La supercomputadora más potente del mundo busca un fármaco eficaz contra el coronavirus

Fecha: 
Lunes, Marzo 23, 2020

Mientras distintos países desarrollados se apresuran en encontrar una vacuna contra la COVID-19, el Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía de EE.UU. se intenta encontrar un fármaco eficaz contra el virus —que ha matado ya a cerca de 10.000 personas en todo el mundo—mediante el uso de la supercomputadora más potente del mundo.

Se trata de Summit, construido por la compañía tecnológica IBM y de un tamaño equivalente a dos canchas de tenis, que tiene la particularidad de realizar hasta 200 billones de cálculos por segundo.

Sus primeras labores en esta misión, realizadas el mes pasado, consistieron en revisar alrededor de 8.000 compuestos de medicamentos con la finalidad de indicar cuáles son los que tienen la probabilidad de ser los más efectivos contra el coronavirus, reporta One Zero.

¿Cómo lo hicieron? Para ello utilizaron muestras de la secuencia del virus SARS-CoV-2 que los investigadores chinos subieron a la web el pasado mes de enero. Los resultados determinaron que éste era muy parecido al SARS-CoV-1, afectando al cuerpo humano de una manera similar. Partiendo de esta base, buscaron componentes específicos en la supercomputadora que se pudieran adherir y bloquear al virus.

El covid-19 posee en su superficie proteínas con una forma muy parecida a una corona, de ahí el nombre coronavirus, y los expertos parten de la idea de que la mezcla de algún compuesto pueda llegar a bloquear esas proteínas, permitiendo encontrar una eventual cura.

Los compuestos analizados fueron químicos, medicinas a bases de hierbas y productos naturales que debían cumplir el requisito de haber sido ya probados en humanos. Del listado inicial de 8.000 componentes de medicamentos, se redujo la lista a 77 en tan solo dos días. Un avance importante, si se considera que con máquinas normales el proceso tardaría meses.

El inconveniente es que esas pequeñas proteínas están en constante movimiento, y se necesita modelar ese tipo de información para determinar en qué momento se puede frustrar un movimiento y no se peguen en las paredes de las células del cuerpo.