Perspectiva general sobre el proceso de desarrollo de fármacos…
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Hasta los años 80, el paso de generación de
hits
o candidatos potenciales
(moléculas que muestran una determinada actividad química pero que no
necesariamente cumplen con los requerimientos de eficiencia de un
lead
o
compuesto líder) constituía el principal paso limitante del proceso de
descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos (DDDP, del inglés Drug Discovery
and Development Process) debido al costo de la síntesis y evaluación de nuevas
moléculas (10). Durante esta etapa las esperanzas de resolver el problema del
DDDP fueron puestas en el desarrollo de las tecnologías de alto rendimiento (14) y
la química combinatoria (15), a través de una paralelización masiva del proceso.
En la práctica, se evidenció que si no eran utilizadas cuidadosamente, el uso
indiscriminado de estas técnicas podría conducir a un aumento dramático del
número de moléculas o candidatos, de manera que el descubrimiento de un nuevo
fármaco sería como hallar una aguja en un pajar. Mientras que el número de
hits
identificados pudo ser incrementado sustancialmente, se observó que no existía
una correspondencia con el crecimiento del número de fármacos que entraban al
mercado, dejando esto claro que el verdadero paso limitante del descubrimiento
de fármacos no era la generación de
hits
, sino los pasos de identificación y
optimización del compuesto líder (10). Como resultado, este tipo de solución a
gran escala ha sido abandonada progresivamente en los últimos años,
favoreciéndose una racionalización del proceso, en la que los métodos
computacionales han ganado una importancia creciente (10).
2. MÉTODOS COMPUTACIONALES O
IN SILICO
Debido a la necesidad de explotar las cantidades masivas de datos
generados por las tecnologías de alto rendimiento, los métodos computacionales
se han ido implementando de manera creciente en el proceso de descubrimiento
de fármacos (7). Para unificar la combinación de los métodos computacionales y la
Química Medicinal, F. K. Brown acuñó en 1998 el término “quimioinformática”
definiéndola como:
“la combinación de aquellos recursos de información para
transformar datos en información y la información en conocimiento con el propósito
de tomar mejores y más rápidas decisiones en el área de la identificación y
optimización de compuestos líderes”
(16). Actualmente, este concepto aparece
definido de una manera más amplia para considerar la quimioinformática como “
la
aplicación de métodos informáticos para resolver problemas químicos
” (17). Esta
definición general engloba múltiples aspectos como la representación,
almacenamiento, recolección y análisis de la información química en un sistema
informático. Algunos de los frentes de trabajo abiertos en esta área relativamente
joven continúan siendo la minería de textos químicos, los estudios QSAR, el diseño
de fármacos basado en estructura y el diseño de fármacos basado en fragmentos
(18).
