MolDrug tiene actualmente sus oficinas en el centro de Valencia (España).  MolDrug cubre el panel completo de técnicas de quimioinformática y actualmente MolDrug está desarrollando diferentes proyectos de investigación:

Xpande Digit@l

Moldrug AI Systems S.L. ha sido beneficiaria del Fondo Europeo de Desarrollo Regional cuyo objetivo es mejorar la competitividad de las Pymes y gracias al cual ha puesto en marcha un Plan de Internacionalización con el objetivo de mejorar su posicionamiento competitivo en el exterior durante el año 2020. Para ello ha contado con el apoyo del Programa Xpande Digit@l de la Cámara de Comercio de Valencia.

Descripción

Este programa apoya el posicionamiento on-line de las empresas participantes en un mercado objetivo concreto, a través de un asesoramiento personalizado conforme a una metodología moderna y sustentada en técnicas de inteligencia competitiva que tiene como fin último ofrecer a la empresa un Plan de Acción de Marketing Digital en el mercado exterior objetivo. Asimismo, Xpande Digit@l ofrece a la empresa un conjunto de ayudas para desarrollar el Plan de Acción de Marketing Digital.

El Programa consta de dos fases:

  • Fase I. De Asesoramiento.
  • Fase II. Ayudas para la puesta en marcha del Plan de acción.

Implantación de los diferentes elementos para poder realizar trabajo en remoto en la empresa MOLDRUG AI SYSTEMS S.L.

Objetivos

  • Dotar a la empresa del equipamiento informático necesario que posibilite el teletrabajo con los requisitos específicos de la empresa: capacidad de cálculo, capacidad de manejo de datos on-line, seguridad en el intercambio de toda la información y el acceso remoto a los equipos de trabajo.
  • Conseguir el acceso a un supercomputador cuando las necesidades de cálculo así lo requieran.

Periodo

2021

Entidad financiadora: IVACE

Expediente del proyecto: IMDIGB/2020/62

Presupuesto financiable: 8.100€

Subvención concedida: 3.240€

Investigación computacional y experimental de nuevos antineoplásicos inhibidores de la dimerización de quinasas.

Partiendo de la estructura del primer modulador conocido y que ha sido recientemente descrito, este proyecto pretende utilizar una estrategia multidisciplinar para identificar nuevas moléculas inhibidoras de la dimerización de ERKs, con propiedades farmacológicas mejoradas y susceptibles de protección industrial, con el fin de que puedan ser desarrolladas bajo las más estrictas condiciones regulatorias y ser explotadas comercialmente en el área de la oncología.

Periodo

2020-2021

Entidad financiadora

Generalitat Valenciana - Agència Valenciana de la Innovació

Modeling the pharmacokinetics profiles of therapeutic peptides by chemoinformatics methods. PEPTIMOL.

Los péptidos han sido aclamados como los medicamentos del futuro, gracias a su alta especificidad y actividad, así como a su fácil degradación. Esto implica que generalmente poseen una toxicidad reducida, pocos efectos secundarios y, por lo tanto, se administran en pequeñas dosis.

Los péptidos poseen múltiples aplicaciones terapéuticas, que incluyen: antivirales, antifúngicos, antibióticos, moduladores del sistema inmune, cardiovascular y nervioso, etc. Sin embargo, se ha demostrado que los péptidos terapéuticamente relevantes generalmente exhiben una capacidad limitada para difundirse a través de las biomembranas, como la gastrointestinal humana. epitelio, además de su baja estabilidad. Además, debido a la corta vida media plasmática y la baja estabilidad de estos péptidos, se administran mediante inyecciones, a menudo varias veces al día. Es esencial desarrollar métodos para modelar la bioactividad de los péptidos, predecir sus perfiles farmacocinéticos y, en última instancia, permitir el diseño de nuevas cadenas de péptidos adaptadas a perfiles de bioactividad predeterminados. Dichos sistemas de modelado permitirán el diseño de péptidos con eficacia terapéutica favorable y, sobre todo, asegurarán su adecuada biodisponibilidad y administración (preferiblemente oral).

Sobre esta base, los objetivos de PeptiMOL son:

  • Definir parámetros (descriptores moleculares numéricos) para caracterizar las propiedades estructurales, composicionales y fisicoquímicas de los péptidos y desarrollar una herramienta fácil de usar basada en Java para su cálculo.
  • Construya modelos matemáticos para predecir las propiedades PK de los péptidos utilizando las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático más avanzadas.
  • Implemente los modelos desarrollados en una plataforma quimioinformática basada en Java que permitirá a los usuarios finales potenciales examinar virtualmente bibliotecas de péptidos o diseñar nuevas estructuras de péptidos con perfiles fisicoquímicos y PK deseables.

