Šta je hemoinformatika i kako pomaže u otkrivanju novih lijekova?

Da li ste znali da otkrivanje novog lijeka traje između 10 i 15 godina i košta milijarde dolara? Količina uloženog vremena, novca i truda je ogromna, ali sve se to mijenja zahvaljujući naučnoj disciplini poznatoj kao hemoinformatika.Šta je to i kako pomaže u otkrivanju novih lijekovaOdgovor je jednako uzbudljiv koliko i složen, a u ovom postu ćemo ga objasniti na jednostavan način.

Šta je heminformatika? Uzbudljiva fuzija hemije i računarstva

Razumjeti Šta je hemiinformatika?Zamislite da morate pronaći jedinstveni ključ koji otvara izuzetno složenu bravu. Ali ključ je skriven među planinom od deset milijardi različitih ključeva. Kakav zadatak! Možete li zamisliti koliko bi vremena i truda bilo potrebno da se ručno pretraži i isproba svaki ključ jedan po jedan?

Pa, farmaceutska industrija se suočava s ovim monumentalnim izazovom. Brava predstavlja protein koji uzrokuje bolest, a ključ je hemijski molekul koji bi se mogao pretvoriti u lijek. Decenijama, Stručnjaci su koristili 'ručne' sisteme za pronalaženje svakog novog lijeka, ulažući zaista ogromnu količinu vremena, novca i truda.

Vraćajući se na analogiju, zamislite da sada imate inteligentni sistem Sposoban je odmah isključiti devet od deset ključeva koji ne odgovaraju. Sistem vam također pomaže da predvidite koji ključevi imaju najperspektivniji oblik, prikupite ih i sortirate u grupe. Odlično! To je, u suštini, magija hemijske informatike.

Šta je heminformatika? Prema portalu PubMed, 'je područje informacionih tehnologija koje se fokusira na prikupljanje, pohranjivanje, analizu i manipulaciju hemijskim podacima.' Ova naučna disciplina koristi tehnike računarstva i nauke o podacima za rješavanje složenih problema u hemijiPrvenstveno je fokusiran na otkrivanje lijekova, ali ima primjenu i u više sektora (agrohemikalije, hrana itd.).

Dva osnovna stuba: Podaci i algoritmi

Da bismo razumjeli kako hemiinformatika funkcioniše, moramo razgovarati o njene dvije bitne komponente: hemijski podaci, s jedne strane, i s algoritmi i modeli, s druge strane. Potonji se koriste za obradu hemijskih podataka i na taj način dobijanje korisnih informacija koje omogućavaju optimizaciju razvoja lijekova. Da bi se to postiglo, prvo je potrebno digitalizirati sve podatke koji se odnose na svaki postojeći hemijski spoj.

Dakle, sve počinje sa digitalizacija molekulaOvo se može digitalno predstaviti korištenjem posebnih formata (kao što su SMILES, InChI ili SDF datoteke) koje računar može razumjeti i obraditi. Naravno, ne govorimo o jednostavnim crtežima: ove datoteke kodiraju informacije kao što su atomi, njihove veze, njihova trodimenzionalna struktura, električni naboj, fizička svojstva itd. To je rezultiralo postojanjem gigantskih baza podataka koje pohranjuju milione molekula, i prirodnih i sintetičkih.

• Nakon što se hemijski spojevi, sa svim svojim karakteristikama, dovedu u digitalni oblik, moguće je na njih primijeniti računarske alate.
• Ovim se bavi hemiinformatika: primjena hemijskih podataka statistika, mašinsko učenje, umjetna inteligencija, rudarenje podataka i metode prepoznavanja uzoraka.
• Svi ovi algoritmi i modeli uveliko ubrzavaju analizu tako ogromne količine podataka, s krajnjim ciljem razvoja lijekova.

Kako hemiinformatika pomaže u otkrivanju novih lijekova

U osnovi, ono čime se hemiinformatika bavi je optimizirati svaku fazu procesa otkrivanja i razvoja lijekovaVrijedi napomenuti da je ovaj proces dug i složen ciklus koji može trajati 10 do 15 godina i koštati milijarde dolara. Ali veliki dio ovog napora je uveliko pojednostavljen zahvaljujući spajanju hemije i računarstva. Pogledajmo kako je to moguće tokom ranih faza razvoja lijekova:

Faza 1: Otkriće i istraživanje

Da bi stvorili lijek, prvo što naučnici rade jeste da istraže šta uzrokuje bolest. Unutar tog uzroka, Oni identificiraju biološku metu ili cilj (kao što je protein ili gen) koji se može promijeniti kako bi se liječila bolest.U ovom trenutku, hemijska informatika pomaže u saznanju da li je meta "podložna lijekovima", odnosno da li ima vijak (vraćajući se na početnu analogiju) u kojoj se uvodi ključ (molekulu) da pokuša da je modificira.

Osim toga, tehnike obrade podataka također pomažu u identificirati i stvoriti kandidatske molekule (gomile ključeva) koji bi mogli stupiti u interakciju s metom. Umjesto fizičkog testiranja miliona spojeva, virtuelni pregled u ogromnim bazama podataka kako bi se identificirali najbolji kandidati. Dakle, ono što je nekada trajalo dvije do četiri godine sada se postiže za mnogo kraće vrijeme i uz manja ulaganja novca i truda.

Faza 2: Predklinička faza

U predkliničkoj fazi, uzimaju se najperspektivniji spojevi identificirani i rigorozno proučavaju kako bi se procijenila njihova sigurnost i efikasnost. Ove studije se obično provode i in vitro (na ćelijama i tkivima) kao in vivo (kod životinja). Ali, Hemoinformatika omogućava simulaciju svih ovih studija. in silico, odnosno na računaru, i sa rezultatima vrlo sličnim laboratorijskim testovima. Naravno, ovo štedi resurse i vrijeme, te izbjegava sintezu stotina beskorisnih varijanti.

Faza 3: Faze kliničkog ispitivanja

Ako su predkliničke studije uspješne, spoj se prelazi na testiranje na ljudima. Naravno, takav spoj može biti vrlo potentan u epruveti ili u digitalnoj simulaciji. Ali ako ga ljudsko tijelo ne apsorbira, ako je toksičan ili ga jetra prebrzo metabolizira, to će biti neuspjeh lijeka. Stoga je prije testiranja na ljudima potrebno provesti ADMET test predviđanja svojstava, koji mjeri adsorpciju, distribuciju, metabolizam, izlučivanje i toksičnost jedinjenja u ljudskom tijelu.

Srećom, Hemijsko-informatički modeli također mogu pokretati ADMET testove za predviđanje svojstava.Ovo se može uraditi čak i prije testiranja spoja na životinjama, kako bi se rano isključili problematični kandidati. Opet, izvođenje ovih digitalnih simulacija smanjuje broj neuspjelih kliničkih ispitivanja, kao i potrebu za korištenjem ispitanika (i rezultirajući etički uticaj).

Zaključno, ukratko smo vidjeli šta je hemoinformatika i kako ona pomaže u otkrivanju novih lijekova. Skalabilnost ove naučne discipline je ogromna., tako da se u budućnosti očekuju veći i bolji rezultati. Kombinacijom moći hemije s računarskom inteligencijom, otvara se čitav univerzum mogućnosti za brže, preciznije i ekonomičnije liječenje bolesti.