Víctor Sebastián Pérez acaba de recibir el premio que otorga la Federación Europea de Química Médica (EFMC) por su trayectoria durante el doctorado desarrollado en el programa de Química Médica de la Universidad Complutense. El galardonado se graduó en Farmacia en nuestra universidad en 2014, y acto seguido comenzó su doctorado que ha culminado con una tesis sobre el descubrimiento de nuevos fármacos para enfermedades infecciosas. Para hacerla ha trabajado fundamentalmente en el Centro de Investigaciones Biológicas Margarita Salas del CSIC, con una beca FPU (de formación de profesorado universitario), y en un par de estancias en el extranjero, una de ellas en la Universidad de Cambridge, centrado en un proyecto de tuberculosis con herramientas in vitro e in silico, y la otra en Argentina, donde comenzó a interesarse en la utilización de la inteligencia artificial para crear nuevos fármacos. Tras presentar su tesis en noviembre de 2019 le salieron bastantes ofertas de trabajo, y aceptó la que le ofreció la empresa Exscientia, ubicada en Oxford, especializada precisamente en el descubrimiento de fármacos, usando fundamentalmente la inteligencia artificial.
De manera más explícita Víctor Sebastián Pérez, explica que las enfermedades infecciosas para las que buscan nuevos fármacos son algunas como la malaria, la tuberculosis, la leishmaniasis y la esquistosomiasis. De acuerdo con el investigador este tipo de enfermedades están consideradas como olvidadas, porque "es el nombre con el que se conoce a algunas enfermedades infecciosas que principalmente afectan a países en vías de desarrollo, para las cuales no se destina la investigación suficiente, ya que el retorno que tendrían las empresas farmacéuticas sería menor a la inversión".
Aclara que no son lo mismo que las enfermedades raras, porque "esas no están olvidadas per se ya que se dedica algo de dinero a la investigación, que aunque sea poco es mayor en proporción a la gente que está infectada o que tiene esa enfermedad, que el que se dedica a otras enfermedades".
A lo largo de su tesis, uno de sus proyectos estuvo financiado por la Comisión Europea y en él, mediante metodologías de química computacional y química médica ha intentado diseñar y testar nuevos agentes que pudieran servir como potenciales fármacos contra los agentes infecciosos. En concreto se buscaron agentes anti infecciosos, principalmente antiparasitarios para esas enfermedades olvidadas en colaboración con "un consorcio de grupos reconocidos a nivel europeo y también de pequeñas empresas, especializados en distintas áreas como química médica, biología estructural, microbiología...". Explica Sebastián Pérez que ese consorcio se centró en la "aproximación basada en la exploración de una diana concreta, que son las fosfodiesterasas, que son reconocidas como dianas para el tratamiento de enfermedades humanas y que también están presentes en los agentes infecciosos".
De acuerdo con el investigador, "las fosfodiesterasas no habían sido prácticamente nunca exploradas como dianas anti infecciosas y anti parasitarias, y se vio que compuestos que habían mostrado actividad en fosfodiesterasas humanas eran capaces tanto de inhibir la fosfodiesterasa de estos parásitos como de matar al parásito". Es evidente que tras la simulación virtual los compuestos tienen que ser optimizados, pero por primera vez se pudo demostrar que la inhibición de estas dianas podía ser una estrategia interesante en el tratamiento de esas enfermedades olvidadas.
En el grupo de investigación donde ha realizado el doctorado contaban con una quimioteca, que es "una biblioteca, una librería de compuestos químicos, que están formadas por cientos de miles de ellos, o incluso millones. En una gran instalación de una industria farmacéutica se pueden testar todos para cada nuevo fármaco que se quiera desarrollar, pero los grupos de investigación, incluso los más punteros, no tienen las capacidades necesarias como para testar millones de compuestos, y ahí es donde entran las técnicas computacionales, que permiten discriminar aquellos que son más interesantes desde el punto de vista del modelo informático para tener más probabilidades de que el número reducido de compuestos que se van a testar, sean más activos". Es decir, el modelo, aunque no sea capaz de predecir 100%, si está bien entrenado con las herramientas adecuadas, permite tener un buen resultado con un bajo número de compuestos testados y permite eliminar aquellos compuestos que no parecen relevantes.
