რა არის ქიმიოინფორმატიკა და როგორ გვეხმარება ის ახალი პრეპარატების აღმოჩენაში?

იცოდით, რომ ახალი პრეპარატის აღმოჩენას 10-დან 15 წლამდე სჭირდება და მილიარდობით დოლარი ჯდება? ჩადებული დროის, ფულისა და ძალისხმევის რაოდენობა უზარმაზარია, მაგრამ ეს ყველაფერი იცვლება ქიმოინფორმატიკის სახელით ცნობილი სამეცნიერო დისციპლინის წყალობით.რა არის ეს და როგორ უწყობს ხელს ახალი წამლების აღმოჩენასპასუხი ისეთივე საინტერესოა, როგორც რთული და ამ პოსტში მას მარტივად ავხსნით.

რა არის ქიმიინფორმატიკა? ქიმიისა და კომპიუტერული მეცნიერების საინტერესო შერწყმა

გასაგებად რა არის ქიმიინფორმატიკა?წარმოიდგინეთ, რომ უნდა იპოვოთ უნიკალური გასაღები, რომელიც უკიდურესად რთულ საკეტს გააღებს. თუმცა, გასაღები ათი მილიარდი სხვადასხვა გასაღებისგან შემდგარი მთაშია დამალული. რა დავალებაა! წარმოგიდგენიათ, რამდენი დრო და ძალისხმევა დასჭირდება თითოეული გასაღების ხელით მოძიებას და ერთმანეთის მიყოლებით მოსინჯვას?

ფარმაცევტული ინდუსტრია ამ მონუმენტური გამოწვევის წინაშე დგას. საკეტი წარმოადგენს დაავადების გამომწვევ ცილას, ხოლო გასაღები - ქიმიურ მოლეკულას, რომლის წამლად გარდაქმნაც შესაძლებელია. ათწლეულების განმავლობაში, ექსპერტებმა თითოეული ახალი პრეპარატის მოსაძებნად „ხელით“ სისტემები გამოიყენეს, რაც ნამდვილად უზარმაზარ დროს, ფულსა და ძალისხმევას ხარჯავს.

ანალოგიას რომ დავუბრუნდეთ, წარმოიდგინეთ, რომ ახლა გაქვთ ინტელექტუალური სისტემა მას შეუძლია ათი გასაღებიდან ცხრა დაუყოვნებლივ გამორიცხოს, რომლებიც არ ჯდება. სისტემა ასევე დაგეხმარებათ იწინასწარმეტყველოთ, რომელ გასაღებებს აქვს ყველაზე პერსპექტიული ფორმა, შეაგროვოთ ისინი და დაალაგოთ ჯგუფებად. შესანიშნავია! ეს, არსებითად, ქიმიინფორმატიკის მაგიაა.

რა არის ქიმიინფორმატიკა? პორტალის ცნობით PubMed, „არის ინფორმაციული ტექნოლოგიების სფერო, რომელიც ფოკუსირებულია ქიმიური მონაცემების შეგროვებაზე, შენახვაზე, ანალიზსა და მანიპულირებაზე“. ეს სამეცნიერო დისციპლინა იყენებს კომპიუტერულ მეცნიერებებსა და მონაცემთა მეცნიერების ტექნიკას ქიმიაში რთული პრობლემების გადასაჭრელადის ძირითადად წამლების აღმოჩენაზეა ორიენტირებული, თუმცა მისი გამოყენება მრავალ სექტორშიც შესაძლებელია (აგროქიმიკატები, საკვები და ა.შ.).

ორი ფუნდამენტური სვეტი: მონაცემები და ალგორითმები

ქიმიინფორმატიკის მუშაობის გასაგებად, უნდა ვისაუბროთ მის ორ აუცილებელ კომპონენტზე: ქიმიური მონაცემები, ერთი მხრივ, და ალგორითმები და მოდელები, მეორეს მხრივ. ეს უკანასკნელნი გამოიყენება ქიმიური მონაცემების დასამუშავებლად და ამით სასარგებლო ინფორმაციის მისაღებად, რაც საშუალებას იძლევა წამლის შემუშავების ოპტიმიზაციისთვის. ამისათვის, პირველ რიგში, აუცილებელია თითოეულ არსებულ ქიმიურ ნაერთთან დაკავშირებული ყველა მონაცემის დიგიტალიზაცია.

