Los métodos tradicionales para el desarrollo de
medicamentos son costosos y lentos: la mayoría no llega nunca
al mercado, y sólo tres de cada diez nuevos productos logran
recuperar la inversión. La llamada química
robótica ya permite reducir el período de desarrollo de
cuatro años a dos. Y el proceso se acelerará aún
más cuando todo el laboratorio químico quede reducido a
un solo chip.
En Durham, Carolina del Norte, en el interior del laboratorio de
Eli Lilly, docenas de gabinetes del tamaño de un horno
eléctrico vibran sobre las mesadas. Por encima de cada uno de
ellos, un brazo robótico vierte gotas de líquido en los
96 orificios de una bandeja. Los compuestos químicos
reaccionan y sus productos quedan debidamente registrados en una
computadora próxima. Lilly termina el día con cientos
de componentes hasta hoy desconocidos para el hombre. Cualquiera de
ellos podría ser útil para salvar una vida.
La medicina ha cambiado desde aquellos tiempos no tan remotos en
los que los investigadores, de guardapolvo blanco, ceño
fruncido y espalda encorvada, mezclaban y combinaban productos
químicos en un matraz. “Alguien tenía que agitar el
tubo; era como mirar la ropa mientras giraba en el secador
eléctrico”, dice Dale Pfost, presidente de Orchid
Biocomputers, empresa que está desarrollando herramientas
aún más pequeñas para reemplazar los brazos
robóticos de la planta de Lilly.
El método es prueba y error. No puede sorprender, entonces,
que a Lilly le haya llevado 15 años desarrollar el Prozac, su
antidepresivo de mayor venta. “Demasiados dólares se
están invirtiendo en hipótesis equivocadas”, dice
Richard DiMarchi, vicepresidente de Eli Lilly para tecnologías
de descubrimiento. “Un análisis más veloz de las
posibles drogas ayuda a desarrollar nuevas hipótesis.”
Cualquiera de los gigantes de la industria farmacéutica,
con cientos de investigadores, se consideraría afortunado si
combinara 50 moléculas al año con posibilidades de
convertirse en una droga potencial. Hoy, los ejecutivos de esta
industria hablan abiertamente de combinar miles &emdash;y hasta
millones&emdash; de moléculas de prueba.
Al igual que antes, sólo algunas lograrán
convertirse en productos médicamente útiles, pero
pronto serán muchos más, llegarán más
rápido y a menor costo. Esto derivará en más y
mejores tratamientos para enfermedades como el mal de Alzheimer, el
cáncer, la artritis, la osteoporosis, las complicaciones de la
diabetes, la jaqueca y la depresión.
¿Puede algo tan simple y mecánico como un tubo de
ensayo robótico competir con el antiguo ingenio? Sí, si
se lo puede miniaturizar y estampar en silicio. Basta con observar lo
que la miniaturización hizo por la computación. Un
transistor es un objeto bobo. Pero si se compactan varios millones de
ellos en un solo chip se obtiene la luz de la inteligencia: un chip
que puede derrotar al ser humano jugando al ajedrez.
El comienzo de una era
La química robótica, que consiste en aplicar la
computación en gran escala a la investigación de las
drogas moleculares, está en la misma etapa en la que estaba la
computación cuando IBM lanzó su calculadora equipada
con transistores en 1957. La medicina acaba de ingresar a una nueva
era.
Aunque el laboratorio de drogas de hoy podría parecer
miniaturizado, no está muy lejos de donde estaban los
fabricantes de electrónica hace 40 años cuando lanzaron
los tableros de circuitos integrados. Pero, para el año
próximo, ya no se verán los brazos robóticos
porque las diminutas gotitas de fluido circularán a
través de canales del tamaño de un cable estampado en
silicio. “Será como el flujo de los electrones en el interior
de un procesador Pentium”, dice Pfost.
Cuando se habla de investigación médica, lo
común es hacer hincapié en los grandes descubrimientos
&emdash;las vacunas de Pasteur, la antisepsia de Lister, la
penicilina de Fleming. Ese enfoque pierde de vista el objetivo
principal de la química robótica, que no busca generar
un único momento para gritar Eureka, sino miles sobre miles de
avances. La prueba de todo esto estará precisamente en el
número resultante. Ford no inventó el automóvil,
sino que lo produjo masivamente, y ésa fue la diferencia que
convirtió al juguete de una persona adinerada en una
revolución social y económica.
La producción masiva de ideas llega justo a tiempo para
este negocio de US$ 93.000 millones anuales (la suma de las ventas
que genera la industria farmacéutica en Estados Unidos)
sacudido por incrementos en los costos y limitaciones impuestas por
el sistema de salud pública.
Los antiguos métodos para el desarrollo de las drogas son
demasiado costosos para la nueva era: la mayoría de las drogas
potenciales no llega nunca al mercado, y sólo tres de cada
diez logran recuperar lo invertido en investigación y
desarrollo.
Estos obstáculos han desalentado el desarrollo de terapias
novedosas. Por el contrario, la industria ha trabajado sobre lo que
irónicamente se conoce como drogas esencialmente iguales.
Cuando Bristol-Myers lanzó su Captopril para el tratamiento de
la hipertensión, por lo menos otras diez empresas lo copiaron.
Los nuevos productos son ligeramente más potentes, pero todos
bloquean la misma enzima.
Al reducir los costos, la química robótica
alentará estrategias más audaces para la
creación de nuevas drogas. Ya ha recortado el plazo
típico de desarrollo de cuatro años a dos. Y el trabajo
se acelerará aún más cuando todo el laboratorio
químico quede reducido a un solo chip. No sólo
aumentará la cantidad de drogas potenciales sino que
también mejorará su calidad. Al multiplicar la cantidad
de candidatos a una droga, la química robótica
debería poner a disposición de los investigadores el
lujo de la selección, de modo tal de someter a ensayo
sólo aquellos con posibilidades de éxito.
