Intelligent Pharma no solo es una empresa de servicios computacionales aplicados a la biomedicina. También desarrolla tareas de investigación muy activas en nuevas metodologías computacionales aplicadas a la investigación biomédica. Intelligent Pharma está desarrollando los siguientes proyectos de investigación con ayudas para I+D+i del CIDEM y de la Fundació Catalana per a la Recerca.
Proyectos
QSAR Flexible: El QSAR clásico típicamente ha mostrado tasas de error bastante elevadas en proyectos reales de diseño molecular. En Intelligent Pharma hemos identificado algunos de los motivos que provocan estas tasas de error y estamos proponiendo innovaciones matemáticas en este sentido. Los principales elementos matemáticos y computacionales en los que los científicos de Intelligent Pharma están investigando es el desarrollo de descriptores moleculares funcionales y herramientas adaptadas de aprendizaje artificial capaces de manipular este tipo de información.
En proyectos clásicos de QSAR, los descriptores moleculares son valores constantes para cada molécula del conjunto de entrenamiento, como por ejemplo, el peso molecular, el punto isoeléctrico, etc. Sin embargo, los nuevos descriptores moleculares que estamos desarrollando en Intelligent Pharma no son valores constantes sino funciones que dependen de la flexibilidad interna de cada molécula, por ejemplo, un descriptor molecular puede ser una función que describa como varia el volumen de una molécula en función de los grados de flexibilidad interna.Docking:Intelligent Pharma está dedicando un gran esfuerzo en realizar una mejora substancial en el campo del docking virtual. Además de investigar la termodinámica del proceso de unión entre proteína y ligando con el fin de mejorar las funciones energéticas, se pretende crear un proceso totalmente automatizado, con una calidad alta, y un nivel de automatizacion que se aproxime al 100%.
Para detectar eficientemente las diferentes mejoras que se pueden aplicar a un proceso de docking, este se ha separado en tres partes: la preparación de ligando y el receptor; el docking en sí mismo; y el análisis de resultados. Se pretende optimizar al máximo las tres partes, ya que todas son necesarias para incrementar el rendimiento y la calidad dentro de un poceso totalmente automatizado. Actualmente, se pueden realizar dockings de alta calidad para casos concretos de estudio, en los que se requiere bastante intervención humana. Sin embargo, cuando se necesita analizar una gran cantidad de casos mediante un proceso automatizado sin intervención manual, el proceso pierde calidad, especialmente cuando se consideran diferentes receptores, como es el caso del análisis virtual del perfil de dianas.Alineamiento Molecular Tridimensional:El alineamiento tridimensional de principios activos es una buena herramienta para descubrir los patrones farmacofóricos tridimensionales. Por esta razón, Intelligent Pharma está investigando nuevos mecanismos de alineamiento molecular basados en computación evolutiva. Las dos áreas que estamos encarando son el desarrollo de algoritmos evolutivos paralelos y nuevos mecanismos de evaluación de la calidad de un alineamiento.
La clase de métodos de alineamiento que estamos desarrollando no estan basados en características moleculares, sino en la distribución espacial de las propiedades físico-químicas de las moléculas.Inteligencia Artificial y Descubrimiento de hits a Partir de Plantas Medicinales: Los productos naturales juegan un importante papel en las etapas iniciales de diseño de nuevos fármacos. Por ejemplo, de las 974 nuevas entidades químicas que fueron aproadas entre 1981 y 2006, el 63% fueron obtenidas a partir de productos naturales. Sin embargo, aún y el enorme potencial de los productos naturales, sólo una pequeña fracción de la biodiversidad mundial ha sido cribada. Por estas razones, Intelligent Pharma ha puesto a punto un nuevo servicio que combina la identificación de hits a partir de productos naturales, la etnobotánica y la inteligencia artificial.
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