Хемоинформатика дегеніміз не және ол жаңа препараттарды ашуға қалай көмектеседі?

Сіз жаңа дәріні табу 10-15 жыл аралығында және миллиардтаған долларға кететінін білесіз бе? Инвестицияланған уақыт, ақша және күш өте үлкен, бірақ бәрі химоинформатика деп аталатын ғылыми пәннің арқасында өзгереді.Бұл не және ол жаңа препараттарды табуға қалай көмектеседіЖауап күрделі болса да қызықты, және бұл постта біз оны қарапайым түрде түсіндіреміз.

Химиформатика дегеніміз не? Химия мен информатиканың қызықты қосындысы

Түсіну үшін Химиформатика дегеніміз не?Сізге өте күрделі құлыпты ашатын бірегей кілтті табу керек деп елестетіп көріңіз. Бірақ кілт он миллиард түрлі кілттердің арасында жасырылған. Қандай тапсырма! Әр кілтті бір-бірлеп қолмен іздеу және сынап көру қанша уақыт пен күш жұмсайтынын елестете аласыз ба?

Ал, фармацевтика өнеркәсібі бұл монументті сынаққа тап болды. Құлып ауру тудыратын ақуызды білдіреді, ал кілт - дәріге айналуы мүмкін химиялық молекула. Ондаған жылдар бойы, Сарапшылар әрбір жаңа дәріні табу үшін «қолмен» жүйелерді пайдаланды, уақыттың, ақшаның және күштің шынымен орасан зор мөлшерін инвестициялау.

Аналогияға оралсақ, сізде қазір бар деп елестетіңіз ақылды жүйе Ол сәйкес келмейтін он кілттің тоғызын бірден жоққа шығаруға қабілетті. Жүйе сонымен қатар қай пернелердің ең перспективалы пішіні бар екенін болжауға, оларды жинауға және оларды топтамаларға сұрыптауға көмектеседі. Тамаша! Бұл, шын мәнінде, химинформатиканың сиқыры.

Химиформатика дегеніміз не? Порталдың мәліметінше PubMed, 'химиялық деректерді жинауға, сақтауға, талдауға және өңдеуге бағытталған ақпараттық технология саласы.' Бұл ғылыми пән химияның күрделі есептерін шешу үшін информатика мен деректер ғылымының әдістерін пайдаланадыОл, ең алдымен, дәрі-дәрмектерді табуға бағытталған, сонымен қатар көптеген секторларда (агрохимиялық заттар, азық-түлік және т.б.) қолданбалары бар.

Екі негізгі тірек: деректер және алгоритмдер

Химиформатика қалай жұмыс істейтінін түсіну үшін оның екі маңызды құрамдас бөлігі туралы айту керек: химиялық деректер, бір жағынан, және алгоритмдер мен модельдер, басқа жақтан. Соңғылары химиялық деректерді өңдеу үшін қолданылады және осылайша дәрілік заттарды әзірлеуді оңтайландыруға мүмкіндік беретін пайдалы ақпаратты алу үшін қолданылады. Ол үшін ең алдымен әрбір бар химиялық қосылысқа қатысты барлық деректерді цифрландыру қажет.

Ендеше бәрі мынадан басталады молекулаларды цифрландыруОларды компьютер түсінетін және өңдей алатын арнайы пішімдерді (мысалы, SMILES, InChI немесе SDF файлдары) пайдаланып сандық түрде көрсетуге болады. Әрине, біз қарапайым сызбалар туралы айтып отырған жоқпыз: бұл файлдар атомдар, олардың байланыстары, олардың үш өлшемді құрылымы, электр заряды, физикалық қасиеттері және т.б. сияқты ақпаратты кодтайды. Бұл табиғи және синтетикалық миллиондаған молекулаларды сақтайтын алып дерекқорлардың болуына әкелді.

• Химиялық қосылыстар олардың барлық сипаттамаларымен цифрлық жазықтыққа жеткізілгеннен кейін оларға есептеу құралдарын қолдануға болады.
• Химиформатиканың мәні мынада: химиялық деректерді қолдану статистика, автоматты оқыту, жасанды интеллект, деректерді іздеу және үлгіні тану әдістері.
• Осы алгоритмдер мен модельдердің барлығы осындай үлкен көлемдегі деректерді талдауды айтарлықтай жылдамдатады, түпкілікті мақсат дәрі-дәрмектерді жасау болып табылады.

