કીમોઇન્ફોર્મેટિક્સ શું છે અને તે નવી દવાઓ શોધવામાં કેવી રીતે મદદ કરે છે?

શું તમે જાણો છો કે નવી દવા શોધવામાં 10 થી 15 વર્ષ લાગે છે અને અબજો ડોલરનો ખર્ચ થાય છે? સમય, પૈસા અને પ્રયત્નોનું રોકાણ ખૂબ જ મોટું છે, પરંતુ કેમોઇન્ફોર્મેટિક્સ તરીકે ઓળખાતી વૈજ્ઞાનિક શાખાને કારણે આ બધું બદલાઈ રહ્યું છે.તે શું છે અને તે નવી દવાઓ શોધવામાં કેવી રીતે મદદ કરે છેજવાબ જેટલો જટિલ છે તેટલો જ રોમાંચક પણ છે, અને આ પોસ્ટમાં આપણે તેને સરળ રીતે સમજાવીશું.

રસાયણશાસ્ત્ર શું છે? રસાયણશાસ્ત્ર અને કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનનું રોમાંચક મિશ્રણ

સમજવા માટે કેમિનફોર્મેટિક્સ શું છે?કલ્પના કરો કે તમારે એક અનોખી ચાવી શોધવાની છે જે ખૂબ જ જટિલ તાળું ખોલે છે. પરંતુ તે ચાવી દસ અબજ અલગ અલગ ચાવીઓના પહાડ વચ્ચે છુપાયેલી છે. કેટલું મોટું કામ! શું તમે કલ્પના કરી શકો છો કે દરેક ચાવીને મેન્યુઅલી શોધવા અને એક પછી એક અજમાવવામાં કેટલો સમય અને મહેનત લાગશે?

ઠીક છે, ફાર્માસ્યુટિકલ ઉદ્યોગ આ વિશાળ પડકારનો સામનો કરી રહ્યો છે. તાળું એક રોગ પેદા કરતું પ્રોટીન રજૂ કરે છે, અને ચાવી એક રાસાયણિક પરમાણુ છે જેને દવામાં રૂપાંતરિત કરી શકાય છે. દાયકાઓથી, નિષ્ણાતોએ દરેક નવી દવા શોધવા માટે 'મેન્યુઅલ' સિસ્ટમનો ઉપયોગ કર્યો છે., ખરેખર પ્રચંડ સમય, પૈસા અને પ્રયત્નોનું રોકાણ કરીને.

સામ્યતા પર પાછા ફરીએ, કલ્પના કરો કે તમારી પાસે હવે એક છે બુદ્ધિશાળી સિસ્ટમ તે દસમાંથી નવ કીને તાત્કાલિક નકારી કાઢવામાં સક્ષમ છે જે ફિટ થતી નથી. આ સિસ્ટમ તમને કઈ કી સૌથી આશાસ્પદ આકાર ધરાવે છે તે આગાહી કરવામાં, તેમને એકત્રિત કરવામાં અને તેમને જૂથોમાં ગોઠવવામાં પણ મદદ કરે છે. સરસ! સારમાં, આ જ કેમિનફોર્મેટિક્સનો જાદુ છે.

રસાયણશાસ્ત્ર શું છે? પોર્ટલ મુજબ પબમેડ, 'માહિતી ટેકનોલોજીનું એક ક્ષેત્ર છે જે રાસાયણિક ડેટાના સંગ્રહ, સંગ્રહ, વિશ્લેષણ અને હેરફેર પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.' આ વૈજ્ઞાનિક શિસ્ત રસાયણશાસ્ત્રમાં જટિલ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન અને ડેટા વિજ્ઞાન તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે.તે મુખ્યત્વે દવાની શોધ પર કેન્દ્રિત છે, પરંતુ તેનો ઉપયોગ બહુવિધ ક્ષેત્રોમાં (કૃષિ રસાયણો, ખોરાક, વગેરે) પણ થાય છે.

બે મૂળભૂત સ્તંભો: ડેટા અને અલ્ગોરિધમ્સ

રસાયણશાસ્ત્ર કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજવા માટે, આપણે તેના બે આવશ્યક ઘટકો વિશે વાત કરવી જોઈએ: રાસાયણિક માહિતી, એક તરફ, અને અલ્ગોરિધમ્સ અને મોડેલ્સબીજી બાજુ. બાદમાંનો ઉપયોગ રાસાયણિક ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા માટે થાય છે અને આમ ઉપયોગી માહિતી મેળવવા માટે થાય છે જે દવાના વિકાસને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે પરવાનગી આપે છે. આ કરવા માટે, સૌ પ્રથમ દરેક હાલના રાસાયણિક સંયોજનથી સંબંધિત તમામ ડેટાને ડિજિટલાઇઝ કરવું જરૂરી છે.

