Descripción del proyecto
LA RECIENTE PANDEMIA DE COVID-19 HA PUESTO DE MANIFIESTO LA NECESIDAD DE REDUCIR LOS LARGOS TIEMPOS QUE TRANSCURREN DESDE EL DESCUBRIMIENTO DE UN NUEVO FARMACO HASTA SU APROBACION POR LAS DIFERENTES AGENCIAS FARMACEUTICAS. ESTUDIOS RECIENTES INFORMAN QUE UN CICLO TIPICO DE DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS LLEVA HASTA 14 AÑOS CON UN COSTE APROXIMADO DE 800 MILLONES DE DOLARES. PARA REDUCIR ESTE TIEMPO Y COSTE, Y GRACIAS AL AUMENTO SIN PRECEDENTES EN EL PODER DE COMPUTO DE LA ULTIMA DECADA, LA DETECCION VIRTUAL BASADA EN ESTRUCTURAS (SBVS) SE ESTA UTILIZANDO AMPLIAMENTE PARA EL DISEÑO DE FARMACOS DE-NOVO Y LA REUTILIZACION DE FARMACOS. ADEMAS, LOS ESTUDIOS FARMACOGENOMICOS HAN PUESTO DE RELIEVE COMO VARIANTES GENETICAS FRECUENTES AFECTAN A LA EFICACIA DE LOS FARMACOS, SIENDO EL MODELADO IN-SILICO UN RECURSO CADA VEZ MAS UTILIZADO PARA PERSONALIZAR LOS TRATAMIENTOS FARMACOLOGICOS. LAS HERRAMIENTAS DE ROSETTA HAN SIDO LA REFERENCIA PARA EL MODELADO ESTRUCTURAL EN 3D EN LAS ULTIMAS DOS DECADAS. SIN EMBARGO, LA NECESIDAD DE ACELERAR EL DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS Y DE PERSONALIZAR LOS TRATAMIENTOS FARMACOLOGICOS BASADOS EN LA INFORMACION GENETICA DE LOS PACIENTES HA IMPULSADO EL DESARROLLO DE UNA NUEVA GENERACION DE HERRAMIENTAS BASADAS EN DEEP LEARNING, COMO ROSETTAFOLD, QUE SE EJECUTAN EN UNIDADES DE PROCESAMIENTO GRAFICO (GPU), REDUCIENDO EL TIEMPO DE COMPUTO HASTA EN UN 40 %.LAS ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES (ECV) SON LA PRINCIPAL CAUSA DE MORTALIDAD EN EUROPA, PROVOCANDO CASI 4 MILLONES DE MUERTES AL AÑO, CON UN COSTE ANUAL DE 210,000 MILLONES DE EUROS. EN PARTICULAR, LA INSUFICIENCIA CARDIACA (IC) ES LA PRIMERA CAUSA DE HOSPITALIZACION EN PERSONAS MAYORES DE 60 AÑOS. ADEMAS, LA IC ES TAMBIEN UNO DE LOS EFECTOS SECUNDARIOS DE LOS TRATAMIENTOS CON QUIMIOTERAPIA Y RADIOTERAPIA. DESAFORTUNADAMENTE, NO EXISTEN TRATAMIENTOS PARA LOS PACIENTES QUE SUFREN IC AGUDA Y LOS RESULTADOS OBTENIDOS EN EL TRATAMIENTO DE OTROS TIPOS DE IC NO SON MUY EFECTIVOS. PESE A ELLO, NO SE HAN APROBADO FARMACOS DIRIGIDOS A NUEVAS VIAS EN LOS ULTIMOS 30 AÑOS. LOS ULTIMOS DESARROLLOS EN MODELOS ANIMALES SUGIEREN QUE LA REVERSION DE LOS SINTOMAS DE LA IC ES POSIBLE SI LOS TRATAMIENTOS SE DIRIGEN A LA REACTIVACION DE LA PROLIFERACION DE CARDIOMIOCITOS, LO QUE CONVIERTE A ESTAS VIAS REGENERATIVAS EN UNA GRAN OPORTUNIDAD PARA EXPLORAR NUEVOS TERRENOS EN EL DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS PARA EL TRATAMIENTO DE DIFERENTES FORMAS DE IC.VIRTUAL-CARDIO-DRUG AUNA EL LIDERAZGO MUNDIAL DE LOS INVESTIGADORES DEL CNIC EN ECV Y LA EXPERIENCIA DE LA UNIDAD DE BIOINFORMATICA DEL CNIC EN EL MODELADO IN-SILICO DE ESTRUCTURA DE PROTEINA CON EL FIN DE IMPLEMENTAR UNA PLATAFORMA DIGITAL QUE PERMITA EL DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS PARA ECV, EN PARTICULAR PARA IC. LA PLATAFORMA CONTENDRA ADEMAS HERRAMIENTAS PARA LA PREDICCION IN-SILICO DE LA RESPUESTA PERSONALIZADA A LOS FARMACOS EN BASE AL PERFIL GENETICO DE LOS PACIENTES. LAS SOLIDAS CAPACIDADES DE TRASLACION YA ESTABLECIDAS EN EL CNIC MAXIMIZARAN EL RENDIMIENTO DE ESTA PLATAFORMA, YA QUE CUALQUIER NUEVO FARMACO CANDIDATO SE PROMOVERA RAPIDAMENTE A LAS PRUEBAS CLINICAS GRACIAS A LA EXPERIENCIA PREVIA EN EL CNIC Y A LAS INSTALACIONES DE IMAGEN MEDICA DE ANIMALES GRANDES Y A LA OFICINA DE ENSAYOS CLINICOS ESTABLECIDAS. LA TRANSFORMACION DIGITAL PROPUESTA SUPONDRA UNA ESTRATEGIA DE REFERENCIA EN LA INVESTIGACION BIOMEDICA EN ESPAÑA QUE SERA PUESTA A DISPOSICION DE LA COMUNIDAD NACIONAL E INTERNACIONAL PARA SU APLICACION A OTRAS ENFERMEDADES. PU\PHARMACOGENOMICS\PRECISION MEDICINE\CARDIAC REGENERATION\DRUGS\3D PROTEIN STRUCTURE\VIRTUAL SCREENING