Химиформатика жаңа препараттарды ашуға қалай көмектеседі

Негізінде, химинформатика айналысатын нәрсе дәріні табу және әзірлеу процесінің әрбір кезеңін оңтайландыруАйта кетейік, бұл процесс 10-15 жылға созылатын және миллиардтаған долларды құрайтын ұзақ және күрделі цикл. Бірақ бұл күш-жігердің көп бөлігі химия мен информатиканың қосылуының арқасында айтарлықтай жеңілдетілді. Дәрілік заттардың дамуының бастапқы кезеңдерінде бұл қалай мүмкін болатынын қарастырайық:

1-кезең: Ашу және зерттеу

Дәрі-дәрмек жасау үшін ғалымдар ең алдымен ауруды тудыратын нәрсені зерттеу болып табылады. Осы себеп аясында, Олар ауруды емдеу үшін өзгертуге болатын биологиялық мақсатты немесе мақсатты (белок немесе ген сияқты) анықтайды.. Бұл кезде химинформатика нысананың «дәрілік зат» екенін, яғни оның бар-жоғын білуге ​​көмектеседі. болт (бастапқы ұқсастыққа қайта оралсақ) а кілт (молекула) оны өзгертуге тырысады.

Сонымен қатар, деректерді өңдеу әдістері де көмектеседі кандидат молекулаларын анықтау және құру нысанамен әрекеттесе алатын (кілттер шоғыры). Миллиондаған қосылыстарды физикалық сынаудың орнына, а виртуалды скрининг ең жақсы үміткерлерді анықтау үшін ауқымды деректер базасында. Осылайша, бұрын екі-төрт жылға созылған жұмыс қазір әлдеқайда аз уақыт ішінде және аз ақша мен күш салу арқылы орындалады.

2-кезең: Клиникаға дейінгі кезең

Клиникаға дейінгі кезеңде анықталған ең перспективалы қосылыстар қабылданады және олардың қауіпсіздігі мен тиімділігін бағалау үшін мұқият зерттеледі. Бұл зерттеулер әдетте екеуінде де жүргізіледі пробиркалар (жасушалар мен ұлпаларда) сияқты in vivo (жануарларда). Бірақ, Хемоинформатика осы зерттеулердің барлығын модельдеуге мүмкіндік береді кремнийде, яғни компьютерде, және нәтижелері зертханалық сынақтарға өте ұқсас. Әрине, бұл ресурстар мен уақытты үнемдейді және жүздеген пайдасыз нұсқаларды синтездеуге жол бермейді.

3-кезең: Клиникалық сынақ кезеңдері

Егер клиникаға дейінгі зерттеулер сәтті болса, қосылыс адам сынауына көшеді. Әрине, мұндай қосылыс пробиркада немесе цифрлық модельдеуде өте күшті болуы мүмкін. Бірақ егер адам ағзасы оны сіңірмесе, ол улы немесе бауыр оны тым тез метаболиздендірсе, бұл дәрі-дәрмектің сәтсіздігі болады. Сондықтан адамдарда сынама жасамас бұрын а Адсорбцияны, таралуды, метаболизмді, экскрецияны және уыттылықты өлшейтін ADMET қасиеттерін болжау сынағы адам ағзасындағы қосылыс.

Бақытымызға орай, Химиформатика үлгілері де ADMET сипатын болжау сынақтарын іске қоса аладыБұл проблемалы үміткерлерді ертерек жоққа шығару үшін қосылысты жануарларда сынамас бұрын да жасауға болады. Тағы да, осы цифрлық модельдеуді орындау сәтсіз клиникалық сынақтардың санын, сондай-ақ сынақ субъектілерін пайдалану қажеттілігін (және нәтижесінде этикалық әсерді) азайтады.

Қорытындылай келе, біз химиинформатиканың не екенін және оның жаңа препараттарды ашуға қалай көмектесетінін кеңінен түсіндік. Бұл ғылыми пәннің ауқымдылығы орасан зор., сондықтан болашақта көбірек және жақсы нәтижелер күтілуде. Химия күшін есептеу интеллектімен үйлестіре отырып, ауруларды тезірек, дәлірек және үнемді емдеуге мүмкіндіктердің бүкіл әлемі ашылады.