El baile invisible de las moléculas: así lo está descifrando talento mexicano

Todos los días, en laboratorios de México, hay gente resolviendo problemas que después usará el mundo entero. Esta es una de esas historias: un equipo de la Facultad de Química de la UNAM publicó un método que hace más precisas las simulaciones por computadora de moléculas, desde medicamentos hasta materiales para paneles solares. Y lo mejor es que la idea central es más sencilla de entender de lo que suena.

Las moléculas también tienen «coyunturas»

Imagina una molécula como un juguete armado con piezas que se pueden girar entre sí, como los brazos de un muñeco articulado. Esos giros —llamados técnicamente ángulos torsionales o dihedrales— no son libres: cada uno tiene posiciones donde le «cuesta más trabajo» quedarse y posiciones donde está más cómodo, como una puerta que se cierra sola hasta cierto punto y luego se traba.

Cuando los científicos simulan una molécula en la computadora —para probar si un medicamento nuevo funcionará, por ejemplo, o si un material conducirá mejor la electricidad— necesitan decirle al programa exactamente cómo se comporta cada una de esas coyunturas. Si la descripción está mal, la simulación completa se desvía de la realidad.

El problema: no todas las moléculas giran «parejo»

Durante décadas, los programas de simulación han usado fórmulas matemáticas relativamente simples para describir estos giros. El problema es que funcionan bien cuando la molécula es simétrica y se porta de forma predecible, pero fallan cuando hay algo torcido de verdad: un centro quiral (como una mano que no es igual a su reflejo en el espejo), un átomo distinto metido en la cadena, o una zona de la molécula donde varias partes compiten entre sí. Ahí, las fórmulas tradicionales simplemente no alcanzan a capturar la forma real de esa «resistencia al giro».

Cómo lo pusieron a prueba

El equipo no se quedó en la teoría. Probaron su método en moléculas muy distintas entre sí, para ver si de verdad funcionaba en casos difíciles:

• Amoxicilina, uno de los antibióticos más recetados del mundo, con un giro asimétrico junto a un centro quiral.
• Un fragmento de ATP, la molécula que usan las células como «batería» de energía, cuyo giro resultó ser especialmente complicado de modelar.
• Un fragmento de polímero usado en celdas solares orgánicas, donde el reto era un giro simétrico pero con una forma muy particular.
• Un fragmento del péptido Aβ42, relacionado con la enfermedad de Alzheimer, para probar el método en representaciones simplificadas de proteínas completas.

En todos los casos, el método logró reproducir con alta fidelidad el comportamiento real de esos giros, incluso en los ejemplos que las técnicas anteriores no podían resolver bien. Además, funciona tanto para modelos muy detallados, átomo por átomo, como para versiones simplificadas que agrupan varios átomos en una sola «pieza», útiles para simular estructuras más grandes, como proteínas completas.

¿Por qué debería importarnos?

Porque casi cualquier avance que empieza con «se descubrió un nuevo medicamento» o «se diseñó un material más eficiente» pasó antes por meses de simulaciones por computadora. Mientras más precisas sean esas simulaciones desde el inicio, menos tiempo y dinero se gastan después en laboratorio para corregir el rumbo. Herramientas como esta —hechas para integrarse directamente en los programas que ya usan miles de científicos en el mundo— son el tipo de trabajo silencioso que acelera todo lo demás.

Y es trabajo mexicano: nacido, desarrollado y publicado desde un laboratorio universitario en Ciudad de México, con acceso abierto para que cualquier grupo de investigación en el mundo pueda usarlo.

Historias como esta son, precisamente, lo que buscamos contar: el talento mexicano no solo se ve en la cultura o el arte que celebramos todos los días en Lo Hecho en México — también se ve en quienes, desde una computadora en un laboratorio, construyen las herramientas que mueven a la ciencia hacia adelante.