 nanosegundos, hacen falta varios días de computación.
- Una proteína tarda en plegarse unos cinco o seis segundos.
“Ahora vamos unas diez millones de veces más lentos de lo que deberíamos”, comenta el científico. Pero hay esperanza. Según prosigue Paulino, “simular un microsegundo hace cinco o diez años solo era posible para un laboratorio en todo el planeta [...] ahora lo hace todo el mundo”.
Es por eso que en el Severo Ochoa han invertido en el supercomputador IBM Power System AC922 con dos procesadores IBM POWER9. Este equipo traerá al centro la supercomputación que disfrutan ya en el Barcelona SuperComputing Center con uno de los supercomputadores más potentes del mundo: el MareNostrum. Eso sí, ahora orientada a las cohesinas.
Podemos entender este tipo de equipamiento como un acelerador. Juan de Zuriarrain, responsable de sistemas cognitivos de IBM, confirma que “el sistema POWER9 ha sido diseñado para el campo de la inteligencia artificial, en concreto para ayudar a los investigadores y acelerar”. Este hardware es capaz de acelerar entre 15 y 60 veces las cargas de trabajo de los científicos.
¿Por qué dedicar estos recursos a una enfermedad rara?
El Síndrome de Cornelia de Lange afecta a algo más de 100 personas en España. Parece un número bajo para la dedicación de tanto trabajo y recursos, comparado con otras enfermedades. Sin embargo, la ciencia no funciona en compartimentos estancos. Lo que se descubra usando este superordenador de IBM podría tener repercusión en muchos otros ámbitos y enfermedades relacionadas, que las hay y son muchas.
“Estas proteínas tienen también mucha influencia en determinados tipos de cáncer”, nos confiesa Paulino. Sobre cultivo han tenido éxito deteniendo la división de células cancerígenas. Es cierto que no es lo mismo cultivo que la aplicación sobre personas, pero son pasos esperanzadores.
Tal como reflexiona Paulino Gómez-Puertas, “todavía estamos a nivel ordenador, luego habría que pasar a _in vitro_ y finalmente a pruebas con seres vivos”, pero este trabajo previo elimina un enorme número de pruebas físicas posteriores y, además, nos ayuda a aprender el funcionamiento aislado de determinados compuestos. Otra ventaja: hacer modelos computacionales aporta conocimiento en las librerías de qué puede usarse en el futuro para otras investigaciones.
Un ejemplo de este tipo de aprendizaje es el uso de técnicas de edición genética como CRISPR/Cas9. Francisco J. M. Mojica y sus colaboradores se dieron cuenta en 2010 de que había una serie de repeticiones espaciadas en el genoma de arqueas, bacterias y mitocondrias. Hoy su investigación ha encumbrado a la que es la herramienta de edición molecular más fina lograda hasta la fecha.
Fold.it, AphaFold, IBM POWER9
Hace unos años surgió un juego virtual para acercar a la ciudadanía la compleja tarea del plegado de proteínas. Se llama Fold.it y cualquiera puede jugar e incluso contribuir al descubrimiento de algún tipo de fórmula de plegado. De un tiempo a esta parte, la investigación médica mira con lupa las proteínas y AlphaFold, la inteligencia artificial capaz de plegar proteínas con no poco éxito, es una de ellas. Otra es el IBM Power System AC922.
Fold.it, AphaFold e IBM POWER9 son herramientas del mismo modo que lo son las placas petri, las agujas, los tubos de ensayo o los programas informáticos. Con ellas, los investigadores son capaces de generar más conocimiento en menos tiempo. Ese es uno de los propósitos del superordenador instalado en el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa.
El IBM Power System AC922 tiene unos buses de comunicación especialmente anchos y, además, ha logrado consolidar una tecnología que los hace particularmente rápidos. Traducido: la comunicación que hay entre las tarjetas de cálculo en paralelo y los procesadores es muchísimo más rápida que los sistemas de cálculo anteriores. Es como pasar del ábaco a la calculadora y usar esta última para buscar nuevas referencias médicas.
Una computación más rápida se transforma en el laboratorio en menos tiempo de investigación para alcanzar los mismos resultados. De ahí que laboratorios de todo el mundo estén invirtiendo en equipación más avanzada que nos haga dar un salto cuantitativo en la generación de conocimiento.
¿Cuál sería el próximo paso? La computación cuántica. Hace sólo unas semanas IBM presentó el primer sistema de computación cuántica universal diseñado para el uso científico y comercial, el Q System One. Es accesible desde la nube para las instituciones académicas, laboratorios de investigación y empresas miembros de la IBM Q Network. La cuenta atrás para ver sus logros está en marcha.
Imágenes | iStock/Kkolosov, iStock/Molekuul
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