Un innovativo software chimico quantistico accelera la ricerca farmaceutica
La progettazione e la sintesi di nuovi materiali possono accelerare le scoperte scientifiche in diversi campi. Nuove nanoparticelle possono contribuire ad aumentare l’efficienza catalitica e a ridurre l’impronta di carbonio dell’industria chimica. Nel settore dei trasporti, ci si attende che nuovi materiali usati per le batterie possano alimentare la rivoluzione elettrica, rendendo quella dei veicoli elettrici una strada percorribile a livello globale. Nuove molecole coloranti per le celle fotovoltaiche aiutano il settore dell’energia rinnovabile ad uscire dall’ombra della produzione energetica da combustibili fossili. La lista può allungarsi quasi all’infinito. In nessun ambito la scoperta di nuove molecole è più importante che nell’industria farmaceutica. «Prima che una nuova molecola con proprietà simili a quelle di un farmaco sia ritenuta adatta per i pazienti deve essere sottoposta a test rigorosi. Il percorso di ricerca e sviluppo di un nuovo medicinale impiega circa 10 anni per passare dal laboratorio al mercato, con un costo che si aggira sui 5 miliardi di dollari», osserva Illés József, coordinatore del progetto QCLAB, finanziato dall’UE. Il costo dello sviluppo di un farmaco è esorbitante e continuerà ad aumentare nel tempo. «Lo studio di specifici percorsi biologici, una serie di interazioni molecolari all’interno di una cellula in grado di originare cambiamenti al suo interno, può rivelare molti indizi riguardo malattie complesse. Identificare quale punto nel percorso è colpito in ogni paziente conduce a un trattamento più personalizzato. Di conseguenza, l’idea secondo cui un farmaco è adatto a tutti non è vera. Dobbiamo rivedere il processo di ricerca farmaceutica, in modo tale che in futuro i nuovi farmaci su misura non siano impossibili da comprare o produrre a causa degli elevati costi di ricerca», spiega József.
Un significativo passo in avanti nella ricerca farmaceutica
Ed è qui che il progetto QCLAB può venire in aiuto. I ricercatori hanno svelato un nuovo strumento computazionale chiamato BrianQC, in grado di ridurre il numero di molecole candidate, diminuire il tasso di insuccesso attraverso simulazioni a basso costo e ridurre il numero di esperimenti nella prima fase del processo di ricerca e sviluppo di un farmaco. «Nella catena di ricerca farmaceutica, esiste una fase chiamata screening ad alto rendimento, in cui viene testata la capacità di migliaia di molecole di dimostrare l’effetto biochimico desiderato sulla proteina target. Dal punto di vista teorico, gli scienziati devono calcolare molte volte come i farmaci candidati si legano a una biomolecola molto grande. Dal punto di vista computazionale, utilizzando le vecchie tecnologie è molto costoso eseguire il calcolo anche una volta sola, per non parlare di milioni di volte», aggiunge József.
Mescolare tecnologie per incrementare l’efficienza computazionale
I ricercatori del progetto hanno unito varie tecnologie per contribuire a realizzare questo screening ad alto rendimento virtuale. In particolare, il gruppo ha sfruttato sia le reti neurali che aiutano il processo di prescreening di molecole candidate sia metodi computazionali quantistici di modellazione meccanica altamente accurati (teoria funzionale della densità) per indagare la struttura delle molecole. Approcci meno accurati ma più rapidi, come la meccanica molecolare (che permette la modellazione di grandi sistemi molecolari) sono stati gli elementi costitutivi per uno screening ad alto rendimento virtuale completo. Il nuovo software chimico quantistico ha riscosso un successo clamoroso ed è ora parte delle quotidiane operazioni di ricerca di una delle più importanti aziende farmaceutiche statunitensi. BrianQC è disponibile in commercio ed è possibile richiedere una prova gratuita.
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