Los fármacos y vacunas circulan por el sistema vascular reaccionando según su naturaleza química y estructural. En algunos casos, están destinados a difundirse. En otros casos, como los tratamientos contra el cáncer, el objetivo previsto está muy localizado. La eficacia de un medicamento, y la cantidad que se necesita y los efectos secundarios que causa, son una función de qué tan bien puede alcanzar su objetivo.

"Muchos medicamentos implican inyecciones intravenosas de portadores de fármacos, "dijo Ying Li, profesor asistente de ingeniería mecánica en la Universidad de Connecticut. "Queremos que puedan circular y encontrar el lugar correcto en el momento correcto y liberar la cantidad correcta de medicamentos para protegernos de manera segura. Si comete errores, puede haber efectos secundarios terribles ".

Li estudia nanomedicinas y cómo se pueden diseñar para que funcionen de manera más eficiente. La nanomedicina implica el uso de materiales a nanoescala, como nanopartículas y nanorobots biocompatibles, para el diagnóstico, entrega, propósitos de detección o actuación en un organismo vivo. Su trabajo aprovecha el poder de las supercomputadoras para simular la dinámica de los nanofármacos en el torrente sanguíneo. diseñar nuevas formas de nanopartículas, y encuentre formas de controlarlos.

Durante la ultima decada, con el apoyo de la National Science Foundation, Li y su equipo han investigado muchos aspectos clave de la nanomedicina, métodos pioneros para modelar su flujo y cómo interactúan con las estructuras dentro del cuerpo.

"Mi investigación se centra en cómo generar alta fidelidad, plataformas informáticas de alto rendimiento para comprender los comportamientos complicados de estos materiales y los sistemas biológicos hasta la nanoescala, " él dijo.

"Soy una persona 100% computacional, no hay manos sucias, "Dijo Li." Debido al tamaño de estas partículas, este problema es muy difícil de estudiar mediante experimentos ".

Escribiendo en Materia blanda en enero de 2021, Li describió los resultados de un estudio que analizó cómo las nanopartículas de varios tamaños y formas, incluidos los nano gusanos, se mueven en vasos sanguíneos de diferentes geometrías. imitando la microvasculatura constreñida. Los nano gusanos son largos, delgada, encapsulaciones diseñadas del contenido del fármaco.

"Descubrimos que el transporte de estos nano gusanos está dominado por glóbulos rojos, "que constituyen entre el 40% y el 50% del flujo, Li explicó. "Es como conducir por una autopista:la construcción ralentiza el tráfico. Las drogas son transportadas por glóbulos rojos individuales y arrastradas a regiones estrechas y atascadas".

Determinó que los nano gusanos pueden viajar de manera más eficiente a través del torrente sanguíneo, pasando a través de bloqueos donde se atascan formas esféricas o planas.

"El nano gusano se mueve como una serpiente. Puede nadar entre los glóbulos rojos, lo que facilita el escape de lugares estrechos, "Dijo Li.

La velocidad es fundamental:las drogas deben llegar a su destino antes de que el sistema inmunológico del cuerpo las descubra y neutralice. que siempre está a la caza de partículas extrañas.

El primer tratamiento basado en nanopartículas aprobado por la FDA para el cáncer fue Doxil, una formulación del agente quimioterápico doxorrubicina. Actualmente hay muchos más en desarrollo. Sin embargo, un estudio de 2016 en Materiales de Nature Reviews encontró que solo el 0,7% de una dosis de nanopartículas administrada se administra a un tumor sólido.

"Sabemos que las moléculas de los medicamentos contra el cáncer son altamente tóxicas, "Dijo Li." Si no van al lugar correcto, duelen mucho. Podemos reducir la dosis si guiamos activamente la entrega ".

Las formas hechas a medida son una forma de mejorar la administración de medicamentos contra el cáncer. (En la actualidad, El 90% de las nanopartículas administradas son esféricas). Otra forma es persuadir a los fármacos hacia su objetivo.

