¿Por qué probar compuestos que ya existen?
Pues para ganar tiempo en el control de la pandemia. Como los medicamentos aprobados ya han demostrado ser suficientemente seguros para nuestra salud, podrían estar disponibles para tratar a pacientes con COVID-19 mucho antes que un fármaco de nueva creación.
En cualquier caso, aunque un medicamento esté aprobado, hay que demostrar que es eficaz contra este coronavirus. Los ensayos clínicos con personas son muy costosos en términos económicos, de tiempo y de esfuerzo para los pacientes y el sistema sanitario. Así que, antes de hacer pruebas de este tipo, conviene utilizar técnicas informáticas para seleccionar buenos candidatos, es decir, fármacos que tengan realmente oportunidades de funcionar.
¿Cuál es la diana terapéutica?
La proteína que se quiere inhibir se conoce como ‘ARN polimerasa dependiente de ARN’ y ha sido escogida porque juega un papel central en la replicación y transcripción del material genético del virus. Si se neutraliza, se puede frenar la propagación del virus en el organismo y ayudar en la curación.
¿Qué pintan los ordenadores personales en todo esto?
Como explica Javier Martínez de Salazar, investigador del CSIC en el Instituto de Estructura de la Materia y líder del grupo que está detrás de esta iniciativa (Biophym), buscar con técnicas informáticas un compuesto capaz de neutralizar una proteína concreta es como probar un enorme número de llaves para abrir una cerradura. “Como en el caso de una llave y una cerradura, hay que encontrar el fármaco que mejor se adapte a la estructura de la zona de la proteína en la que esta realiza su función; el problema es que los modelos basados en la química-física que nos permiten hacerlo implican realizar cientos de miles de cálculos para medir la fuerza de la interacción de cada una de las posibles asociaciones entre el fármaco y la proteína”, advierte Javier Ramos Díaz, uno de los investigadores del grupo.
Un ordenador convencional tardaría varios años en ejecutar los cálculos necesarios para llevar a cabo la investigación. Por eso, el proyecto necesita la colaboración ciudadana: es decir, muchos ordenadores de personas voluntarias que reciban y procesen pequeños paquetes de trabajo. De este modo será posible conseguir una potencia de cálculo similar a la de un supercomputador y realizar todas las tareas previstas.
Realmente, ¿es eficaz distribuir el trabajo en muchos ordenadores?
Sí. Esta forma de trabajar se conoce como computación distribuida, y lleva cerca de 20 años ayudando con éxito a llevar a cabo proyectos científicos que demandan una gran capacidad de procesamiento. Uno de los ejemplos más vistosos es el proyecto SETI, que ha conseguido que millones de voluntarios y voluntarias contribuyan con sus ordenadores a analizar señales de radio procedentes del espacio en busca de indicios de vida extraterrestre. Para facilitar su puesta en marcha, la Universidad de Berkeley desarrolló la plataforma de computación distribuida BOINC, un programa de código abierto que actualmente utilizan numerosos centros de investigación de todo el mundo en áreas tan diversas como la física, las matemáticas, la climatología o la astrofísica.
En España, uno de los principales impulsores de este paradigma de computación ha sido Ibercivis. Aunque actualmente esta fundación se dedica a promover todo tipo de iniciativas de ciencia ciudadana, cuenta con una infraestructura de computación distribuida basada en BOINC con más de 20.000 voluntarios y voluntarias que ceden la potencia de cálculo de sus ordenadores y que ha dado soporte a más de 15 proyectos de investigación.
¿Qué hay que hacer para colaborar?
Solo necesitas descargar el programa BOINC y unirte a ‘Ibercivis BOINC’ en el momento de la instalación. Al hacerlo podrás elegir fácilmente cuándo y cómo participar. Si no quieres que el rendimiento del ordenador se vea afectado mientras lo usas, deja activada la configuración por defecto para que el programa solo se ejecute en los tiempos de pausa, cuando salta el salvapantallas.
Fuente: Ciencia para llevar
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