Una de cada cuatro
“Hoy nos sentimos complacidos si uno de cada cuatro productos que
lanzamos al mercado es exitoso”, dice Martin Haslanger, presidente de
Sphinx Pharmaceuticals, subsidiaria de Lilly que está
implementando la química robótica. “¿Pero
cómo haría Compaq para sobrevivir si sólo una de
cada cinco computadoras que lanzara al mercado tuviera éxito?”
Ahora bien, ¿por qué no se ha escuchado hablar mucho
más sobre la investigación automatizada de nuevas
drogas? Aunque es un tema candente en todas las empresas
farmacéuticas actuales, la mayoría habla poco por temor
a que alguien conozca sus secretos. Lilly menciona una sola droga
descubierta con este método: un medicamento contra la jaqueca
que ha pasado a la etapa de los ensayos en seres humanos.
Pero ésta es sólo la punta del iceberg.
Wyeth-Ayerst, Abbot, Merck, SmithKline Beecham y Pfizer han invertido
mucho dinero en este campo, ya sea por cuenta propia o mediante la
compra o asociación con equipos de investigación de
menor envergadura. La cantidad de joint ventures y alianzas entre las
pequeñas empresas de biotecnología y los grandes
laboratorios ha crecido de 58 en 1993 a 327 el año pasado,
señala Mark Leschly, de la empresa de capital de riesgo
HealthCare Ventures, con sede en Princeton, Nueva Jersey.
La moderna investigación de las drogas comienza con un gen.
Podría tratarse de un gen que, por un determinado defecto,
predispone a una persona a una determinada enfermedad. En ocasiones
es un gen normal que dirige la producción de una hormona como
la insulina, o del mecanismo celular estimulado por esa hormona, como
el receptor de insulina.
Hace diez años, la única forma de analizar los genes
era rastrear grandes y bien documentados árboles
genealógicos, tales como los de los mormones, o de poblaciones
relativamente endogámicas. Esas búsquedas
genealógicas llevan años.
Los seres humanos tienen alrededor de 100.000 genes, cada uno de
los cuales lleva codificado en su ADN la receta de una
proteína única. Un gen dirige la producción de
hemoglobina; otro es responsable de la insulina. El Human Genome
Project se ha propuesto recopilar toda la detallada
planificación genética del hombre. Pero los datos son
una cosa, y el conocimiento, otra. Es posible conocer el
código de ADN de un gen, pero eso no significa que sepamos
cuánto controla de esa proteína, o lo que hace, o
incluso si está presente en los individuos maduros.
Para identificar la función de los genes las empresas
farmacéuticas están formando asociaciones con las
nuevas compañías dedicadas a la genómica.
Cuando un laboratorio farmacéutico se siente razonablemente
seguro de que tiene un gen objetivo, la próxima etapa consiste
en utilizar ese gen para fabricar masivamente la proteína
correspondiente. Para ello, sólo hace falta insertar el gen en
las células, cultivar las células en cubas de
fermentación y filtrar la proteína del caldo. Con una
provisión de proteínas es posible compararla con
cientos o miles &emdash;y, con el tiempo, probablemente
millones&emdash; de compuestos químicos.
Después de analizar una droga prometedora, con la
asistencia de la robótica, los químicos componen miles
de variaciones sobre el tema original, y así producen una
familia de moléculas relacionadas con el candidato original.
Se somete a toda la familia al análisis, se elige al mejor
candidato de segunda generación y se vuelve a repetir el
proceso.
Hace cuatro años SmithKline sólo tenía dos
expertos en bioinformática. Hoy tiene 70. No parece un mal
campo de trabajo para los jóvenes talentosos en
computación: los ingresos anuales de seis cifras son la norma.
Como la banca y el ajederez
¿Hará la automatización por la industria
farmacéutica lo mismo que hizo por la contabilidad, la banca y
el ajedrez? Sin duda. ¿Está cerca el día en el que
la bioquímica extienda el período de vida de los seres
humanos y mejore su salud y su productividad? Claro que sí.
Por supuesto que la química robótica sólo
recorta los costos de desarrollo de las drogas. Pero nada hace por la
etapa posterior porque, después de siete años de
denodados esfuerzos a través de ensayos clínicos en
seres humanos todo termina, si se es afortunado, con la
aprobación de la Administración de Drogas y Alimentos
de Estados Unidos. Esa conquista devora un promedio de US$ 100
millones por droga, suma que no habrá de reducirse en el
futuro próximo.
Sin embargo, la tecnología tiene recursos suficientes como
para abrirse paso en medio de supuestos cuellos de botella. No existe
una sola clave que pueda explicar la duplicación de los
transistores de un chip que se produce cada 18 meses aproximadamente,
tal como dicta la Ley de Moore. Se necesitan cientos de claves, en
cada una de las etapas del proceso de fabricación de un chip,
y la mayoría de ellas se concentran precisamente en el cuello
de botella.
Esta misma lógica debería aplicarse a la nueva
ciencia de la farmacología. Si se puede acelerar y economizar
el desarrollo de las drogas en cada etapa de su proceso con
excepción de la última &emdash;los ensayos en
humanos&emdash;, habrá un enorme incentivo por remover
también ese obstáculo.
Edison probó 1.600 materiales para elaborar el filamento
de su lámpara eléctrica. Y eso lo llevó a decir
que el talento está compuesto por 1% de inspiración y
99% de transpiración. Un equipo de asistentes robóticos
le habría ahorrado a Edison mucha transpiración y
habría acelerado el advenimiento de la era de la electricidad.
Zina Moukheiber
© Forbes/MERCADO