Diseñar nuevos medicamentos es clave para mejorar los tratamientos actuales y encontrar nuevas curas para las enfermedades. Actualmente, la mayoría de fármacos se desarrolla a partir de pequeñas moléculas formadas por decenas y cientos de átomos. Pero también existe la posibilidad de crear soluciones basadas en proteínas, formadas por miles de átomos. Esta opción supondría una revolución para la medicina, ya que las terapias proteínicas tienden a ser menos tóxicas, producen menos efectos secundarios y permiten tratamientos más personalizados. Sin embargo, hay muchos menos datos sobre este tipo de terapias que sobre las tradicionales.

Para impulsar la creación de estos medicamentos, Mark Fingerhuth ha creado la empresa ProteinQure, especializada en el desarrollo de métodos computacionales capaces de diseñar nuevas estructuras químicas al sintetizar y testear diferentes proteínas en menos tiempo. Gracias a esta propuesta este joven alemán se ha convertido en uno de los Innovadores menores de 35 Europa 2019 de MIT Technology Review en español.

Las técnicas actuales de simulación por ordenador para diseñar la forma de los fármacos suelen requerir mucho tiempo y recursos. La idea central de ProteinQure consiste en utilizar ordenadores cuánticos para agilizar este proceso. Pero dado que estas exóticas computadoras son propensas a cometer errores, este innovador ha diseñado un algoritmo cuántico específico que realiza simulaciones moleculares para el plegamiento de proteínas, un proceso por el que una proteína soluble adquiere una estructura tridimensional. Se trata de un procedimiento crucial, ya que la función de una proteína en el organismo depende de que esté correctamente plegada. Fingerhuth detalla: "Simulamos y estimulamos moléculas y usamos inteligencia artificial para analizar su comportamiento".

Los modelos computacionales de ProteinQure están basados en un software que permite crear estructuras proteínicas al combinar técnicas de física con los resultados procedentes de experimentos de computación cuántica. Por otro lado, a través de técnicas de aprendizaje reforzado, esta start-up consigue que la herramienta mejore a medida que realiza diversas simulaciones y prueba la interacción de las estructuras proteínicas con las enfermedades.

Gracias a esta infraestructura informática y a los resultados de experimentos realizados en el laboratorio, este biotecnólogo consigue crear módulos de nuevas terapias proteínicas y "predecir con precisión las distintas estructuras químicas", asegura. Asimismo, optimiza las diferentes soluciones para preservar propiedades como la afinidad, la selectividad, la estabilidad y la solubilidad.

Actualmente, la compañía está diseñando estructuras químicas para tratar algunas de las enfermedades más habituales. Está centrada en dolencias autoinmunes, como la artritis reumatoide, enfermedades neurodegenerativas, como el alzhéimer, y diversos tipos de cáncer.

Su principal cliente es la farmacéutica AstraZeneca, con la que está desarrollando una gran biblioteca computacional de péptidos, moléculas formadas por la unión de varios aminoácidos (que, a su vez, son moléculas que forman parte de las proteínas). También está colaborando con el Stanford Research Institute (EE. UU.) para modelizar la estructura de moléculas y crear nuevos fármacos que combatan el cáncer. Por último, está optimizando un compuesto farmacológico que trate la anemia de Fanconi, una enfermedad hereditaria rara, junto con la Universidad de Guelph (Canadá). Además, ha recaudado cuatro millones de euros en una ronda de financiación liderada por la empresa de capital riesgo estadounidense Felicis Ventures.

El director de estrategia e innovación en el Instituto de Salud Global de Barcelona (España) y miembro del jurado de Innovadores menores de 35 Europa 2019, Joan Bigorra, asegura que el proyecto de Fingerhuth ofrece "un enfoque novedoso para diseñar nuevas moléculas de proteínas y crear medicamentos que tengan un impacto significativo a largo plazo".

- Por Alba Casilda