તો તે બધું આનાથી શરૂ થાય છે અણુઓનું ડિજિટલાઇઝેશનઆને ખાસ ફોર્મેટ (જેમ કે SMILES, InChI, અથવા SDF ફાઇલો) નો ઉપયોગ કરીને ડિજિટલ રીતે રજૂ કરી શકાય છે જેને કમ્પ્યુટર સમજી શકે છે અને પ્રક્રિયા કરી શકે છે. અલબત્ત, અમે સરળ રેખાંકનો વિશે વાત કરી રહ્યા નથી: આ ફાઇલો અણુઓ, તેમના બોન્ડ્સ, તેમની ત્રિ-પરિમાણીય રચના, વિદ્યુત ચાર્જ, ભૌતિક ગુણધર્મો વગેરે જેવી માહિતીને એન્કોડ કરે છે. આના પરિણામે કુદરતી અને કૃત્રિમ બંને પ્રકારના લાખો અણુઓને સંગ્રહિત કરતા વિશાળ ડેટાબેઝ અસ્તિત્વમાં આવ્યા છે.

• એકવાર રાસાયણિક સંયોજનો, તેમની બધી લાક્ષણિકતાઓ સાથે, ડિજિટલ સ્તર પર લાવવામાં આવે, પછી તેમના પર ગણતરીના સાધનો લાગુ કરવાનું શક્ય બને છે.
• રસાયણશાસ્ત્રનો વિષય આ છે: રાસાયણિક ડેટાનો ઉપયોગ આંકડા, મશીન લર્નિંગ, કૃત્રિમ બુદ્ધિ, ડેટા માઇનિંગ અને પેટર્ન ઓળખ પદ્ધતિઓ.
• આ બધા અલ્ગોરિધમ્સ અને મોડેલો આટલા મોટા પ્રમાણમાં ડેટાના વિશ્લેષણને ખૂબ જ ઝડપી બનાવે છે, જેનો અંતિમ ધ્યેય દવાઓ વિકસાવવાનો છે.

રસાયણશાસ્ત્ર નવી દવાઓ શોધવામાં કેવી રીતે મદદ કરે છે

મૂળભૂત રીતે, રસાયણશાસ્ત્ર શું કરે છે તે છે દવાની શોધ અને વિકાસ પ્રક્રિયાના દરેક તબક્કાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરોએ નોંધવું યોગ્ય છે કે આ પ્રક્રિયા એક લાંબી અને જટિલ ચક્ર છે જેમાં 10 થી 15 વર્ષ લાગી શકે છે અને અબજો ડોલરનો ખર્ચ થઈ શકે છે. પરંતુ રસાયણશાસ્ત્ર અને કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનના મિશ્રણને કારણે આ પ્રયાસનો મોટો ભાગ ખૂબ જ સરળ બન્યો છે. ચાલો જોઈએ કે દવા વિકાસના પ્રારંભિક તબક્કા દરમિયાન આ કેવી રીતે શક્ય છે:

સ્ટેજ 1: શોધ અને સંશોધન

દવા બનાવવા માટે, વૈજ્ઞાનિકો સૌ પ્રથમ જે કરે છે તે એ છે કે રોગનું કારણ શું છે તેની તપાસ કરે છે. તે કારણની અંદર, તેઓ એક જૈવિક લક્ષ્ય અથવા ઉદ્દેશ્ય (જેમ કે પ્રોટીન અથવા જનીન) ઓળખે છે જેને રોગની સારવાર માટે બદલી શકાય છે.આ બિંદુએ, રસાયણશાસ્ત્ર એ જાણવામાં મદદ કરે છે કે શું લક્ષ્ય "ડ્રગેબલ" છે, એટલે કે, જો તેમાં બોલ્ટ (પ્રારંભિક સામ્યતા પર પાછા ફરવું) જેમાં a રજૂ ​​કરવું ચાવી (પરમાણુ) તેને સુધારવાનો પ્રયાસ કરવા માટે.

