Investigación en química computacional
Los científicos e ingenieros de Intelligent Pharma investigan y desarrollan nuevas tecnologías en el campo de la química computacional. Como resultado, Intelligent Pharma ha desarrollado varias soluciones computacionales listas para ser utilizadas por nuestros clientes, a la vez que se ofrece la posibilidad de adaptarlas a las necesidades específicas de cada uno de ellos.
Proyectos
Docking: Los científicos de Intelligent Pharma trabajan en el desarrollo de nuevos procedimientos de docking altamente paralelizados. Uno de los principales temas en los que se focaliza este proyecto es el tratamiento de las moléculas de agua estructurales, un tema que no ha suficientemente sido tratado en ninguna aproximación previa. En esta línea, los científicos de Intelligent Pharma estan trabajando en el desarrollo de tecnologías que utilizan heurísticas para determinar cómo se orientan las moléculas de agua en un experimento de docking.
- O. Villacañas, S. Madurga, E. Giralt and I. Belda. Explicit Treatment of Water Molecules in Protein-Ligand Docking. Current Computer - Aided Drug Design. 5(3): 145-154 (2010)
Diseño de fármacos De Novo: Intelligent Pharma recientemente ha sacado al mercado HELIOS, una herramienta de cribado virtual basada en ligando. En estos momentos, los científicos e ingenieros de Intelligent Pharma están extendiendo las funcionalidades de HELIOS para posibilitar el diseño de fármacos desde cero.
Los científicos e ingenieros de Intelligent Pharma tienen una amplia experiencia en este campo, concretamente en el uso de algoritmos genéticos para el diseño de péptidos de novo. La herramienta ENPDA diseña nuevos péptidos que se unen a una superficie de un receptor proteico especificada por el usuario. Seguidamente, utilizando un motor de optimización de computación evolutiva, ENPDA diseña nuevos péptidos que se unen con la superficie especificada. Si la población inicial del algoritmo evolutivo está inicializada de manera aleatoria, el proceso es conocido como diseño de fármacos de novo. Si la población se inicializa basándose en un esqueleto determinado, el proceso se conoce como química combinatoria virtual.
I. Belda, X. Llorà and E. Giralt. Evolutionary algorithms and de novo peptide design. Soft Comput. 10(4): 295-304 (2006)- I. Belda, S. Madurga, X. Llorà, M. Martinell, T. Tarragó, M. G. Piqueras, E. Nicolá and E. Giralt. ENPDA: an evolutionary structure-based de novo peptide design algorithm. J. Comput. Aided. Mol. Des. 19(8): 585-601 (2005)
HELIOS 2.0 se comportará como ENPDA pero con la capacidad de diseñar moléculas pequeñas y basándose solamente en la estructura de un ligando previamente conocido, no en la estructura del receptor.
QSAR flexible: El QSAR clásico ha mostrado tipicamente tasas de error altas en proyectos de diseño de fármacos. En Intelligent Pharma hemos identificado algunas de las razones que provocan estos fallos y proponemos distintas innovaciones matemáticas para tratar el problema. La principal línea de investigación en la que nos centramos es el desarrollo de descriptores moleculares funcionales y herramientas de aprendizaje automático personalizadas que sean capaces de tratar dichos datos funcionales.
En los proyectos de QSAR clásico, los descriptores moleculares son valores fijos para cada molécula del conjunto de entrenamiento, por ejemplo el peso molecular, el punto isoeléctrico, etc. Los nuevos descriptores moleculares funcionales desarrollados por Intelligent Pharma no son valores constantes, sino funciones que dependen de la flexibilidad interna de las moléculas. Por ejemplo, un descriptor molecular podría ser una función que describe el volumen de cada molécula dependiendo de su grado de flexibilidad interna.