Kimyainformatika nədir və o, yeni dərmanların kəşfinə necə kömək edir?

Yeni bir dərman kəşf etməyin 10-15 il çəkdiyini və milyardlarla dollara başa gəldiyini bilirdinizmi? Yatırılan vaxt, pul və səy çox böyükdür, lakin bütün bunlar kimyainformatika kimi tanınan elmi intizam sayəsində dəyişir.Bu nədir və yeni dərmanların kəşfinə necə kömək edirCavab mürəkkəb olduğu qədər də maraqlıdır və bu yazıda biz bunu sadə şəkildə izah edəcəyik.

Kimyaformatika nədir? Kimya və kompüter elminin maraqlı birləşməsi

Anlamaq üçün Kimyaformatika nədir?Təsəvvür edin ki, son dərəcə mürəkkəb kilidi açan unikal açar tapmalısınız. Lakin açar on milyard müxtəlif açarlardan ibarət bir dağ arasında gizlidir. Nə işdir! Təsəvvür edə bilərsinizmi ki, hər bir açarı tək-tək əl ilə axtarmaq və sınamaq üçün nə qədər vaxt və səy lazım olacaq?

Əczaçılıq sənayesi bu möhtəşəm problemlə üz-üzədir. Kilid xəstəliyə səbəb olan zülal, açar isə dərmana çevrilə bilən kimyəvi molekuldur. Onilliklər boyu, Mütəxəssislər hər bir yeni dərmanı tapmaq üçün “əllə” sistemlərdən istifadə ediblər, həqiqətən böyük miqdarda vaxt, pul və səy sərf etmək.

Bənzətməyə qayıdaraq, təsəvvür edin ki, indi sizdə bir var ağıllı sistem Uyğun olmayan on açardan doqquzunu dərhal istisna edə bilir. Sistem həmçinin hansı düymələrin ən perspektivli formaya malik olduğunu təxmin etməyə, onları toplamaq və dəstələrə ayırmağa kömək edir. Əla! Bu, mahiyyət etibarilə, Kimyaformatikanın sehridir.

Kimyaformatika nədir? Portala görə PubMed, 'kimyəvi məlumatların toplanması, saxlanması, təhlili və manipulyasiyasına diqqət yetirən informasiya texnologiyaları sahəsidir.' Bu elmi intizam kimyada mürəkkəb problemləri həll etmək üçün kompüter elmləri və məlumat elmi üsullarından istifadə edirO, ilk növbədə dərmanların kəşfinə yönəlib, eyni zamanda bir çox sektorlarda (aqrokimyəvi maddələr, qida və s.) tətbiqlərə malikdir.

İki əsas sütun: Məlumat və Alqoritmlər

Kimyaformatikanın necə işlədiyini başa düşmək üçün onun iki əsas komponenti haqqında danışmalıyıq: kimyəvi məlumatlar, bir tərəfdən və alqoritmlər və modellər, digər tərəfdən. Sonuncular kimyəvi məlumatları emal etmək üçün istifadə olunur və beləliklə, dərman inkişafının optimallaşdırılmasına imkan verən faydalı məlumatlar əldə edilir. Bunun üçün ilk növbədə hər bir mövcud kimyəvi birləşmə ilə bağlı bütün məlumatları rəqəmsallaşdırmaq lazımdır.

Beləliklə, hər şey ondan başlayır molekulların rəqəmsallaşmasıBunlar kompüterin başa düşə və emal edə biləcəyi xüsusi formatlardan (məsələn, SMILES, InChI və ya SDF faylları) istifadə edərək rəqəmsal şəkildə təqdim edilə bilər. Əlbəttə, biz sadə çertyojlardan danışmırıq: bu fayllar atomlar, onların bağları, onların üçölçülü quruluşu, elektrik yükü, fiziki xassələri və s. kimi məlumatları kodlaşdırır. Bu, həm təbii, həm də sintetik molekulların milyonlarla saxlandığı nəhəng verilənlər bazalarının mövcudluğu ilə nəticələndi.

• Kimyəvi birləşmələr bütün xüsusiyyətləri ilə rəqəmsal müstəviyə gətirildikdən sonra onlara hesablama alətləri tətbiq etmək mümkündür.
• Bu, kimyaformatikanın haqqındadır: kimyəvi məlumatların tətbiqi statistika, avtomatik öyrənmə, süni intellekt, məlumatların çıxarılması və nümunənin tanınması üsulları.
• Bütün bu alqoritmlər və modellər, son məqsəd dərmanların hazırlanması ilə belə böyük həcmdə məlumatların təhlilini xeyli sürətləndirir.

