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El desarrollo de un nuevo ingrediente es un proceso largo y costoso, ya sea para un ingrediente cosmético, nutracéutico o farmacéutico.

La primera tarea en el proceso de desarrollo es la identificación de la diana contra la que se quiere desarrollar el ingrediente que, mediante el bloqueo o la activación de esa diana, provocará el efecto deseado. Una vez identificada la diana, se buscan compuestos candidatos que tengan actividad sobre la diana. Estos compuestos candidatos tienen que ser posteriormente testados, mediante técnicas in vitro y en voluntarios, hasta su aprobación y llegada al mercado.

Cuánto tarda en desarrollarse un nuevo ingrediente

El proceso de desarrollo de un nuevo fármaco es el más largo de los tres y puede durar de 10 a 14 años. Mientras que el diseño de nuevos ingredientes cosméticos o nutracéuticos suele durar dos o tres años y para que el producto final, que lleve ese ingrediente, llegue a mercado, alrededor de 5 años.

El primer paso para diseñar un nuevo ingrediente es identificar las moléculas o compuestos que interaccionen con la diana molecular escogida. De esta larga lista de moléculas candidatas (miles), se acota a cientos para su ensayo en estudios in vitro. En este primer cribado es necesario el uso de modelos moleculares que permitan predecir la afinidad de cada compuesto candidato por la molécula diana.

desarrollo ingredientes

Al estudiar las posibles interacciones que se pueden dar con esta diana molecular, se obtienen miles de secuencias o compuestos candidatos susceptibles de ser el ingrediente elegido. Todo esto es posible gracias a la gran cantidad de información disponible, como son los datos de perfil genómico, epigenético, arquitectura genómica, transcriptoma, proteómica y ribosómica [1].

El descubrimiento de compuestos candidatos y la selección de los más afines para su estudio in vitro, conlleva un gran trabajo de modelado computacional, con el que se estudian las mejores interacciones entre un determinado compuesto y la diana molecular. Para ello se utilizan librerías químicas virtuales que permitan identificar compuestos activos mediante acoplamiento molecular (docking).

El acoplamiento molecular analiza la conformación y orientación de las moléculas candidatas en el sitio de unión a su diana. Para realizar este análisis es necesario obtener la estructura tridimensional de la molécula diana [2]. Sin embargo, en muchas ocasiones, no se dispone de esta estructura en 3D, por lo que hay que recurrir a métodos predictivos con los que obtener dicha estructura. Aquí, de nuevo, utilizando técnicas de modelado molecular, se puede conseguir una estructura tridimensional predictiva usando la secuencia de la diana y comparando con estructuras conocidas y similares en secuencia [3].

Una vez obtenida la estructura tridimensional y realizar el análisis de acoplamiento, se clasifican los compuestos candidatos en base a energía de enlace, energía libre o una medida numérica cualitativa para aproximar las energías de interacción entre diana y candidato [4].

Esta clasificación permite seleccionar los mejores candidatos para pasar a la fase de validación que consiste en una primera fase de estudios preclínica y posteriormente en voluntarios (fase clínica).

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Búsqueda de funciones de extractos naturales

Los productos naturales han centrado el descubrimiento de nuevos ingredientes activos en los últimos años, sobre todo en la industria cosmética y de nutracéuticos. Los productos naturales no son sólo aquellos basados en plantas, si no que su ámbito se ha extendido a ingredientes derivados de organismos marinos, exóticos o microorganismos.

Los productos naturales han servido como base para el desarrollo de muchos compuestos sintéticos [5] y sus propiedades biológicas, con frecuencia, se basan en estudios de medicina tradicional. Los extractos naturales están titulados en un ingrediente activo que es lo que les dota de ciertas actividades o claims. Estas actividades pueden redireccionarse gracias al uso de librerías químicas virtuales mediante el diseño computacional.