Reconoce Sebastián Pérez que en su grupo no se han utilizado los organs-on-a-chip, así que se ha seguido la cascada de ensayos habitual, empezando por los compuestos químicos que sintetizaban, se testaban en una enzima con un ensayo enzimático, luego se hacía un ensayo in vitro para testarlo frente al parásito o al agente infeccioso en cuestión, y, por fin, los compuestos más interesantes los llevaban a un modelo in vivo en ratón.
El premio EFMC-YSN-PhD
Tras el nombre tan largo del premio que se ha concedido a Sebastián Pérez se esconden una serie de siglas, que él mismo nos explica. La primera de ellas, la EFMC, es la Federación Europea de Química Médica que engloba a todas las asociaciones de todos los países en esa disciplina, y en España, por ejemplo es la SEQT (Sociedad Española de Química Terapéutica). "Es una comunidad científica bastante activa que organiza el evento más importante a nivel mundial de esta área científica, que es el ISMC (Simposio Internacional en Química Médica), donde van más de 1.500 personas, los mejores investigadores a nivel de descubrimiento de fármacos en el mundo, y además crea una plataforma que permite mantener la relación entre los investigadores de diferentes países europeos".
Por su parte, la YSN es la Youth Scientist Network, que es una subdivisión de la EFMC, que intenta potenciar a los jóvenes investigadores, y, por último PhD son las siglas en inglés de doctorado.
El premio "a nivel económico no es gran cosa, pero sí es importante que te dan una invitación a dar una comunicación en el ISMC y además es un reconocimiento a toda la trayectoria del doctorado, así que es un premio de prestigio que destaca a un doctorando dentro de todos los que han desarrollado su tesis en esa área en toda Europa". El congreso de este año, que se iba a celebrar en septiembre, se ha aplazado a finales de agosto de 2021.
Empresas farmacéuticas
Exscientia, la empresa donde trabaja ahora Sebastián Pérez, tiene como principal objetivo reducir el coste que supone el descubrimiento de nuevos fármacos, porque "habitualmente un proyecto de este tipo dura unos quince años, con una inversión de miles de millones de euros, de los que se estima que unos cinco años son de ensayos preclínicos y otros cinco desde que se sintetiza una nueva molécula para una diana hasta que se consigue encontrar un candidato a fármaco que se pueda testar en ensayos en humanos". La hipótesis de esta empresa es que utilizando la inteligencia artificial se puede reducir ese tiempo de cinco años a doce o dieciocho meses y, por tanto, también reducir muchísimo los costes. De hecho, según el investigador, el primer proyecto que desarrollaron fue bastante satisfactorio y en esos pocos meses consiguieron colocar un fármaco en fases clínicas. Añade Sebastián Pérez que está utilizando modelos similares a los que utilizó en el doctorado, pero a gran escala, "usando las últimas herramientas que se están desarrollando en ciencia, para reducir el tiempo y el dinero que invierten en el proceso del descubrimiento de fármacos, lo que permitirá evitar la creación de fármacos que caen en etapas tempranas".
Esa estrategia se puede utilizar para el desarrollo de fármacos por ejemplo contra el coronavirus y el investigador informa de que ya están trabajando en dos proyectos en torno a ello, pero "principalmente es una aproximación más basada en fármacos, en pequeña molécula, que en vacunas". Explica Sebastián Pérez que el problema con las vacunas es que "son elementos más complejos desde el punto de vista de su estructura y hay muchas más variedades, mientras que de la pequeña molécula se pueden encontrar 1060 capaces de tener propiedades de tipo fármaco, que ya son muchas, en las vacunas se puede trabajar con muchísimas más variaciones, con distintos virus atenuados y es un poco más difícil de modelar, aunque con la química computacional se pueden descartar vacunas que es probable que no sean exitosas en etapas más tardías del descubrimiento".
Sebastián Pérez concluye con una defensa de las empresas farmacéuticas, "que a veces están demonizadas, pero lo cierto es que invierten muchísimo dinero en proyectos de investigación y muchas veces esa investigación fracasa y su retorno es cero, así que lo que intentan es invertir en aquellos proyectos que tengan más potencial, aunque nunca se sabe lo que puede pasar, y muchas veces ponen en riesgo su propia existencia como empresa para desarrollar nuevos fármacos o vacunas".