Kimyaformatika yeni dərmanların kəşfinə necə kömək edir

Əsasən, kimyaformatikanın etdiyi şeydir dərman kəşfi və inkişaf prosesinin hər mərhələsini optimallaşdırınQeyd edək ki, bu proses 10-15 il çəkə bilən və milyardlarla dollara başa gələn uzun və mürəkkəb bir dövrdür. Lakin bu səylərin çoxu kimya və kompüter elminin birləşməsi sayəsində çox sadələşdirilmişdir. Dərman inkişafının ilkin mərhələlərində bunun necə mümkün olduğuna baxaq:

Mərhələ 1: Kəşf və Tədqiqat

Dərman yaratmaq üçün elm adamlarının ilk işi xəstəliyə nəyin səbəb olduğunu araşdırmaqdır. Bu səbəblə, Onlar xəstəliyi müalicə etmək üçün dəyişdirilə bilən bioloji hədəfi və ya məqsədi (məsələn, zülal və ya gen) müəyyən edirlər.. Bu nöqtədə kimyaformatika hədəfin “dərman” olub-olmadığını, yəni onun bolt (ilkin bənzətməyə qayıdaraq) təqdim etmək üçün a açar (molekul) onu dəyişdirməyə çalışmaq.

Bundan əlavə, məlumat emal üsulları da kömək edir namizəd molekulları müəyyənləşdirin və yaradın hədəflə əlaqə saxlaya bilən (açar dəstələri). Milyonlarla birləşməni fiziki sınaqdan keçirmək əvəzinə, a virtual baxış ən yaxşı namizədləri müəyyən etmək üçün kütləvi məlumat bazalarında. Beləliklə, əvvəllər iki-dörd il davam edən işlər indi daha az vaxta və daha az pul və səy sərf etməklə həyata keçirilir.

Mərhələ 2: Preklinik faza

Preklinik mərhələdə müəyyən edilmiş ən perspektivli birləşmələr alınır və onların təhlükəsizliyini və effektivliyini qiymətləndirmək üçün ciddi şəkildə öyrənilir. Bu tədqiqatlar adətən hər ikisi aparılır vitro (hüceyrə və toxumalarda) kimi vivo ilə (heyvanlarda). Amma, Kemoinformatika bütün bu tədqiqatları simulyasiya etməyə imkan verir silikoda, yəni kompüterdə, və nəticələr laboratoriya testlərinə çox oxşardır. Təbii ki, bu, resurslara və vaxta qənaət edir və yüzlərlə faydasız variantın sintezindən yayınır.

Mərhələ 3: Klinik sınaq mərhələləri

Əgər preklinik tədqiqatlar uğurlu olarsa, birləşmə insan testinə keçir. Əlbəttə ki, belə bir birləşmə bir sınaq borusunda və ya rəqəmsal simulyasiyada çox güclü ola bilər. Ancaq insan orqanizmi onu qəbul etmirsə, zəhərlidirsə və ya qaraciyər onu çox tez metabolizə edirsə, bu, dərman çatışmazlığı olacaq. Buna görə də, insanlarda sınaqdan əvvəl bir araşdırma aparmaq lazımdır Adsorbsiya, paylanma, metabolizm, ifrazat və toksikliyi ölçən ADMET Properties Proqnoz Testi insan orqanizmindəki birləşmənin.

Xoşbəxtlikdən, Cheminformatics modelləri həmçinin ADMET xassə proqnozlaşdırma testlərini işlədə bilərBu, problemli namizədləri erkən istisna etmək üçün birləşməni heyvanlarda sınaqdan keçirməzdən əvvəl də edilə bilər. Yenə də bu rəqəmsal simulyasiyaların yerinə yetirilməsi uğursuz klinik sınaqların sayını, eləcə də test subyektlərindən istifadə ehtiyacını (və nəticədə yaranan etik təsiri) azaldır.

Nəticə olaraq, biz kemoinformatikanın nə olduğunu və yeni dərmanların kəşfinə necə kömək etdiyini geniş şəkildə gördük. Bu elmi intizamın miqyası çox böyükdür., buna görə də gələcəkdə daha çox və daha yaxşı nəticələr gözlənilir. Kimyanın gücünü hesablama intellekti ilə birləşdirərək, xəstəliklərin daha tez, dəqiq və qənaətlə müalicəsi üçün bütöv bir imkanlar kainatı açılır.