Ի՞նչ է քիմիոինֆորմատիկան և ինչպե՞ս է այն օգնում նոր դեղամիջոցների հայտնաբերմանը։

Գիտեի՞ք, որ նոր դեղամիջոցի հայտնաբերումը տևում է 10-ից 15 տարի և արժենում է միլիարդավոր դոլարներ: Ներդրված ժամանակի, գումարի և ջանքերի քանակը հսկայական է, բայց այդ ամենը փոխվում է քիմիական ինֆորմատիկա կոչվող գիտական ​​​​առարկայի շնորհիվ:Ի՞նչ է դա և ինչպե՞ս է այն օգնում նոր դեղամիջոցներ հայտնաբերելՊատասխանը նույնքան հետաքրքիր է, որքան բարդ, և այս գրառման մեջ մենք այն կբացատրենք պարզ ձևով։

Ի՞նչ է քիմիոինֆորմատիկան։ Քիմիայի և համակարգչային գիտության հետաքրքիր միաձուլումը։

Հասկանալու համար Ի՞նչ է քիմիական ինֆորմատիկան։Պատկերացրեք, որ դուք պետք է գտնեք մի եզակի բանալի, որը կբացի չափազանց բարդ կողպեք։ Սակայն բանալին թաքնված է տասը միլիարդ տարբեր բանալիներից բաղկացած լեռան մեջ։ Ի՜նչ խնդիր է։ Կարո՞ղ եք պատկերացնել, թե որքան ժամանակ և ջանք կպահանջվի ձեռքով որոնելու և յուրաքանչյուր բանալին մեկ առ մեկ փորձարկելու համար։

Այսպիսով, դեղագործական արդյունաբերությունը բախվում է այս հսկայական մարտահրավերին։ Կողպեքը ներկայացնում է հիվանդություն առաջացնող սպիտակուց, իսկ բանալին՝ քիմիական մոլեկուլ, որը կարող է վերածվել դեղամիջոցի։ Տասնամյակներ շարունակ, Մասնագետները օգտագործել են «ձեռքով» համակարգեր՝ յուրաքանչյուր նոր դեղամիջոց գտնելու համար, ներդնելով իսկապես հսկայական ժամանակ, գումար և ջանք։

Վերադառնալով համեմատությանը, պատկերացրեք, որ այժմ ունեք խելացի համակարգ Այն կարող է անմիջապես բացառել տասը բանալիներից ինը, որոնք չեն համապատասխանում։ Համակարգը նաև օգնում է ձեզ կանխատեսել, թե որ բանալիներն ունեն ամենախոստումնալից ձևը, հավաքել դրանք և տեսակավորել խմբերի։ Հրաշալի է։ Սա, ըստ էության, քիմիական ինֆորմատիկայի կախարդանքն է։

Ի՞նչ է քիմիական ինֆորմատիկան։ Ըստ պորտալի PubMed, «տեղեկատվական տեխնոլոգիաների ոլորտ է, որը կենտրոնանում է քիմիական տվյալների հավաքագրման, պահպանման, վերլուծության և մանիպուլյացիայի վրա»։ Այս գիտական ​​առարկան օգտագործում է համակարգչային գիտության և տվյալագիտության մեթոդներ՝ քիմիայի բարդ խնդիրներ լուծելու համարԱյն հիմնականում կենտրոնացած է դեղերի հայտնաբերման վրա, բայց ունի նաև կիրառություն բազմաթիվ ոլորտներում (ագրոքիմիական նյութեր, սնունդ և այլն):

Երկու հիմնարար սյուներ՝ տվյալներ և ալգորիթմներ

Քիմիական ինֆորմատիկան հասկանալու համար պետք է անդրադառնանք դրա երկու հիմնական բաղադրիչներին՝ քիմիական տվյալներ, մի կողմից, և ալգորիթմներ և մոդելներ, մյուս կողմից։ Վերջիններս օգտագործվում են քիմիական տվյալներ մշակելու և այդպիսով օգտակար տեղեկատվություն ստանալու համար, որը թույլ է տալիս օպտիմալացնել դեղերի մշակումը։ Դրա համար նախ անհրաժեշտ է թվայնացնել յուրաքանչյուր գոյություն ունեցող քիմիական միացության հետ կապված բոլոր տվյալները։

Այսպիսով, ամեն ինչ սկսվում է նրանից, մոլեկուլների թվայնացումՍրանք կարող են թվային կերպով ներկայացվել հատուկ ձևաչափերի միջոցով (օրինակ՝ SMILES, InChI կամ SDF ֆայլեր), որոնք համակարգիչը կարող է հասկանալ և մշակել: Իհարկե, մենք չենք խոսում պարզ նկարների մասին. այս ֆայլերը կոդավորում են այնպիսի տեղեկություններ, ինչպիսիք են ատոմները, դրանց կապերը, եռաչափ կառուցվածքը, էլեկտրական լիցքը, ֆիզիկական հատկությունները և այլն: Սա հանգեցրել է հսկայական տվյալների բազաների գոյությանը, որոնք պահում են միլիոնավոր մոլեկուլներ՝ թե՛ բնական, թե՛ սինթետիկ:

• Երբ քիմիական միացությունները՝ իրենց բոլոր բնութագրերով, հասցվում են թվային հարթություն, հնարավոր է դրանց վրա կիրառել հաշվողական գործիքներ։
• Ահա թե ինչ է քիմիական ինֆորմատիկան՝ քիմիական տվյալների կիրառում վիճակագրությունը, մեքենայի ուսուցում, արհեստական ​​բանականություն, տվյալների հանքարդյունաբերություն և օրինաչափությունների ճանաչման մեթոդներ.
• Այս բոլոր ալգորիթմներն ու մոդելները մեծապես արագացնում են այդքան մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծությունը՝ դեղերի մշակման վերջնական նպատակով։

