Las matemáticas se han convertido en una herramienta fundamental para el sector de la salud y también de la industria farmacéutica. La colaboración entre sanitarios y matemáticos ha dado unos resultados excelentes en el desarrollo de fármacos para el coronavirus, y ahora, la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) ha desarrollado un modelo matemático que podría suponer un impulso nuevo para la farmaindustria, tanto que incluso transformaría el desarrollo de nuevos fármacos.
Por su alta complejidad, los procesos de la industria farmacéutica –a partir de los que se realizan vacunas, tratamientos para enfermedades raras o terapia génica– demandan gran cantidad de recursos humanos y tecnológicos. De ahí que sea crucial conocerlos en detalle y hallar alternativas que permitan trabajar de forma más rápida y eficiente.
En este sentido, Lina María Fajardo Figueroa, magíster en Ingeniería Química de la UNAL diseñó un proceso específico que emplea células de insectos (cogollero del maíz, Spodoptera frugiperda) y virus para obtener “proteínas recombinantes” que después se usan en el desarrollo de vacunas o tratamientos. Ella trabajó con el virus de la influenza. “Observamos con detalle el sistema (célula de insecto-virus-proteína recombinante) desde una perspectiva in silico, basada en modelamiento matemático a partir de principios termodinámicos, es decir, con base en la energía que necesita la célula para sus procesos bioquímicos y la cinética que representa el sistema biológico”, explica.
Cómo es el modelo matemático que podría cambiar la industria farmacéutica
Para su investigación, la magíster partió del modelo de caja negra termodinámico, que se basa en los principios termodinámicos del crecimiento microbiano y que se puede aplicar a sistemas biológicos más complejos como los eucariotas. “En definitiva tenemos un sustrato que es degradado para obtener energía aprovechable en el crecimiento celular. Observar esto mediante caja negra significa olvidarnos por un momento de lo que hace la célula en su interior y enfocarnos en hacer balances de entrada y salida (del sustrato y los subproductos celulares), tanto de materia como de energía”. Dicho modelo se complementó con un modelo metabólico de escala genómica para extender el entendimiento del comportamiento celular.
Así, se constató que es posible predecir las cantidades de sustrato que demandaría una célula para crecer, mantenerse en condiciones óptimas y luego expresar la proteína necesaria. “Hacemos un conjunto de relaciones matemáticas con las que podemos predecir las velocidades de consumo y secreción que necesita la célula para realizar una actividad determinada. Aunque todavía se desconocen enzimas y comportamientos intracelulares, el modelo de caja negra resultó útil, ya que permite superar algunas de esas dificultades y entender los procesos a diferentes escalas”, destaca.
Estimar dichas velocidades mediante simulaciones computacionales, sin tener que experimentar en el laboratorio, representa ahorro de tiempo y recursos para la industria, pues de antemano se puede identificar la cantidad de energía necesaria para producir cierta biomasa. “Es tener una mirada previa a la investigación, predecir con qué nos vamos a encontrar y decir qué necesitamos experimentar con una menor incertidumbre”, complementa.
Apoyada en las matemáticas
Otra etapa de la investigación consistió en evaluar el momento específico en el que el virus ingresa a la célula para llevarle al núcleo el gen de la proteína de interés y lograr su expresión. “Mediante análisis cinéticos, que se caracterizan por tener unas constantes que denominamos ‘constante de tiempo’, identificamos cuál es la parte del proceso más relevante, cuál ocurre tan rápido que no deberíamos considerarla, por qué una proteína podría salir defectuosa, etc.”.
Se encontró que las primeras seis horas de infección en las células de insectos son críticas para determinar la homogeneidad del proceso. “En este tipo de bioprocesos no están muy claros los parámetros de control que se deben emplear. Nosotros propusimos el tiempo y funcionó muy bien. Ahora sabemos que, en el caso de estudio, se le deben dar al virus al menos seis horas para que su entrada sea homogénea y la expresión de la proteína recombinante sea la adecuada”.
“Análisis como éste permiten mayor versatilidad en los procesos, incluso no tiene que tratarse de la misma célula ni la misma proteína, sino que el método es extrapolable para determinar si es factible o no y proceder con la parte práctica”, señala la investigadora.
Agrega que “analizar el proceso mediante esta metodología permite responder más rápido a la demanda de productos biológicos. Si surge una situación como la que tuvimos con el nuevo coronavirus, y los recursos para experimentar tardan varios meses en estar disponibles, podemos ganar tiempo haciendo simulaciones en computador para ir entendiendo y proyectando los procesos”.
