En una nueva edición de los Premios de Investigación de Google para América Latina, LARA (las siglas de Latin America Research Awards) se anunciaron los 24 proyectos seleccionados de 2021, entre los cuales aparecen tres liderados por equipos de investigadores de la Argentina y uno de ellos está vinculado con la industria farmacéutica.

Los premios LARA fueron creados hace 9 años para fomentar la innovación y la investigación científica en la región, estimular el espíritu emprendedor y fortalecer la relación entre Google y la academia. “Durante los últimos 2 años quedó en evidencia que la humanidad tiene aún enormes desafíos por resolver. Desde Google, estamos felices de apoyar a quienes, con su trabajo y con sus investigaciones, están buscando hoy las respuestas para los retos de mañana” destacó Adriana Noreña, Vicepresidente de Google para Hispanoamérica.

En un contexto donde la ciencia juega un rol fundamental en la lucha contra la pandemia, este año se puso especial foco en las categorías vinculadas al COVID-19. Los 24 proyectos seleccionados fueron elegidos entre un total de más de 700 presentados en toda la región y se repartirán 500.000 dólares entre los ganadores.

Cómo reutilizar fármacos contra el coronavirus

Aprendizaje de Representaciones Moleculares Vectoriales para el Reposicionamiento de Fármacos fue el proyecto presentado por Axel Soto y María Virginia Sabando, que tiene como objetivo estudiar y desarrollar representaciones moleculares novedosas para compuestos químicos y su uso para diferentes tareas, tales como el modelado QSAR, la reutilización de fármacos y la aplicación de modelos generativos para diseño de novo.

El trabajo se centra en diseñar nuevas formas de representar compuestos químicos empleando aprendizaje automático, de manera tal que la computadora pueda interpretar la información del compuesto químico. “A partir de ello, el objetivo es estudiar cómo estas representaciones impactan en distintas tareas del proceso de diseño de fármacos asistido por computadora. En particular, nos interesan el reposicionamiento de fármacos, estrategia que identifica nuevos usos de medicamentos aprobados para otros fines terapéuticos, y el modelado QSAR, que aborda la creación de modelos predictivos que relacionan la actividad biológica de los fármacos con sus propiedades fisicoquímicas”, explican Soto y Sabando.

Los modelos de reposicionamiento de fármacos permiten encontrar nuevos usos terapéuticos a fármacos aprobados para otros tratamientos. Esta estrategia resulta especialmente útil ante crisis y emergencias sanitarias como lo es la pandemia de COVID 19, donde existen pocas opciones terapéuticas y el avance de la enfermedad en la población es vertiginoso. “Nuestro proyecto apunta a desarrollar modelos de reposicionamiento que permitirían no solo acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos efectivos contra el COVID 19, sino además proporcionar información valiosa para la identificación de fármacos candidatos para el tratamiento de otras enfermedades causadas por coronavirus”, indican.

Este año, el proyecto se va a enfocar en desarrollar un algoritmo basado en técnicas de aprendizaje automático para aprender representaciones moleculares. “Planeamos emplear técnicas del estado del arte, tales como modelos generativos, y emplear diversas fuentes de datos químicos” explican y concluyen que el objetivo “es utilizar y evaluar nuestro método en la generación y reposicionamiento de fármacos para el tratamiento de COVID 19″.

Fuente: La Nación