Tradicionalmente, la investigación científica y los estudios de seguridad química se han apoyado en la experimentación animal para obtener sus resultados. Hoy en día, entidades como la Agencia Europea de Productos Químicos (ECHA) abogan por el uso de los métodos alternativos (NAMs, por sus siglas en inglés New Approach Methodologies) que permitan obtener resultados fiables y seguros sin necesidad de utilizar o sacrificar animales (o al menos, ayudando a reducir al máximo este número).
Entre todos estos métodos alternativos, las metodologías computacionales (o in silico) y en concreto los modelos QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationships), presentan ciertas ventajas y beneficios como ya vimos en anteriores entradas de nuestro blog.
Con la idea de poder ofrecer las ventajas de esta metodología QSAR al público no especializado en química computacional, en ProtoQSAR hemos desarrollado nuestra plataforma ProtoPRED, que facilita la realización de predicciones de manera rápida y sencilla.
ProtoPRED permite predecir diversas propiedades de compuestos químicos siguiendo las recomendaciones marcadas por los marcos regulatorios nacionales e internacionales. Hasta la fecha, hemos desarrollado ocho módulos enfocados en diferentes usos, incluyendo propiedades físico-químicas, farmacocinéticas, toxicológicas (relacionadas con toxicidad humana o medioambiental). Además, ProtoPRED incluye módulos específicos relacionados con parámetros requeridos por las entidades reguladoras, como por ejemplo las normativas ICH o REACH.
¿En qué se basa ProtoPRED?
Nuestra herramienta emplea modelos QSAR propios, que han sido desarrollados por nuestro departamento técnico. Estos modelos permiten predecir de forma simple los diferentes parámetros de interés de nuevas moléculas a partir del conocimiento únicamente de su estructura molecular, sin la necesidad de realizar ningún tipo de pruebas de laboratorio.
De forma resumida, un modelo QSAR relaciona la estructura química de un compuesto con sus propiedades tanto biológicas (como por ejemplo la capacidad de un fármaco para inhibir enzimas específicas) o toxicológicas (como la predicción de la capacidad de pesticidas como el DDT de provocar un efecto indeseado).
Estos modelos deben ser validados científicamente antes de su uso, y la molécula de estudio debe estar dentro del ámbito de aplicabilidad del modelo. Por tanto, al igual que con cualquier otro tipo de dato, se debe proporcionar documentación suficiente para permitir una evaluación independiente de los resultados.
¿Cuál es el objetivo de ProtoPRED?
Nuestra herramienta se distingue por su rapidez, versatilidad, cumplimiento con altos estándares regulatorios, facilidad de uso y generación automática de informes validados (los conocidos como QMRFs y QPRFs). De este modo, se facilita que este tipo de modelado predictivo sea aplicado en sectores como el farmacéutico y el químico, posibilitando así obtener predicciones en un amplio espectro de propiedades de interés de forma económica, rápida y ética.
En conclusión, ProtoPRED combina la capacidad predictiva que aportan nuestros modelos QSAR con una plataforma intuitiva y accesible, proporcionando así predicciones fiables para el usuario, que no solo cumplen los estándares regulatorios, sino que también facilitan el diseño y desarrollo de nuevas sustancias.
Para más detalles sobre ProtoPRED y sus aplicaciones, te invitamos a visitar su página:
https://protopred.protoqsar.com/
o ponte en contacto con nosotros en: communication@protoqsar.com
