El trabajo del investigador fue reconocido debido a la innovación de su proyecto en simulaciones moleculares destacando que también hace posible el desarrollo y análisis de fármacos de una manera más eficaz

Jorge L. Gálvez Vallejo investigador de la Universidad Nacional Australiana, originario de Tampico, Tamaulipas, se convirtió en el primer mexicano en recibir el llamado “Premio Nobel” del supercómputo durante la Conferencia Internacional SC sobre Computación de Alto Rendimiento, Redes, Almacenamiento y Análisis llevada a cabo en Atlanta, Georgia, por su investigación titulada “Rompiendo las barreras del millón de electrones y 1 EFLOP/s: dinámica molecular ab initio a escala bio molecular utilizando potenciales MP2″.

Su trabajo representa un avance significativo en la simulación cuántica de sistemas biológicos debido a que contribuye de diferentes maneras en el campo de la química cuántica centrándose específicamente en la teoría de estructuras electrónicas y cálculos a gran escala.

Gracias al avance de esta investigación no sólo se mejora la comprensión de los sistemas biológicos a nivel molecular, sino que también se abren nuevas posibilidades para el diseño de tratamientos médicos más efectivos, pues la simulación cuántica proporciona herramientas para modelar sistemas biológicos complejos con alta precisión y eficiencia.

Esta tecnología permite acelerar el descubrimiento de fármacos que mejoran la personalización del tratamiento médico y se espera que continúe su desarrollo para que ofrezca nuevas alternativas a desafíos médicos significativos.

Quién es Jorge L. Gálvez Vallejo

Durante su estancia en México estudió química en la Universidad de las Américas Puebla (UDLAP) contó con el apoyo de una beca estatal del Instituto Tamaulipeco de Becas, Estímulos y Créditos Educativos (ITABEC), así como el doctorado en Iowa State University para posteriormente establecerse en Australia y ser investigador asociado a la Universidad Nacional de Australia.

Desde 2017 escribe artículos académicos que se han publicado en revistas de física, informática, comunicaciones, teoría y computación química.

También ha estado involucrado en el desarrollo de algoritmos y softwares para sistemas de estructuras electrónicas de escala extrema con enfoque en cálculos de exaescala, que es un sistema informático masivo que realizan miles de millones de cálculos por segundo.

Incluso ha contribuido al análisis de estructuras de enlace en varias moléculas mediante análisis de orbitales cuasi atómicos, proporcionando información sobre la naturaleza de los enlaces químicos.

Cómo se realizó el proyecto de Gálvez

El proyecto del científico mexicano se llevó a cabo utilizando un superordenador llamado Frontier en el Oak Ridge Leadership Computing Facility de Tennessee, Estados Unidos, aprovechando su capacidad de “exaescala” y este potente recurso permitió a los investigadores predecir con una mayor exactitud el comportamiento químico y las propiedades físicas de sistemas moleculares que comprenden hasta cientos de miles de átomos, estableciendo un nuevo estándar en la química computacional.

El equipo de investigadores del cual Gálvez forma parte, desarrolló la primera simulación cuántica precisa a la escala necesaria para modelar el rendimiento de los fármacos, lo que significa un avance que permitirá el desarrollo de nuevos medicamentos de una manera más rápida y económica, abordando enfermedades que hasta ahora han sido difíciles de tratar.

Según explicó Gálvez en la Conferencia Internacional SC sobre Computación de Alto Rendimiento, Redes, Almacenamiento y Análisis, el software creado “permite simular el comportamiento de los fármacos con una precisión que rivaliza con los experimentos físicos observando el movimiento del fármaco así como sus propiedades mecánico cuánticas a lo largo del tiempo en un sistema biológico”.

También agradeció a la Association for Computing Machinery, al comité del premio y a las instituciones que apoyaron el proyecto, destacando tanto el trabajo en equipo como la contribución de los estudiantes de doctorado Ryan Stocks, Elise Palethorpe, Fiona Yu y Calum Snowdon.

Fuente: infobae.com