La plataforma de desarrollo de nuevos medicamentos 'Pharmulator™' se presentó oficialmente en el escenario de un congreso internacional de cirujanos que se especializan en cirugía oncológica. Fue en un evento para discutir el presente y el futuro de la oncología quirúrgica ('Shaping the Future of Surgical Oncology').
El tratamiento del cáncer ya no se completa solo con cirugía. En la era actual, los tratamientos dirigidos pre y postoperatorios, las terapias combinadas y los tratamientos adyuvantes contra el cáncer son factores determinantes en los resultados del tratamiento. Aquí, 'qué medicamento se usa, cuándo y cómo' se convierte en una variable tan importante como la cirugía misma.
Woo Sang-wook, CEO de PharmCADD (profesor de física en la Universidad de Pukyong), mostró la estructura y casos de aplicación real de la plataforma de diseño de candidatos a nuevos medicamentos 'Pharmulator' en el 'Simposio Internacional de la Sociedad Coreana de Oncología Quirúrgica (SISSO) 2026' celebrado el día 6 por la tarde en el Centro de Convenciones de Suwon, Gyeonggi-do. 'Estrategia de descubrimiento de medicamentos sintéticos basada en la ventaja cuántica'.
No se trata solo de presentar una tecnología de desarrollo de nuevos medicamentos, sino de mostrar concretamente cómo se crean los candidatos a nuevos medicamentos y con qué criterios se filtran a través de la 'química cuántica' y el 'cálculo cuántico'.
Woo definió Pharmulator como una herramienta para diseñar candidatos a nuevos medicamentos de manera más rápida y segura para su uso real en el campo clínico. La preocupación es que, más que 'crear muchos candidatos a nuevos medicamentos', es más importante cuán precisamente se pueden excluir los candidatos con alta probabilidad de fracaso antes de pasar a la etapa experimental.
Pharmulator, "La IA crea sustancias candidatas a nuevos medicamentos y la mecánica cuántica reduce los riesgos de los ensayos clínicos"
La diferencia de Pharmulator radica en combinar cálculos basados en física y mecánica cuántica con IA generativa para reducir estructuralmente la incertidumbre en el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos. Después de que la IA generativa diseña moléculas candidatas a nuevos medicamentos, la plataforma verifica más precisamente las uniones moleculares a nivel de energía y estructura electrónica a través de simulaciones de dinámica molecular (MD) y cálculos de química cuántica.
En su presentación, Woo explicó que "la IA puede crear candidatos rápidamente, pero la mayoría de los fracasos clínicos ocurren debido a pequeñas diferencias en las uniones moleculares" y que "el cálculo cuántico es un dispositivo para detectar estas diferencias en una etapa más temprana". A diferencia del método tradicional que dependía de predicciones estadísticas, el enfoque es filtrar de antemano si las uniones son físicamente viables.
En este proceso, los candidatos con baja estabilidad de unión o con alto riesgo de cardiotoxicidad (hERG) y hepatotoxicidad (DILI) se excluyen antes de pasar a la etapa experimental. La razón por la que Pharmulator está diseñado como una plataforma no para 'crear muchos candidatos', sino para eliminar lo más temprano posible los candidatos con alta probabilidad de fracaso clínico.
La razón por la que los cirujanos clínicos están interesados en 'Pharmulator'
De hecho, es más probable que los cirujanos se interesen más en la aplicabilidad clínica de los nuevos medicamentos desarrollados que en la tecnología de desarrollo de nuevos medicamentos en sí. "¿Hasta qué punto se pueden verificar las sustancias candidatas?", "¿Cuánto se reduce el tiempo de desarrollo en comparación con los métodos tradicionales?", "¿Cuál es el nivel de confianza en los resultados de predicción de toxicidad?", etc.
La razón por la que Woo explicó el flujo de datos interno de la plataforma Pharmulator y casos reales fue por eso. En cualquier caso, la presentación de ese día muestra que incluso los cirujanos que se ocupan principalmente de la cirugía del cáncer están prestando atención a la posibilidad de uso real de la plataforma de desarrollo de nuevos medicamentos basada en cálculos de IA y mecánica cuántica.
Además, es una señal de que las fronteras entre cirugía, medicamentos, clínica y ciencia computacional se están reduciendo y que estos elementos heterogéneos se están fusionando rápidamente. Todo converge en un objetivo común: poder usar medicamentos más rápidos y seguros en el campo clínico.