વધુમાં, ડેટા પ્રોસેસિંગ તકનીકો પણ મદદ કરે છે ઉમેદવાર પરમાણુઓ ઓળખો અને બનાવો (ચાવીઓના ગુચ્છો) જે લક્ષ્ય સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરી શકે છે. લાખો સંયોજનોનું ભૌતિક પરીક્ષણ કરવાને બદલે, એક વર્ચ્યુઅલ સ્ક્રીનીંગ શ્રેષ્ઠ ઉમેદવારોને ઓળખવા માટે વિશાળ ડેટાબેઝમાં. આમ, જે કામ બે થી ચાર વર્ષ લેતું હતું તે હવે ઘણા ઓછા સમયમાં અને ઓછા પૈસા અને પ્રયત્નોના રોકાણ સાથે પૂર્ણ થાય છે.

સ્ટેજ 2: પ્રીક્લિનિકલ તબક્કો

પ્રીક્લિનિકલ તબક્કામાં, ઓળખાયેલા સૌથી આશાસ્પદ સંયોજનો લેવામાં આવે છે અને તેમની સલામતી અને અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે સખત અભ્યાસ કરવામાં આવે છે. આ અભ્યાસો સામાન્ય રીતે બંને રીતે હાથ ધરવામાં આવે છે ઇન વિટ્રો (કોષો અને પેશીઓ પર) તરીકે જીવંત રીતે (પ્રાણીઓમાં). પણ, કેમોઇન્ફોર્મેટિક્સ આ બધા અભ્યાસોનું અનુકરણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. સિલિકોમાં, એટલે કે, કમ્પ્યુટર પર, અને પ્રયોગશાળા પરીક્ષણો જેવા જ પરિણામો સાથે. સ્વાભાવિક રીતે, આ સંસાધનો અને સમય બચાવે છે, અને સેંકડો નકામા પ્રકારોના સંશ્લેષણને અટકાવે છે.

સ્ટેજ 3: ક્લિનિકલ ટ્રાયલ તબક્કાઓ

જો પ્રીક્લિનિકલ અભ્યાસો સફળ થાય છે, તો આ સંયોજન માનવ પરીક્ષણ તરફ આગળ વધે છે. અલબત્ત, આવા સંયોજન ટેસ્ટ ટ્યુબમાં અથવા ડિજિટલ સિમ્યુલેશનમાં ખૂબ જ શક્તિશાળી હોઈ શકે છે. પરંતુ જો માનવ શરીર તેને શોષી લેતું નથી, તો તે ઝેરી છે, અથવા યકૃત તેને ખૂબ ઝડપથી ચયાપચય કરે છે, તો તે દવાની નિષ્ફળતા હશે. તેથી, માનવોમાં પરીક્ષણ કરતા પહેલા, એક હાથ ધરવા જરૂરી છે ADMET ગુણધર્મો આગાહી પરીક્ષણ, જે શોષણ, વિતરણ, ચયાપચય, ઉત્સર્જન અને ઝેરીતાને માપે છે. માનવ શરીરમાં રહેલા સંયોજનનું.

સદનસીબે, કેમિનફોર્મેટિક્સ મોડેલો ADMET પ્રોપર્ટી પ્રિડિક્શન ટેસ્ટ પણ ચલાવી શકે છેપ્રાણીઓમાં સંયોજનનું પરીક્ષણ કરતા પહેલા પણ આ કરી શકાય છે, જેથી શરૂઆતમાં સમસ્યારૂપ ઉમેદવારોને નકારી શકાય. ફરીથી, આ ડિજિટલ સિમ્યુલેશન્સ કરવાથી નિષ્ફળ ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સની સંખ્યા ઓછી થાય છે, તેમજ પરીક્ષણ વિષયોનો ઉપયોગ કરવાની જરૂરિયાત (અને પરિણામી નૈતિક અસર) ઓછી થાય છે.

નિષ્કર્ષમાં, આપણે વ્યાપકપણે જોયું છે કે કીમોઇન્ફોર્મેટિક્સ શું છે અને તે નવી દવાઓ શોધવામાં કેવી રીતે મદદ કરે છે. આ વૈજ્ઞાનિક શિસ્તની માપનીયતા પ્રચંડ છે., તેથી ભવિષ્યમાં વધુ અને વધુ સારા પરિણામોની અપેક્ષા છે. રસાયણશાસ્ત્રની શક્તિને કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ સાથે જોડીને, રોગોની સારવાર વધુ ઝડપથી, સચોટ અને આર્થિક રીતે કરવા માટે શક્યતાઓનું આખું બ્રહ્માંડ ખુલે છે.