Cuando Ben Brown, profesor asistente de investigación de química, piensa en la epidemia de opioides, ve el problema a nivel molecular. Los analgésicos utilizados legítimamente en medicina, como la oxicodona, son altamente adictivos, pero una mejor comprensión de cómo interactúan sus moléculas con las proteínas del cuerpo podría conducir a la formulación de alternativas no adictivas, afirmó.
En mayo, el Instituto Nacional sobre el Abuso de Drogas otorgó a Brown 1,5 millones de dólares durante cinco años para promover su trabajo en esta área. Brown, profesor afiliado del Centro Vanderbilt para la Investigación de Adicciones y el Centro de Inteligencia Artificial Aplicada en Dinámica de Proteínas, está desarrollando inteligencia artificial que analiza miles de millones de posibles fármacos opioides para revelar información detallada sobre cómo interactúan con proteínas clave. Los 875.000 dólares restantes de la subvención se destinarán a Vanderbilt para cubrir los costes indirectos y administrativos relacionados con la investigación de Brown.
Brown centrará su investigación en los receptores opioides Mu, proteínas de señalización en el sistema nervioso central que se unen a los opioides. Estos receptores modulan el dolor, el estrés, el estado de ánimo y otras funciones. Los fármacos que se dirigen a estos receptores se encuentran entre los analgésicos más potentes, pero también son los más adictivos.
La subvención, un Premio Avenir en Química y Farmacología de los Trastornos por Uso de Sustancias, la otorga el NIDA a investigadores en etapa inicial que proponen estudios altamente innovadores y representan el futuro de la ciencia de la adicción.
La energía y el entusiasmo que Ben aporta a su ciencia y a sus colaboraciones científicas son excepcionales, y es apropiado que se le reconozca como un joven pionero en su campo. Ben es uno de los contribuyentes intelectuales detrás de la fundación del Centro de IA Aplicada en Dinámica de Proteínas. Anticipo que Ben logrará avances fundamentales en múltiples aspectos centrales del diseño de fármacos asistido por computadora”.
Hassane Mchaourab, director del Centro de IA Aplicada en Dinámica de Proteínas y catedrático Louise B. McGavock y profesor de fisiología molecular y biofísica
La plataforma computacional de Brown modela las interacciones entre fármacos y proteínas de una manera que tiene en cuenta sus movimientos físicos dinámicos. Estos movimientos, llamados cambios conformacionales, pueden ocurrir en milisegundos y marcar una gran diferencia en cómo se comporta una proteína y se une o interactúa con un fármaco de molécula pequeña.
Al modelar computacionalmente este movimiento, los algoritmos pueden predecir de manera más efectiva qué tan estrechamente interactuarán las proteínas y los medicamentos y los efectos de esta interacción. Esta información se utiliza para detectar miles de millones de fármacos potenciales (una escala sin precedentes para proteínas altamente dinámicas) o diseñar otros nuevos con propiedades que produzcan menos efectos secundarios adictivos.
Ya existen plataformas computacionales que modelan la estructura de las proteínas y cómo interactúan con los fármacos, pero ignoran en gran medida los cambios conformacionales y predicen mal cómo se comportará un nuevo fármaco. Esto se debe en parte a la escasez de datos disponibles para entrenar algoritmos.
Con material rico en datos de los investigadores Craig Lindsley, Heidi Hamm y Vsevolod V. Gurevich de Vanderbilt, Matthias Elgeti de la Universidad de Leipzig y Wu Beili del Instituto de Materia Médica de Shanghai, Brown sintetizará, validará funcionalmente y caracterizará estructuralmente moléculas y receptores de fármacos diseñados por los investigadores. Después de este componente de la subvención, Brown devolverá los datos a la plataforma computacional para que puedan usarse como punto de partida para más rondas de optimización; un ciclo de retroalimentación iterativo computacional-experimental.
“Se ve a pacientes pediátricos sometidos a una cirugía, y después de la operación reciben un opioide, y luego tienen un problema. Es realmente triste”, dijo Brown. “Así que el objetivo es proporcionar analgesia sin riesgo de adicción. Y para aquellos que tienen adicción, proporcionar nuevos medicamentos para ayudar con la recuperación”.
Además del Centro de IA Aplicada en Dinámica de Proteínas y VCAR, las afiliaciones de investigación de Brown incluyen el Centro de Biología Estructural y el Instituto Vanderbilt de Biología Química.
2024-01-20 04:22:00
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