Este proyecto ha recibido financiación europea, mediante el programa H2020-MSCA-IF-2019 (Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships), en la convocatoria MSCA-IF-EF-SE (Society and Enterprise panel) en la convocatoria de septiembre de 2019.

Financiación para la preparación, elaboración y presentación de propuestas para concurrir al Programa Horizonte 2020

Horizonte CV

Financiación para la preparación, elaboración y presentación de propuestas para concurrir al Programa Horizonte 2020.

El Instituto Valenciano de Economía y Competitividad (IVACE) ha otorgado financiación a MolDrug dentro del programa “Horizonte-CV”.

Los proyectos financiados por esta línea consisten en la preparación, elaboración y presentación de propuestas para concurrir a cualquiera de las convocatorias del Programa Marco de Investigación e Innovación 2014 – 2020 (Horizonte 2020).

Descripción

La ayuda consiste en una subvención sobre el coste de la preparación, elaboración y presentación de propuestas para concurrir a cualquiera de los programas de H2020, siendo la intensidad máxima de dicha ayuda de un 75% de los costes mencionados.

Los proyectos de MolDrug que han obtenido financiación son los siguientes:

  • IMAPEA/2019/24
  • IMAPEA/2019/34
  • IMAPEA/2019/48

Los costes subvencionables son los servicios externos: costes de consultoría y servicios equivalentes destinados a la formulación de un proyecto empresarial acorde con convocatorias del H2020, en concreto asesoramiento en preparación de propuestas y gestiones necesarias para presentar formalmente los proyectos objeto de ayuda a las respectivas convocatorias, asesoramiento en materia de acuerdos y propiedad de los resultados de los proyectos y gastos asociados a las gestiones para la búsqueda de socios.

Periodo

2019

Entidad financiadora

Investigación de modelos computacionales para la determinación de parámetros farmacocinéticos y su implementación en una plataforma tecnológica. PTQ2018- 010262.

Financiación de contratos Torres Quevedo del Subprograma Estatal de Incorporación, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020.

El objetivo del proyecto consiste en el estudio e implementación de modelos matemáticos de tipo QSAR para la predicción de propiedades farmacocinéticas de fármacos y compuestos candidatos a ser fármacos, basados fundamentalmente en la aplicación de índices grafo-teóricos. Se pretende de esta manera potenciar el diseño de nuevos compuestos con una buena biodisponibilidad y eficacia terapéutica en áreas diversas, como alzhéimer, cáncer u otras.

La verificación de la calidad de estos modelos se basará en su robustez predictiva, es decir, su capacidad para predecir los valores de propiedades farmacocinéticas y de eficacia terapéutica para compuestos no utilizados en la obtención de los modelos, y el criterio de calidad que se utilizará será el coeficiente de determinación máximo entre datos experimentales y calculados.

La confirmación de su robustez y validez predictora permitiría la implementación informática de estos modelos, de modo que un usuario potencial de esta herramienta podría diseñar nuevas estructuras y preparar físicamente sólo las que fueran seleccionadas por dicha herramienta. De esta manera se podrían obtener compuestos absolutamente novedosos limitando notablemente el esfuerzo económico y de recursos necesarios.

Investigador

Pablo Arturo Aparicio Sánchez

Periodo

2020-2021-2022

Entidad financiadora


Además, MOLDRUG y sus miembros colaboran con las principales revistas científicas del sector. Sus artículos más importantes son:

  • Gozalbes R. et al. (2011) QSAR-based permeability model for drug-like compounds. Bioorganic and Medicinal Chemistry 19: 2615-2624.
  • Gozalbes R. et al. (2013) Hit identification of novel heparanase inhibitors by structure- and ligand-based approaches. Bioorganic and Medicinal Chemistry 21: 1944-1951.
  • de Julian-Ortiz J.V. et al. (2014) The prediction of human intestinal absorption based on the molecular structure. Current Drug Metabolism 15: 380-388.
  • Gozalbes R et al. (2014) Computational methods in predictive toxicology: application to reducing animal testing in the context of the REACH EU legislation. Reviews in Toxicology 31: 157-167.
  • Herrero A. et al. (2015) Small molecule inhibition of ERK dimerisation prevents tumorigenesis by RAS-ERK pathway oncogenes. Cancer Cell 28: 170-182.