Tahukah Anda bahwa menemukan obat baru membutuhkan waktu antara 10 hingga 15 tahun dan biaya miliaran dolar? Jumlah waktu, uang, dan upaya yang diinvestasikan sangat besar, tetapi semua itu berubah berkat disiplin ilmu yang dikenal sebagai kemoinformatika.Apa itu dan bagaimana membantu menemukan obat baruJawabannya menarik sekaligus rumit, dan dalam postingan ini kami akan menjelaskannya dengan cara yang sederhana.
Apa itu cheminformatics? Perpaduan menarik antara kimia dan ilmu komputer.
Untuk memahami Apa itu kimiainformatika?Bayangkan Anda harus menemukan kunci unik yang dapat membuka gembok yang sangat rumit. Namun, kuncinya tersembunyi di antara segunung sepuluh miliar kunci yang berbeda. Sungguh tugas yang berat! Bisakah Anda bayangkan berapa banyak waktu dan tenaga yang dibutuhkan untuk mencari dan mencoba setiap kunci secara manual satu per satu?
Nah, industri farmasi menghadapi tantangan monumental ini. Gemboknya mewakili protein penyebab penyakit, dan kuncinya adalah molekul kimia yang dapat diubah menjadi obat. Selama beberapa dekade, Para ahli telah menggunakan sistem 'manual' untuk menemukan setiap obat baru, menginvestasikan sejumlah besar waktu, uang, dan usaha.
Kembali ke analogi, bayangkan Anda sekarang memiliki sistem cerdas Sistem ini mampu langsung menyingkirkan sembilan dari sepuluh kunci yang tidak cocok. Sistem ini juga membantu Anda memprediksi kunci mana yang memiliki bentuk paling menjanjikan, mengumpulkannya, dan mengurutkannya ke dalam kelompok-kelompok. Hebat! Intinya, itulah keajaiban Kimia Informatika.
Apa itu cheminformatics? Menurut portal PubMed, 'adalah bidang teknologi informasi yang berfokus pada pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan manipulasi data kimia.' Disiplin ilmu ini menggunakan ilmu komputer dan teknik ilmu data untuk memecahkan masalah kompleks dalam kimiaFokus utamanya adalah pada penemuan obat, tetapi juga memiliki aplikasi di berbagai sektor (agrokimia, makanan, dll.).
Dua pilar fundamental: Data dan Algoritma
Untuk memahami cara kerja kimiainformatika, kita harus membicarakan dua komponen pentingnya: data kimia, di satu sisi, dan algoritma dan model, di sisi lain. Yang terakhir digunakan untuk memproses data kimia dan dengan demikian memperoleh informasi bermanfaat yang memungkinkan optimalisasi pengembangan obat. Untuk melakukan ini, pertama-tama perlu mendigitalkan semua data yang terkait dengan setiap senyawa kimia yang ada.
Jadi semuanya dimulai dengan digitalisasi molekulIni dapat direpresentasikan secara digital menggunakan format khusus (seperti berkas SMILES, InChI, atau SDF) yang dapat dipahami dan diproses oleh komputer. Tentu saja, kita tidak sedang membicarakan gambar sederhana: berkas-berkas ini mengodekan informasi seperti atom, ikatannya, struktur tiga dimensinya, muatan listrik, sifat fisiknya, dan sebagainya. Hal ini menghasilkan keberadaan basis data raksasa yang menyimpan jutaan molekul, baik alami maupun sintetis.
- Setelah senyawa kimia, dengan semua karakteristiknya, dibawa ke bidang digital, alat komputasi dapat diterapkan padanya.
- Inilah yang dimaksud dengan cheminformatics: menerapkan data kimia statistik, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, penambangan data, dan metode pengenalan pola.
- Semua algoritma dan model ini sangat mempercepat analisis sejumlah besar data, dengan tujuan akhir mengembangkan obat.
