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Supercomputación contra resistencia a los antibióticos

En un estudio dirigido por el ORNL de la Universidad de Oklahoma con la Universidad de Tennessee y la Universidad de Saint Louis, se combinaron experimentos de laboratorio con la simulación en superordenador para identificar moléculas que aumentan el efecto de los antibióticos sobre las bacterias que causan enfermedades. Estas simulaciones de superordenadores en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge de la Energía han jugado un papel clave en el descubrimiento de una nueva clase de fármacos que prometen servir para combatir la resistencia a los antibióticos.

Los investigadores encontraron cuatro nuevos productos químicos que buscan y perturban proteínas bacterianas denominadas “bombas de eflujo”, conocidas por ser una causa importante de resistencia a los antibióticos. A pesar de que algunos antibióticos pueden penetrar las barreras de protección que rodea las células bacterianas, muchas bacterias han evolucionado con las bombas de eflujo que expulsan los antibióticos de nuevo fuera de la célula y hacen que los medicamentos sean ineficaces.

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A través de experimentos de laboratorio realizados en conjunto con extensas simulaciones de proteínas  ejecutados en el superordenador Titán de ORNL, escanearon un gran número de productos químicos para predecir y seleccionar cuál sería el más eficaz en la prevención de las proteínas ACRA de montaje correctamente.

“La potencia de supercomputación de Titán nos permitió realizar simulaciones a gran escala de los objetivos de medicamentos y a la pantalla de muchos compuestos potenciales rápidamente”, dijo Helen Zgurskaya, jefe de la OU del antibiótico Descubrimiento y Grupo de Resistencia.

Zgurskaya, que dirigió el estudio, explicó que la información que han obtenido se combinó con sus experimentos para seleccionar las moléculas que se habían encontrado que pueden funcionar bien, y eso debería reducir drásticamente el tiempo necesario para pasar de la fase experimental a los ensayos clínicos.”

“La primera proyección tuvo sólo 20 minutos con 42.000 procesadores y produjo varios resultados prometedores”, dijo ORNL Jerry Parques. “Después de un análisis más exaustivo, que redujo nuestra lista para predecir qué moléculas eran más propensas a perturbar el funcionamiento de la bomba de salida.”

Con el uso de modelos computacionales, los investigadores examinaron varias combinaciones de moléculas y proteínas para determinar cuáles “encajan” bien juntas, algo similar a encontrar la llave correcta para un bloqueo específico. Este proceso se complica por la naturaleza dinámica de la proteína; las proteínas cambian constantemente su forma. En un entorno simulado, los investigadores crearon representaciones virtuales de las proteínas, generando una serie de “instantáneas” de proteínas en sus diversas configuraciones y utilizaron el Titán para “anclar” miles de moléculas de cada instantánea y estimar la fuerza con cada una  de ellas interactúa con la proteína.
Fuente: Oak Ridge National Laboratory

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