Google contribuye con sistemas de alta capacidad en procesamiento para diseñar anticuerpos

Google está dedicando fondos por valor de millones de dólares para iniciar nuevos métodos de biotecnología, orientados a crear anticuerpos dirigidos a medicamentos que sean capaces de identificar mejor las células sanas atacando sólo a las zonas afectadas. El gigante de las búsquedas de Internet en última instancia, tiene la esperanza de que los modelos por ordenador por sí solos, podrían identificar los mejores anticuerpos para un objetivo particular en las pruebas de ensayos clínicos con humanos. Esto puede acelerar e incluso sustituir al habitual “laboratorio húmedo” de trabajo y años dedicados a la seguridad en las pruebas de medicamentos con animales y humanos, que cuesta cientos de millones de dólares.

Toda la potencia de cálculo de Google ayudaría a crear un modelo informático que no sólo podría mostrar cómo un anticuerpo se une a una estructura objetivo 3D, sino que también puede simular la muerte celular o la reacción del sistema inmune. El modelo podría dar una idea rápida y precisa de cuál de los candidatos de anticuerpos tiene las mejores posibilidades de convertirse en un fármaco.

Tillman Gerngross, ingeniero químico de la Universidad de Dartmouth que fundó la empresa Adimab, desarrolló un modelo basado en la levadura para crear cientos de anticuerpos dirigidos contra un objetivo determinado en tan sólo 8 semanas. Esto otorga una ventaja muy importante con respecto a los laboratorios comunes de biotecnología, que pasan de 6 a 18 meses de trabajo buscando a los mejores tipos de anticuerpos. Este nuevo avance ha sido posible gracias a la ayuda del proyecto Google Venture, que financió íntegramente la investigación.

Este interés puede parecer extraño para una empresa como Google, pero Tillman Gerngross señalaba que se trata de un problema matemático que requiere de una “formidable” capacidad de procesamiento. Así que esto no tiene porque ser necesariamente extraño comparado con los otros campos de interés por Google como la investigación en energías renovables, sistemas de carga inteligente para vehículos eléctricos, o la propia computación cuántica.

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