¿Dónde se puede encontrar investigación que involucre la química computacional del envejecimiento?

No hay tal cosa.

  1. La química computacional es una forma pobre de comenzar a pensar en los mecanismos de reacción. No existe una barrera mágica que le impida crear simulaciones muy poco realistas, y a menos que entienda por qué, es más fácil perseguir callejones sin salida que obtener una visión mecanicista.
  2. No hay teoría del envejecimiento. La química computacional explora bien la energía potencial y la dinámica de las reacciones donde existen teorías convincentes sobre cómo se desarrolla una reacción.
  3. El envejecimiento probablemente no es un proceso químico. Al igual que la pintura roja y la pintura azul no sufren una reacción química para formar pintura púrpura, a pesar de que probablemente haya una multitud de transformaciones químicas en esa pintura, también ocurre con gran parte de la biología.
  4. Las simulaciones involucradas superan con creces la capacidad de las herramientas actuales. El envejecimiento es una especie de espíritu de la época: una ventana rota aquí, un parche de hierba allí, pintura descascarada allá: esto no hace que una casa parezca vieja. Pero una casa pobremente envejecida podría tener todos estos defectos y más, porque el colapso suele ser una cascada de múltiples fallas más pequeñas. La forma en que mueres, como la forma en que obtienes granos o la forma en que tu cabello se vuelve gris y calvo, es una experiencia intensamente personal.
  5. Si fuera tan simple como agregar la sustancia química X o reparar el ADN aquí y allá, habría evidencia de tal cosa, ya que la naturaleza no es más que un maestro de volver a lanzar los dados miles de millones de veces.
  6. La química busca la comprensión de la igualdad: ¿cuántas reacciones son, por ejemplo, sustituciones nucleofílicas? Pero ser nucleófilo no le dice nada acerca de las propiedades a granel ni de los resultados individuales: muy pocas reacciones tienen un rendimiento del 100%, y el envejecimiento es más probable que se estudie lo que no sucede con frecuencia, en lugar de lo que sucede de manera más obvia. Si obtiene un rendimiento del 50%, o incluso del 99%, después de suficientes pasos, tendrá muy poco producto final. Así es como funciona el envejecimiento: un lunar aquí, una arruga allí, pero solo una pequeña fracción del tiempo. Después de un tiempo, sin embargo, las cosas se desmoronan.

Actualizado: después de un poco de investigación sobre la pentosidina, incluidos los AGE lindos, estoy aún más escéptico. Cuando comienzas con glioxals perfectamente alineados, por supuesto que “explicas” lo que está sucediendo. Excepto que la reacción se conoce desde hace un tiempo, y cuando se pone en el contexto de toda la investigación no silícea que respalda el pardeamiento maillard y PARP, no explica por qué envejecen diferentes personas.

Compare la información mecanicista obtenida del documento anterior con cualquier documento experimental in vitro extraído al azar: por ejemplo, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/…

Debería haber pruebas in vitro fáciles de la hipótesis. La longevidad del alimento estudia ribosa extra a niveles calóricos neutros. Exponer modelos de longevidad al metilglioxal. Si aumenta el envejecimiento, tienes una teoría. Cualquier espacio de biohacker debería ser capaz de producirlos. Y si no muestran los efectos del envejecimiento, ¿qué te ha dicho realmente el estudio in silico? ¿Te advierte, diciéndote que el camino de la mayoría es otra dirección? ¿Por qué no lo hace?

Porque las simulaciones son tan buenas como las suposiciones en las que se cuece: basura adentro, basura afuera. En silico es genial, excepto cuando no lo es.