Bagaimana kimia informatika membantu menemukan obat baru
Pada dasarnya, apa yang dilakukan oleh kimiainformatika adalah mengoptimalkan setiap tahap proses penemuan dan pengembangan obatPerlu dicatat bahwa proses ini merupakan siklus yang panjang dan kompleks yang dapat memakan waktu 10 hingga 15 tahun dan menelan biaya miliaran dolar. Namun, sebagian besar upaya ini telah disederhanakan berkat perpaduan ilmu kimia dan ilmu komputer. Mari kita lihat bagaimana hal ini dimungkinkan pada tahap awal pengembangan obat:
Tahap 1: Penemuan dan Penelitian
Untuk menciptakan obat, hal pertama yang dilakukan para ilmuwan adalah menyelidiki penyebab suatu penyakit. Dalam penyebab tersebut, Mereka mengidentifikasi target atau tujuan biologis (seperti protein atau gen) yang dapat diubah untuk mengobati penyakit.Pada titik ini, kimia informatika membantu untuk mengetahui apakah target “dapat diberi obat”, yaitu jika target tersebut memiliki baut (kembali ke analogi awal) untuk memperkenalkan kunci (molekul) untuk mencoba memodifikasinya.
Selain itu, teknik pengolahan data juga membantu untuk mengidentifikasi dan membuat molekul kandidat (sekelompok kunci) yang dapat berinteraksi dengan target. Alih-alih menguji jutaan senyawa secara fisik, penyaringan virtual dalam basis data besar untuk mengidentifikasi kandidat terbaik. Dengan demikian, apa yang dulunya membutuhkan waktu dua hingga empat tahun kini dapat dicapai dalam waktu yang jauh lebih singkat dan dengan investasi uang serta upaya yang lebih kecil.
Tahap 2: Fase praklinis
Pada fase praklinis, senyawa-senyawa yang paling menjanjikan dan teridentifikasi diambil dan dipelajari secara ketat untuk mengevaluasi keamanan dan efikasinya. Studi-studi ini biasanya dilakukan baik in vitro (pada sel dan jaringan) sebagai in vivo (pada hewan). Tapi, Kemoinformatika memungkinkan semua penelitian ini disimulasikan in silico, yaitu di komputer, dan dengan hasil yang sangat mirip dengan uji laboratorium. Tentu saja, ini menghemat sumber daya dan waktu, serta menghindari sintesis ratusan varian yang tidak berguna.
Tahap 3: Fase uji klinis
Jika uji praklinis berhasil, senyawa tersebut akan diuji pada manusia. Tentu saja, senyawa tersebut mungkin sangat ampuh dalam tabung reaksi atau simulasi digital. Namun, jika tubuh manusia tidak menyerapnya, bersifat toksik, atau hati memetabolismenya terlalu cepat, obat tersebut akan gagal. Oleh karena itu, sebelum diuji pada manusia, perlu dilakukan Uji Prediksi Sifat ADMET, yang mengukur Adsorpsi, Distribusi, Metabolisme, Ekskresi dan Toksisitas senyawa dalam tubuh manusia.
Untung, Model kimia informatika juga dapat menjalankan uji prediksi properti ADMETHal ini dapat dilakukan bahkan sebelum menguji senyawa tersebut pada hewan, untuk menyingkirkan kandidat yang bermasalah sejak dini. Sekali lagi, melakukan simulasi digital ini mengurangi jumlah uji klinis yang gagal, serta kebutuhan untuk menggunakan subjek uji (dan dampak etis yang ditimbulkannya).
Sebagai kesimpulan, kita telah melihat secara garis besar apa itu kemoinformatika dan bagaimana ia membantu menemukan obat baru. Skalabilitas disiplin ilmu ini sangat besar., sehingga hasil yang lebih banyak dan lebih baik diharapkan di masa mendatang. Dengan menggabungkan kekuatan kimia dengan kecerdasan komputasi, berbagai kemungkinan terbuka untuk mengobati penyakit dengan lebih cepat, akurat, dan ekonomis.
Sejak kecil, saya sudah tertarik dengan segala hal yang berkaitan dengan sains dan teknologi, terutama kemajuan-kemajuan yang membuat hidup kita lebih mudah dan menyenangkan. Saya senang mengikuti perkembangan berita dan tren terbaru, serta berbagi pengalaman, opini, dan kiat tentang perangkat dan gadget yang saya gunakan. Hal ini membawa saya menjadi penulis web sekitar lima tahun yang lalu, dengan fokus utama pada perangkat Android dan sistem operasi Windows. Saya telah belajar menjelaskan konsep-konsep kompleks dengan istilah sederhana agar pembaca saya dapat dengan mudah memahaminya.