Ինչպես է քիմինֆորմատիկան օգնում նոր դեղամիջոցների հայտնաբերմանը

Հիմնականում, քիմինֆորմատիկան անում է հետևյալը օպտիմալացնել դեղերի հայտնաբերման և մշակման գործընթացի յուրաքանչյուր փուլըՀարկ է նշել, որ այս գործընթացը երկար և բարդ ցիկլ է, որը կարող է տևել 10-15 տարի և արժենալ միլիարդավոր դոլարներ: Սակայն այս ջանքերի մեծ մասը զգալիորեն պարզեցվել է քիմիայի և համակարգչային գիտության միաձուլման շնորհիվ: Եկեք նայենք, թե ինչպես է դա հնարավոր դեղերի մշակման վաղ փուլերում.

Փուլ 1. Հայտնագործություն և հետազոտություն

Դեղամիջոց ստեղծելու համար գիտնականները առաջին հերթին հետազոտում են հիվանդության առաջացման պատճառը։ Այդ պատճառի շրջանակներում՝ Նրանք նույնականացնում են կենսաբանական թիրախ կամ խնդիր (օրինակ՝ սպիտակուց կամ գեն), որը կարող է փոփոխվել հիվանդությունը բուժելու համար։Այս պահին քիմիոինֆորմատիկան օգնում է իմանալ, թե արդյոք թիրախը «դեղորայքային է», այսինքն՝ արդյոք այն ունի պտուտակ (վերադառնալով սկզբնական անալոգիային), որում պետք է ներկայացնել բանալին (մոլեկուլ)՝ այն փոփոխելու փորձ կատարելու համար։

Բացի այդ, տվյալների մշակման տեխնոլոգիաները նույնպես նպաստում են թեկնածու մոլեկուլների նույնականացում և ստեղծում (բանալիների կույտեր), որոնք կարող էին փոխազդել թիրախի հետ։ Միլիոնավոր միացություններ ֆիզիկապես փորձարկելու փոխարեն, վիրտուալ ցուցադրություն մեծ տվյալների բազաներում՝ լավագույն թեկնածուներին բացահայտելու համար։ Այսպիսով, այն, ինչ նախկինում տևում էր երկուսից չորս տարի, այժմ իրականացվում է շատ ավելի կարճ ժամանակում և ավելի քիչ գումարի ու ջանքերի ներդրմամբ։

Փուլ 2. Նախակլինիկական փուլ

Նախակլինիկական փուլում հայտնաբերված ամենախոստումնալից միացությունները վերցվում և մանրակրկիտ ուսումնասիրվում են՝ դրանց անվտանգությունն ու արդյունավետությունը գնահատելու համար: Այս ուսումնասիրությունները սովորաբար անցկացվում են՝ vitro (բջիջների և հյուսվածքների վրա) որպես ի Վիվո (կենդանիների մոտ): Սակայն, Քիմիաինֆորմատիկան թույլ է տալիս մոդելավորել այս բոլոր ուսումնասիրությունները սիլիկում, այսինքն՝ համակարգչի վրաև լաբորատոր փորձարկումներին շատ նման արդյունքներով։ Բնականաբար, սա խնայում է ռեսուրսներ և ժամանակ, ինչպես նաև խուսափում է հարյուրավոր անօգուտ տարբերակների սինթեզից։

Փուլ 3. Կլինիկական փորձարկումների փուլեր

Եթե ​​նախակլինիկական հետազոտությունները հաջող լինեն, միացությունը կանցնի մարդկանց վրա փորձարկման։ Իհարկե, նման միացությունը կարող է շատ հզոր լինել փորձանոթում կամ թվային սիմուլյացիայի մեջ։ Սակայն, եթե մարդու մարմինը չի ներծծում այն, այն թունավոր է, կամ լյարդը չափազանց արագ է նյութափոխանակում այն, դա կլինի դեղամիջոցի անհաջողություն։ Հետևաբար, մարդկանց վրա փորձարկումներից առաջ անհրաժեշտ է անցկացնել... ADMET հատկությունների կանխատեսման թեստ, որը չափում է ադսորբցիան, բաշխումը, նյութափոխանակությունը, արտազատումը և թունավորությունը մարդու օրգանիզմում առկա միացության.

Բարեբախտաբար Քիմիական ինֆորմատիկայի մոդելները կարող են նաև իրականացնել ADMET հատկությունների կանխատեսման թեստեր։Սա կարելի է անել նույնիսկ կենդանիների վրա միացությունը փորձարկելուց առաջ՝ խնդրահարույց թեկնածուները վաղ փուլում բացառելու համար: Կրկին, այս թվային սիմուլյացիաների իրականացումը նվազեցնում է անհաջող կլինիկական փորձարկումների քանակը, ինչպես նաև փորձարկվող մասնակիցներին օգտագործելու անհրաժեշտությունը (և դրանից բխող էթիկական ազդեցությունը):

Ամփոփելով՝ մենք ընդհանուր առմամբ տեսանք, թե ինչ է քիմիոինֆորմատիկան և ինչպես է այն օգնում նոր դեղամիջոցների հայտնաբերմանը։ Այս գիտական ​​​​առարկայի մասշտաբայնությունը հսկայական է։, ուստի ապագայում սպասվում են ավելի շատ և ավելի լավ արդյունքներ: Քիմիայի հզորությունը հաշվողական ինտելեկտի հետ համատեղելով՝ բացվում է հնարավորությունների մի ամբողջ տիեզերք՝ հիվանդությունները ավելի արագ, ճշգրիտ և տնտեսապես բուժելու համար: