David Searls, actualmente consultor independiente en Philadelphia, USA, dejó hace tres años su cargo como vicepresidente sénior de la sección de bioinformática de la multinacional GlaxoSmithKline. Desde entonces, el informático que ha pasado 16 años en el mundo académico y 19 en el de la industria, ha vuelto a dedicarse a sus estudios teóricos sobre el análisis lingüístico de secuencias biológicas. En una visita al Parque de Investigación Biomédica de Barcelona (PRBB), nos habló sobre fármacos y ordenadores.
¿Qué papel juega la bioinformática en el desarrollo de fármacos?
Es un paso esencial. No sólo el descubrimiento de fármacos, sino toda la biología se ha vuelto una ciencia de la información; desde la secuenciación del genoma humano hasta las tecnologías de alto rendimiento. Hay una enorme cantidad de datos a tratar y se necesitan ordenadores por analizarlas.
«El desarrollo de fármacos, como toda la biología en general, se ha vuelto una ciencia de la información, con una enorme cantidad de datos a tratar, y se necesitan ordenador para analizarlas»
David Searls
¿Cómo afecta la crisis de la industria a las empresas farmacéuticas?
Es cierto que la industria está pasando por unos momentos muy difíciles, puesto que los costes están aumentando a la vez que el número de fármacos desarrollados disminuye. Una de las maneras cómo las grandes farmacéuticas responden a esto es dejando de lado algunas de las áreas terapéuticas. También están haciendo más concesión de licencias, es decir, compran fármacos en diferentes fases de desarrollo a compañías biotecnológicas más pequeñas o universidades. De este modo, las ideas, la ciencia básica y las primeras pruebas las hacen las pequeñas empresas y las grandes farmacéuticas hacen sólo la fase final, los ensayos clínicos, que es lo que mejor saben hacer. En resumen, se está creando un modelo económico más repartido.
¿Puede ayudar la bioinformática en esta crisis?
Sí que puede. Una de las razones por las que el coste de desarrollo de fármacos es tan alto, es que muchas de las moléculas estudiadas como fármacos potenciales no son eficientes o tienen efectos secundarios no deseados. Como estos efectos suelen ser debidos a la interacción del fármaco con otras proteínas que no son su diana, un mejor uso de la predicción de las interacciones entre moléculas puede prevenir un fracaso en un estado más temprano del desarrollo.
Otra manera de cómo la bioinformática puede ayudar es en la recolocación de fármacos, donde se buscan otros usos en un fármaco que sirve para tratar una enfermedad determinada. La bioinformática puede ayudar a buscar diferentes proteínas con las que interacciona una diana terapéutica concreta y predecir en qué otros procesos puede estar involucrada esta diana. La ventaja de la recolocación de fármacos es que ya tenemos datos sobre la seguridad del fármaco, que es uno de los procesos más caros.
«Una de las razones del alto coste del desarrollo de fármacos es que muchas de las moléculas estudiadas no son eficientes o tienen efectos secundarios indeseados. Una mejor predicción de las interacciones entre moléculas, gracias a la bioinformática, puede prevenir un fracaso posterior»
¿Cuál será el rol de la bioinformática en la medicina personalizada?
Ya se está utilizando para clasificar enfermedades a través del análisis del transcriptoma, es decir, qué genes están activados en cada tejido. Esto permite encontrar, dentro de un tumor aparentemente homogéneo, subtipos diferentes que son susceptibles a diferentes drogas. Así, podemos comprobar el patrón de expresión de los pacientes y decidir cuál es el mejor tratamiento para ellos.
Además, la medicina personalizada no consistirá en ‘una droga determinada por un individuo determinado’, sino en la mejor combinación de fármacos para cada persona. De nuevo, la bioinformática puede ayudar en la predicción de qué combinaciones serán más útiles.
