Una empresa afiliada a Purdue está desarrollando una forma de reducir los costos de desarrollo de medicamentos mediante el modelado de moléculas y reacciones químicas de manera más precisa y eficiente en soluciones líquidas. Esto permitirá a los químicos comprender mejor los detalles del proceso de síntesis de moléculas.
QUAIL Modeling LLC, un acrónimo de Quantum Applications in Liquids, fue cofundada por Tillmann Kubis, profesor asistente de investigación en la Escuela de Ingeniería Eléctrica e Informática de Purdue, Network for Computational Nanotechnology y Purdue Center for Predictive Materials and Devices, y James Charles, un doctorado estudiante en el mismo departamento.
El software se desarrolló debido a la necesidad de comprender mejor cómo reaccionan las moléculas en los líquidos.
"Cuando tienes una molécula que se espera que se comporte de cierta manera, Los modelos actuales permiten predecir su comportamiento en el vacío solo donde la molécula está básicamente aislada. Sin embargo, Se supone que las drogas interactúan con un líquido circundante, como la sangre. Hasta aquí, no hay forma de predecir de manera confiable el comportamiento molecular en líquidos, dónde surtirá efecto el fármaco, "Dijo Kubis." La primera pregunta que responderemos es cómo cambiarán estas moléculas cuando se coloquen en un entorno líquido, como el torrente sanguíneo de un paciente ".
Kubis dijo que el modelado de líquidos es un desafío grande y aún no completamente resuelto en química cuántica.
"Todavía no se sabe cómo modelar el agua y cómo modelar las moléculas cuando se disuelven, ", dijo." Las moléculas en un entorno acuático enfrentan demasiadas perturbaciones caóticas para los modelos cuánticos de última generación. Las descripciones cuánticas típicas no son capaces de manejar de manera eficiente incertidumbres tan intensas ".
El modelado de QUAIL está expandiendo el método de función verde sin equilibrio (NEGF) al ámbito de la química cuántica líquida. Este método permitirá a los químicos calcular valores esperados de no equilibrio dependientes del tiempo, como la corriente y las densidades, intercambio de energía y cambios de entropía del sistema. El método NEGF ya es un método ampliamente aceptado en el mundo de la ingeniería eléctrica y la física de altas energías.
"Uno de los santos griales de la química cuántica es la predicción de la energía de solvatación, es decir., el cambio de energía cuando una molécula se disuelve en un líquido ". Dijo Kubis." QUAIL está trabajando directamente para resolver este problema. A pesar de su importancia, este problema ha sido irresoluble hasta ahora. Lo abordamos combinando los efectos cuánticos con las incertidumbres estadísticas de un entorno líquido. Podemos hacer esto explícitamente para cualquier tipo de molécula líquida y disuelta ".
Kubis dijo que este método reducirá significativamente el costo del desarrollo de fármacos.
"El potencial de esto es gigantesco. Solo hay alrededor de 20 medicamentos lanzados al mercado cada año y cuesta aproximadamente $ 5-12 mil millones llevar cada uno de ellos a esa etapa, "Dijo." Disminuir estos gastos incluso en solo un 10 por ciento puede hacer una gran diferencia ".
Kubis dijo que es vital que las empresas prueben las moléculas con una pureza perfecta, sin ningún subproducto de síntesis o libre de quiralidad molecular no deseada. Esto es esencial para determinar los efectos secundarios adversos de la molécula del fármaco real. Ninguna impureza producida durante la síntesis del fármaco puede difuminar esa información.
"Cuando las grandes empresas tienen una molécula que sintetizar, Tienen sus propios proveedores de servicios con bases de datos que generalmente les brindan entre 15 y 20 rutas de reacción diferentes que podrían producir una alta concentración. o alta pureza, de la molécula deseada. Los altos costos vienen luego de probar minuciosamente cada ruta de reacción. Nuestra tecnología podría reducir las 20 reacciones a muchas menos, candidatos más precisos, o incluso identificar nuevas rutas de reacción que no están en el radar de las bases de datos incompletas, ", dijo." Esto reducirá los costos de desarrollo de fármacos y aumentará la fiabilidad de las pruebas de fármacos ".
La tecnología utilizada por QUAIL Modeling tiene licencia a través de la Oficina de Comercialización de Tecnología de la Fundación de Investigación Purdue. La compañía es miembro de Purdue Startup Class de 2017.
La compañía está trabajando en teorías académicas con un enfoque hacia aplicaciones industriales.
"Nuestro primer objetivo es predecir correctamente la energía de solvatación, "Dijo Kubis." Modelar reacciones químicas es nuestro objetivo a largo plazo; necesitamos mucho desarrollo para completar eso ".
El desarrollo de esta tecnología ha sido previamente apoyado académicamente por el Centro de Materiales y Dispositivos Predictivos de Purdue. Kubis dijo que QUAIL Modeling actualmente está buscando asociaciones y financiamiento.
"Estamos buscando asociaciones dentro de la industria, así como financiación y orientación en las cuestiones abiertas más urgentes para la industria farmacéutica y química, ", dijo." Necesitamos discutir las cuestiones abiertas con los especialistas en el campo, ya que no somos químicos. Tener alguna orientación nos ayudará a mantenernos en el objetivo.