El diseño computacional o in silico permite desarrollar el potencial de un compuesto sintético o natural sobre su diana. Del mismo modo, podemos configurar y desarrollar el potencial de moléculas candidatas y cualificar las predicciones de interacción entre moléculas que ya existen en la realidad [6].

El método más habitual para la búsqueda de funciones de extractos naturales es el uso de librerías químicas virtuales. Conociendo los compuestos que conforman el extracto natural, es decir, los ingredientes en los que está titulado dicho ingrediente, se pueden seleccionar en estas librerías y así estudiar la interacción de estos compuestos con la diana deseada. Este estudio incluye el muestreo de varias conformaciones de moléculas flexibles y el cálculo de la energía de interacción en un entorno específico [7].

Dar una nueva vida a moléculas conocidas

El modelado molecular permite además, la redirección de ingredientes ya diseñados. Mediante el rediseño de moléculas se pueden buscar nuevas acciones o actividades complementarias a las que ya tiene.

Es el caso de las proteínas, su rediseño conlleva un cambio conformacional tras la unión de un ligando, y presenta un abanico de nuevas aplicaciones biotecnológicas [8] que pueden resultar muy interesantes en el ámbito de la cosmética y la nutracéutica.

Del mismo modo, existen determinados procesos biológicos mediados por proteínas como la interacción entre proteínas, entre proteína y ligando o actividades enzimáticas, que pueden estudiarse mediante diseño computacional. La especificidad de una interacción puede medirse mediante el cálculo de la energía entre las moléculas que conforman la interacción. Las herramientas para rediseñar la especificidad de una interacción nos permite la manipulación de redes celulares complejas y regulatorias [8], y aportan nuevas funciones a moléculas conocidas, dotándolas de una segunda vida en el mercado.

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Inteligencia artificial para el diseño computacional

El diseño computacional permite desde el diseño de nuevas moléculas desde cero, al reposicionamiento de ingredientes ya conocidos, dándoles una segunda vida en el mercado. El modelado molecular no se limita sólo al diseño de moléculas sintéticas, si no que es posible determinar nuevas funcionalidades en extractos vegetales o nuevos productos naturales.

Las posibilidades del diseño computacional van a ir aumentando conforme avance nuestro conocimiento y manejo de la inteligencia artificial, lo cual reducirá aún más los tiempos y costes del desarrollo de ingredientes activos farmacéuticos, nutracéuticos o cosméticos.

Referencias

    1. Xia X. Bioinformatics and Drug Discovery. Curr Top Med Chem. 2017;17(15):1709-1726.
    2. Torres, P.H.M.; Sodero, A.C.R.; Jofily, P.; Silva-Jr, F.P. Key Topics in Molecular Docking for Drug Design. J. Mol. Sci. 2019, 20, 4574.
    3. Liu, Y.; Zhang, Y.; Zhong, H.; Jiang, Y.; Li, Z.; Zeng, G.; Chen, M.; Shao, B.; Liu, Z.; Liu, Y. Application of molecular docking for the degradation of organic pollutants in the environmental remediation: A review. Chemosphere 2018, 203, 139–150.
    4. Makhouri, F.R.; Ghasemi, J.B. Combating Diseases with Computational Strategies Used for Drug Design and Discovery. Curr. Top. Med. Chem. 2019, 18, 2743–2773.
    5. Arun H.S. Kumar. Rediscovering the drug discovery with natural products as therapeutic tools. J Nat Sci Biol Med. 2018 Jan-Jun; 9(1): 1.
    6. Grabenhofer R. 6 New Trends in Cosmetic Technology. Cosmetic Technology. April 17, 2018.
    7. Brian K. Shoichet. Virtual screening of chemical libraries. 2004 Dec 16; 432(7019): 862–865.
    8. Suarez M., Jaramillo A. Challenges in the computational design of proteins. J R Soc Interface. 2009 Aug 6; 6(Suppl 4): S477–S491.