ასე რომ, ყველაფერი იწყება იმით, რომ მოლეკულების დიგიტალიზაციამათი ციფრულად წარმოდგენა შესაძლებელია სპეციალური ფორმატების გამოყენებით (მაგალითად, SMILES, InChI ან SDF ფაილები), რომელთა გაგება და დამუშავება კომპიუტერს შეუძლია. რა თქმა უნდა, ჩვენ არ ვსაუბრობთ მარტივ ნახაზებზე: ეს ფაილები კოდირებს ისეთ ინფორმაციას, როგორიცაა ატომები, მათი ბმები, მათი სამგანზომილებიანი სტრუქტურა, ელექტრული მუხტი, ფიზიკური თვისებები და ა.შ. ამან განაპირობა გიგანტური მონაცემთა ბაზების არსებობა, რომლებიც მილიონობით მოლეკულას, როგორც ბუნებრივს, ასევე სინთეზურს, ინახავს.

• მას შემდეგ, რაც ქიმიური ნაერთები, მათი ყველა მახასიათებლით, ციფრულ სიბრტყეში იქნება მოყვანილი, შესაძლებელია მათზე გამოთვლითი ინსტრუმენტების გამოყენება.
• აი, რას ნიშნავს ქიმიინფორმატიკა: ქიმიური მონაცემების გამოყენება სტატისტიკა, მანქანური სწავლება, ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემთა მოპოვება და ნიმუშების ამოცნობის მეთოდები.
• ყველა ეს ალგორითმი და მოდელი მნიშვნელოვნად აჩქარებს ასეთი უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების ანალიზს, რომლის საბოლოო მიზანიც წამლების შემუშავებაა.

როგორ ეხმარება ქიმიინფორმატიკა ახალი პრეპარატების აღმოჩენას

ძირითადად, ქიმიინფორმატიკა აკეთებს წამლის აღმოჩენისა და განვითარების პროცესის ყველა ეტაპის ოპტიმიზაციააღსანიშნავია, რომ ეს პროცესი ხანგრძლივი და რთული ციკლია, რომელსაც შეიძლება 10-დან 15 წლამდე დასჭირდეს და მილიარდობით დოლარი დაჯდეს. თუმცა, ამ ძალისხმევის დიდი ნაწილი მნიშვნელოვნად გამარტივდა ქიმიისა და კომპიუტერული მეცნიერების შერწყმის წყალობით. მოდით განვიხილოთ, თუ როგორ არის ეს შესაძლებელი წამლების შემუშავების ადრეულ ეტაპებზე:

ეტაპი 1: აღმოჩენა და კვლევა

პრეპარატის შესაქმნელად, მეცნიერები პირველ რიგში იკვლევენ, თუ რა იწვევს დაავადებას. ამ გამომწვევი მიზეზის ფარგლებში, ისინი განსაზღვრავენ ბიოლოგიურ სამიზნეს ან ამოცანას (მაგალითად, ცილა ან გენი), რომლის შეცვლაც შესაძლებელია დაავადების სამკურნალოდ.ამ ეტაპზე, ქიმიინფორმატიკა გვეხმარება იმის გარკვევაში, არის თუ არა სამიზნე „წამალშეღწევადი“, ანუ აქვს თუ არა მას ჭანჭიკი (საწყის ანალოგიას ვუბრუნდებით), რომელშიც უნდა შემოვიტანოთ გასაღები (მოლეკულა), რათა სცადოთ მისი მოდიფიცირება.