El equipo de Li tiene nanopartículas modeladas computacionalmente que se pueden manipular con un campo magnético. En un artículo de 2018 en el Actas de la Royal Society , demostraron que incluso una pequeña fuerza magnética podía empujar las nanopartículas fuera del flujo sanguíneo, lo que lleva a un número mucho mayor de partículas que llegan al destino correcto.

El trabajo de Li está impulsado por la supercomputadora Frontera en el Centro de Computación Avanzada de Texas (TACC), el noveno más rápido del mundo. Li fue uno de los primeros usuarios del sistema cuando se lanzó en 2019, y ha utilizado Frontera continuamente desde entonces para realizar una variedad de simulaciones.

"Estamos construyendo modelos computacionales de alta fidelidad en Frontera para comprender el comportamiento de transporte de las nanopartículas y los nano gusanos para ver cómo circulan en el flujo sanguíneo, "Dijo Li. Sus modelos más grandes son más de 1, 000 micrómetros de largo e incluyen miles de glóbulos rojos, totalizando miles de millones de formas independientes en las que el sistema puede moverse.

"Recursos avanzados de ciberinfraestructura, como Frontera, Permitir a los investigadores experimentar con marcos novedosos y construir modelos innovadores que, en este ejemplo, ayúdanos a comprender el sistema circulatorio humano de una manera nueva, "dijo Manish Parashar, Director de la Oficina NSF de Infraestructura Cibernética Avanzada. "NSF apoya a Frontera como parte de un ecosistema más amplio de inversiones en ciberinfraestructura, incluyendo software y análisis de datos, que empujan los límites de la ciencia para producir conocimientos con aplicación inmediata en nuestras vidas ".

Frontera permite a Li no solo ejecutar experimentos computacionales, sino también para desarrollar un nuevo marco computacional que combine dinámica de fluidos y dinámica molecular.

Escribiendo en Comunicaciones de Física Informática en 2020, describió OpenFSI:un paquete de simulación de estructura de fluidos altamente eficiente y portátil basado en el método de límite sumergido. La plataforma computacional sirve como herramienta para la comunidad más amplia de diseño de fármacos y puede traducirse para muchas otras aplicaciones de ingeniería. como la fabricación aditiva, procesamiento químico y robótica subacuática.

"El modelo computacional actual cubre muchos procesos importantes, pero todo el proceso es muy complicado. Si considera una red de vasculatura específica para el paciente, que hace que nuestro modelo computacional sea intratable, "Dijo Li.

Está aprovechando la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para servir como un vehículo de alta velocidad para la generación rápida de nuevos diseños y métodos de nanopartículas. Como toda la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, este enfoque requiere cantidades masivas de datos. En el caso de Li, los datos provienen de simulaciones en Frontera.

"Actualmente estamos construyendo la base de datos de entrenamiento para el aspecto de aprendizaje automático de nuestro trabajo. Ejecutamos muchas simulaciones con diferentes escenarios para obtener datos de entrenamiento amplios, "Li explicó." Entonces, podemos entrenar previamente la red neuronal utilizando los datos hipotéticos que tomamos de estas simulaciones para que puedan predecir los efectos de manera rápida y eficiente ".

Las simulaciones típicas de Li utilizan de 500 a 600 procesadores, aunque algunos aspectos de la investigación requieren hasta 9, 000 procesadores computando en paralelo. "La productividad de mi investigación está correlacionada con la velocidad del sistema que utilizo. Frontera ha sido fantástico".

Cuando la gente imagina la investigación médica, Suelen pensar en experimentos de laboratorio o ensayos con fármacos, pero existen limitaciones para este tipo de trabajo, ya sea económico o físico, Dijo Li.

"El enfoque computacional se está volviendo más poderoso y predictivo, ", dijo." Deberíamos aprovechar las simulaciones computacionales antes de ejecutar experimentos muy costosos para racionalizar el problema y proporcionar una mejor orientación ".