Con el propósito de inhibir la proteína DYRK1A, implicada en varias enfermedades, un equipo multidisciplinario compuesto por investigadores del CSIC, la Universidad Pontificia Comillas y AItenea Biotech, ha desarrollado una innovadora estrategia computacional, que permite diseñar moléculas terapéuticas desde cero, incluso disponiendo de datos experimentales limitados.
De acuerdo con una publicación del sitio Infomed (perteneciente al Ministerio de Salud Pública de Cuba), los investigadores, que publicaron sus resultados en la revista Journal of Medicinal Chemistry, han diseñado una molécula que podría usarse en futuras terapias frente al alzhéimer y ciertos tipos de cáncer.
Los expertos, utilizando la Inteligencia Artificial (IA) generativa y modelos predictivos, combinados con técnicas tradicionales como el acoplamiento molecular (docking) y cálculos de teoría del funcional de la densidad (DFT), validaron químicamente el pirazolil-1H-pirrolo, el cual mostró propiedades antioxidantes y antiinflamatorias, así como una buena permeabilidad cerebral, imprescindible para atravesar la barrera hematoencefálica y poder funcionar terapéuticamente.
Según David Ríos Insua, profesor de investigación del CSIC, en el Instituto de Ciencias Matemáticas, este enfoque reduce drásticamente el proceso de diseño de nuevas moléculas que, con los métodos habituales, requería muchos años.
En ese sentido, el protocolo, basado en grafos moleculares y modelos QSAR mejorados con IA, genera estructuras viables y predice su eficacia y toxicidad. Además, se estudiará la posible combinación con técnicas de aprendizaje por refuerzo.
Esta estrategia, adaptable a otras dianas terapéuticas, marca un hito en la integración de tecnologías disruptivas con métodos tradicionales, ofreciendo herramientas más rápidas y precisas para enfrentar enfermedades complejas.
