Drogas e vacinas circulam pelo sistema vascular reagindo de acordo com sua natureza química e estrutural. Em alguns casos, eles se destinam a difundir. Em outros casos, como tratamentos de câncer, o alvo pretendido é altamente localizado. A eficácia de um medicamento - e quanto é necessário e os efeitos colaterais que ele causa - são uma função de quão bem ele pode atingir seu objetivo.

"Muitos medicamentos envolvem injeções intravenosas de portadores de drogas, "disse Ying Li, professor assistente de engenharia mecânica na Universidade de Connecticut. "Queremos que eles possam circular e encontrar o lugar certo na hora certa e liberar a quantidade certa de medicamentos para nos proteger com segurança. Se você cometer erros, pode haver efeitos colaterais terríveis. "

Li estuda nanomedicamentos e como eles podem ser projetados para funcionar com mais eficiência. Nanomedicina envolve o uso de materiais em nanoescala, como nanopartículas biocompatíveis e nanorrobôs, para diagnóstico, Entrega, efeitos de detecção ou atuação em um organismo vivo. Seu trabalho aproveita o poder dos supercomputadores para simular a dinâmica de nanofármacos na corrente sanguínea, projetar novas formas de nanopartículas, e encontrar maneiras de controlá-los.

Na última década, com o apoio da National Science Foundation, Li e sua equipe investigaram muitos aspectos-chave dos nanomedicamentos, métodos pioneiros para modelar seu fluxo e como eles interagem com as estruturas dentro do corpo.

"Minha pesquisa é centrada em como construir alta fidelidade, plataformas de computação de alto desempenho para entender os comportamentos complicados desses materiais e os sistemas biológicos até a nanoescala, " ele disse.

"Sou uma pessoa 100% computacional, não há mãos sujas, "Disse Li." Por causa do tamanho dessas partículas, este problema é muito difícil de estudar usando experimentos. "

Escrevendo em Matéria Macia em janeiro de 2021, Li descreveu os resultados de um estudo que analisou como as nanopartículas de vários tamanhos e formas - incluindo nanoworms - se movem em vasos sanguíneos de diferentes geometrias, mimetizando a microvasculatura constrita. Nanoworms são longos, afinar, encapsulamentos projetados de conteúdos de drogas.

“Descobrimos que o transporte desses nanoworms é dominado pelos glóbulos vermelhos, "que constituem 40% a 50% do fluxo, Li explicou. "É como dirigir em uma rodovia - a construção diminui o tráfego. As drogas estão sendo transportadas por glóbulos vermelhos individuais e arrastadas para regiões estreitas e ficando presas."

Ele determinou que os nanoworms podem viajar com mais eficiência através da corrente sanguínea, passando por bloqueios onde formas esféricas ou planas ficam presas.

"O nanoworm se move como uma cobra. Ele pode nadar entre os glóbulos vermelhos, tornando mais fácil escapar de pontos apertados, "Li disse.

A velocidade é essencial - as drogas devem chegar ao seu destino antes de serem descobertas e neutralizadas pelo sistema imunológico do corpo, que está sempre em busca de partículas estranhas.

O primeiro tratamento baseado em nanopartículas a ser aprovado pela FDA para o câncer foi o Doxil - uma formulação do agente quimioterápico doxorrubicina. Muitos mais estão atualmente em desenvolvimento. Contudo, um estudo de 2016 em Nature Reviews Materials descobriram que apenas 0,7% de uma dose administrada de nanopartículas é entregue a um tumor sólido.

"Sabemos que as moléculas de drogas anticâncer são altamente tóxicas, "Disse Li." Se eles não forem ao lugar certo, eles doem muito. Podemos reduzir a dosagem se orientarmos ativamente o parto. "

Formas feitas sob medida são uma forma de melhorar a distribuição de medicamentos contra o câncer. (Atualmente, 90% das nanopartículas administradas são esféricas.) Outra forma é levar os medicamentos ao seu alvo.

A equipe de Li modelou nanopartículas computacionalmente que podem ser manipuladas com um campo magnético. Em um artigo de 2018 no Anais da Royal Society , eles mostraram que mesmo uma pequena força magnética poderia empurrar as nanopartículas para fora do fluxo sanguíneo, levando a um número muito maior de partículas chegando ao destino certo.

O trabalho de Li é alimentado pelo supercomputador Frontera no Texas Advanced Computing Center (TACC), o nono mais rápido do mundo. Li foi um dos primeiros usuários do sistema quando foi lançado em 2019, e tem usado o Frontera continuamente desde então para realizar uma variedade de simulações.

"Estamos construindo modelos computacionais de alta fidelidade no Frontera para entender o comportamento de transporte de nanopartículas e nanoworms para ver como eles circulam no fluxo sanguíneo, "Li disse. Seus maiores modelos são mais de 1, 000 micrômetros de comprimento e incluem milhares de glóbulos vermelhos, totalizando bilhões de maneiras independentes de o sistema se mover.

"Recursos avançados de infra-estrutura cibernética, como Frontera, permitem que os pesquisadores experimentem novas estruturas e construam modelos inovadores que, neste exemplo, nos ajudar a entender o sistema circulatório humano de uma nova maneira, "disse Manish Parashar, Diretor do NSF Office for Advanced Cyberinfrastructure. "A NSF apóia a Frontera como parte de um ecossistema mais amplo de investimentos em infraestrutura cibernética, incluindo software e análise de dados, que ultrapassam os limites da ciência para produzir insights com aplicação imediata em nossas vidas. "

Frontera permite que Li não apenas execute experimentos computacionais, mas também para desenvolver uma nova estrutura computacional que combina dinâmica de fluidos e dinâmica molecular.

Escrevendo em Comunicações de Física da Computação em 2020, ele descreveu o OpenFSI:um pacote de simulação de estrutura de fluido portátil e altamente eficiente baseado no método de limite imerso. A plataforma computacional serve como uma ferramenta para a comunidade mais ampla de design de medicamentos e pode ser traduzida para muitas outras aplicações de engenharia, como manufatura aditiva, processamento químico e robótica subaquática.

"O modelo computacional atual cobre muitos processos importantes, mas todo o processo é tão complicado. Se você considerar uma rede de vasculatura específica do paciente, que torna nosso modelo computacional intratável, "Li disse.

Ele está aproveitando a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina para servir como um veículo de alta velocidade para a geração rápida de novos designs e métodos de nanopartículas. Como toda IA ​​e aprendizado de máquina, esta abordagem requer grandes quantidades de dados. No caso de Li, os dados são provenientes de simulações no Frontera.

"No momento, estamos construindo o banco de dados de treinamento para o aspecto de aprendizado de máquina do nosso trabalho. Executamos muitas simulações com diferentes cenários para obter dados de treinamento abrangentes, "Li explicou." Então, podemos pré-treinar a rede neural usando os dados hipotéticos que retiramos dessas simulações para que eles possam prever os efeitos com rapidez e eficiência. "

As simulações típicas de Li usam 500 a 600 processadores, embora alguns aspectos da pesquisa exijam até 9, 000 processadores computando em paralelo. "Minha produtividade de pesquisa está relacionada à velocidade do sistema que uso. O Frontera tem sido fantástico."

Quando as pessoas imaginam pesquisas médicas, eles normalmente pensam em experimentos de laboratório ou testes de drogas, mas existem limitações para este tipo de trabalho, seja econômico ou físico, Li disse.

"A abordagem computacional está se tornando mais poderosa e mais preditiva, "Ele disse." Devemos tirar proveito das simulações computacionais antes de executar experimentos muito caros para racionalizar o problema e fornecer uma orientação melhor. "