Entrevista con Victor Guallar: La Polifarmacología en el Diseño de Medicamentos

¿Qué es la polifarmacología y por qué es importante?  

V.G.: La polifarmacología consiste en diseñar medicamentos que actúan sobre múltiples vías biológicas en lugar de enfocarse en una sola molécula o receptor. A diferencia del enfoque tradicional de “un fármaco, un objetivo,” este método es crucial para enfermedades complejas como el cáncer y los trastornos neurológicos, donde intervienen múltiples vías. Al dirigirnos a varias vías, podemos crear tratamientos más efectivos y duraderos.  

¿Beneficios frente al diseño de fármacos de un solo objetivo? 

V.G.: La polifarmacología reduce el riesgo de efectos secundarios y resistencia a los medicamentos. Los fármacos de un solo objetivo pueden generar resistencia a medida que las enfermedades se adaptan, especialmente en el cáncer o infecciones. Los enfoques multitarget abordan este problema al interrumpir varios puntos de una red. Para enfermedades complejas como el Alzheimer, dirigirse a múltiples vías mejora significativamente las posibilidades de éxito terapéutico.  

¿El papel de la biocomputación?

V.G.: Las herramientas biocomputacionales son esenciales para la polifarmacología. Permiten simular redes biológicas complejas, identificar combinaciones de objetivos efectivas y evaluar bibliotecas moleculares enormes con miles de millones de compuestos. Los métodos computacionales también facilitan encontrar moléculas que interactúan con múltiples objetivos, algo casi imposible con técnicas tradicionales.  

¿Aplicaciones del aprendizaje automático?

V.G.: El aprendizaje automático ayuda a predecir similitudes entre objetivos e identificar combinaciones inesperadas. Los modelos de deep learning permiten evaluar vastas bibliotecas moleculares, y los métodos generativos están emergiendo como alternativas prometedoras. La supercomputación juega un papel clave en estos avances.  

¿Desafíos en el diseño de fármacos multitarget?  

V.G.: Diseñar fármacos multitarget es complejo, con mayores riesgos de efectos secundarios e interacciones impredecibles. Necesitamos más datos y mejores modelos para simular los sistemas biológicos con precisión.  

¿Perspectivas a futuro?

V.G.: La computación, los modelos in silico mejorados y la IA agilizarán el desarrollo de medicamentos, reduciendo tiempos y costos. Los marcos regulatorios probablemente se adapten, permitiendo aprobaciones más rápidas. En Nostrum, estamos comprometidos a impulsar estas tecnologías.