Što je kemoinformatika i kako pomaže u otkrivanju novih lijekova?

Jeste li 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 znanstvenoj disciplini poznatoj kao kemoinformatika.Što 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.

Što je keminformatika? Uzbudljiva fuzija kemije i računarstva

Da se razumijemo Što je kemijska informatika?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 trebalo za ručno pretraživanje i isprobavanje svakog ključa jedan po jedan?

Pa, farmaceutska industrija suočava se s ovim monumentalnim izazovom. Brava predstavlja protein koji uzrokuje bolest, a ključ je kemijska molekula koja se može pretvoriti u lijek. Desetljećima je Stručnjaci su koristili 'ručne' sustave za pronalaženje svakog novog lijeka, ulažući uistinu ogromnu količinu vremena, novca i truda.

Vraćajući se na analogiju, zamislite da sada imate inteligentni sustav Može odmah isključiti devet od deset ključeva koji ne odgovaraju. Sustav vam također pomaže predvidjeti koji ključevi imaju najperspektivniji oblik, prikupiti ih i sortirati u skupine. Odlično! To je, u biti, čarolija keminske informatike.

Što je kemijska informatika? Prema portalu PubMed, 'je područje informacijske tehnologije koje se usredotočuje na prikupljanje, pohranu, analizu i manipulaciju kemijskim podacima.' Ova znanstvena disciplina koristi tehnike računalne znanosti i znanosti o podacima za rješavanje složenih problema u kemijiPrimarno je usmjeren na otkrivanje lijekova, ali ima primjenu i u više sektora (agrokemikalije, hrana itd.).

Dva temeljna stupa: podaci i algoritmi

Da bismo razumjeli kako kemijska informatika funkcionira, moramo razgovarati o njezinim dvjema bitnim komponentama: kemijski podaci, s jedne strane, i s algoritmi i modeli, s druge strane. Potonji se koriste za obradu kemijskih podataka i time dobivanje korisnih informacija koje omogućuju optimizaciju razvoja lijekova. Da bi se to postiglo, prvo je potrebno digitalizirati sve podatke vezane uz svaki postojeći kemijski spoj.

Dakle, sve počinje s digitalizacija molekulaTo se može digitalno prikazati pomoću posebnih formata (kao što su SMILES, InChI ili SDF datoteke) koje računalo može razumjeti i obraditi. Naravno, ne govorimo o jednostavnim crtežima: ove datoteke kodiraju informacije poput atoma, njihovih veza, njihove trodimenzionalne strukture, električnog naboja, fizikalnih svojstava itd. To je rezultiralo postojanjem gigantskih baza podataka koje pohranjuju milijune molekula, i prirodnih i sintetičkih.

• Nakon što se kemijski spojevi, sa svim svojim karakteristikama, dovedu u digitalnu razinu, moguće je na njih primijeniti računalne alate.
• Ovim se bavi kemijska informatika: primjena kemijskih podataka statistika, strojno učenje, umjetna inteligencija, rudarenje podataka i metode prepoznavanja uzoraka.
• Svi ovi algoritmi i modeli uvelike ubrzavaju analizu tako ogromne količine podataka, s krajnjim ciljem razvoja lijekova.

Kako kemijska informatika pomaže u otkrivanju novih lijekova

U osnovi, ono što kemijska informatika radi jest 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. No, velik dio ovog napora uvelike je pojednostavljen zahvaljujući spajanju kemije i računarstva. Pogledajmo kako je to moguće tijekom ranih faza razvoja lijekova:

Faza 1: Otkriće i istraživanje

Kako bi stvorili lijek, prvo što znanstvenici rade jest istražiti što uzrokuje bolest. Unutar tog uzroka, Oni identificiraju biološku metu ili cilj (poput proteina ili gena) koji se može promijeniti kako bi se liječila bolest.U ovom trenutku, kemijska informatika pomaže u spoznaji je li meta "podložna lijekovima", odnosno ima li vijak (vraćajući se na početnu analogiju) u kojoj se uvodi Llave (molekulu) kako bi je pokušali modificirati.

Osim toga, tehnike obrade podataka također pomažu u identificirati i stvoriti molekule kandidate (grupe ključeva) koji bi mogli komunicirati s metom. Umjesto fizičkog testiranja milijuna spojeva, virtualni pregled u ogromnim bazama podataka kako bi se identificirali najbolji kandidati. Dakle, ono što je prije trajalo dvije do četiri godine sada se postiže za puno manje vremena i uz manja ulaganja novca i truda.

Faza 2: Predklinička faza

U predkliničkoj fazi uzimaju se najperspektivniji spojevi i rigorozno se proučavaju kako bi se procijenila njihova sigurnost i učinkovitost. Ove se studije obično provode i vitro (na stanicama i tkivima) kao in vivo (kod životinja). Ali, Kemoinformatika omogućuje simulaciju svih ovih studija u silikonu, odnosno na računalu, a s rezultatima vrlo sličnim laboratorijskim testovima. Naravno, to 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 spoja u ljudskom tijelu.

Srećom, Kemijsko-informatički modeli također mogu provoditi ADMET testove predviđanja svojstavaTo se može učiniti čak i prije testiranja spoja na životinjama, kako bi se rano isključili problematični kandidati. Ponovno, provođenje ovih digitalnih simulacija smanjuje broj neuspjelih kliničkih ispitivanja, kao i potrebu za korištenjem ispitanika (i rezultirajući etički utjecaj).

Zaključno, ukratko smo vidjeli što je kemoinformatika i kako pomaže u otkrivanju novih lijekova. Skalabilnost ove znanstvene discipline je ogromna., stoga se u budućnosti očekuju veći i bolji rezultati. Kombiniranjem moći kemije s računalnom inteligencijom otvara se cijeli svemir mogućnosti za brže, preciznije i ekonomičnije liječenje bolesti.