გარდა ამისა, მონაცემთა დამუშავების ტექნიკა ასევე ხელს უწყობს კანდიდატი მოლეკულების იდენტიფიცირება და შექმნა (გასაღების თაიგული), რომლებსაც შეეძლოთ სამიზნესთან ურთიერთქმედება. მილიონობით ნაერთის ფიზიკურად ტესტირების ნაცვლად, ვირტუალური ჩვენება უზარმაზარ მონაცემთა ბაზებში საუკეთესო კანდიდატების გამოსავლენად. ამრიგად, ის, რასაც ადრე ორიდან ოთხ წლამდე სჭირდებოდა, ახლა გაცილებით ნაკლებ დროში და ნაკლები ფულისა და ძალისხმევის ინვესტიციით სრულდება.

მე-2 ეტაპი: პრეკლინიკური ფაზა

პრეკლინიკურ ფაზაში, იდენტიფიცირებული ყველაზე პერსპექტიული ნაერთები აღირიცხება და მკაცრად შეისწავლება მათი უსაფრთხოებისა და ეფექტურობის შესაფასებლად. ეს კვლევები, როგორც წესი, ტარდება როგორც ინ ვიტრო (უჯრედებსა და ქსოვილებზე) როგორც ინ ვივო (ცხოველებში). მაგრამ, ქიმიოინფორმატიკა საშუალებას იძლევა ყველა ამ კვლევის სიმულირება მოხდეს. სილიკოშიანუ კომპიუტერზედა ლაბორატორიული ტესტების შედეგების მსგავსი შედეგებით. ბუნებრივია, ეს ზოგავს რესურსებსა და დროს და თავიდან აგვაცილებს ასობით უსარგებლო ვარიანტის სინთეზირებას.

ეტაპი 3: კლინიკური კვლევის ფაზები

თუ პრეკლინიკური კვლევები წარმატებული იქნება, ნაერთის ადამიანებზე ტესტირება გადადის. რა თქმა უნდა, ასეთი ნაერთი შეიძლება ძალიან ძლიერი იყოს საცდელ მილში ან ციფრულ სიმულაციაში. მაგრამ თუ ადამიანის სხეული მას არ შეიწოვს, ის ტოქსიკურია ან ღვიძლი ძალიან სწრაფად მეტაბოლიზებს, ეს წამლის წარუმატებლობა იქნება. ამიტომ, ადამიანებზე ტესტირებამდე აუცილებელია ჩატარდეს ADMET თვისებების პროგნოზირების ტესტი, რომელიც ზომავს ადსორბციას, განაწილებას, მეტაბოლიზმს, გამოყოფას და ტოქსიკურობას ადამიანის ორგანიზმში არსებული ნაერთის.

საბედნიეროდ, ქიმიინფორმატიკის მოდელებს ასევე შეუძლიათ ADMET თვისებების პროგნოზირების ტესტების ჩატარება.ეს შეიძლება გაკეთდეს ნაერთის ცხოველებზე ტესტირებამდეც კი, რათა ადრეულ ეტაპზე გამოირიცხოს პრობლემური კანდიდატები. კიდევ ერთხელ, ამ ციფრული სიმულაციების ჩატარება ამცირებს წარუმატებელი კლინიკური კვლევების რაოდენობას, ასევე ტესტის სუბიექტების გამოყენების საჭიროებას (და შედეგად მიღებულ ეთიკურ გავლენას).

დასასრულ, მოკლედ განვიხილეთ, თუ რა არის ქემოინფორმატიკა და როგორ უწყობს ხელს ის ახალი პრეპარატების აღმოჩენას. ამ სამეცნიერო დისციპლინის მასშტაბურობა უზარმაზარია., ამიტომ მომავალში უფრო მეტი და უკეთესი შედეგია მოსალოდნელი. ქიმიის ძალის გამოთვლით ინტელექტთან შერწყმით, დაავადებების უფრო სწრაფად, ზუსტად და ეკონომიურად მკურნალობის შესაძლებლობების მთელი სამყარო იხსნება.