Хемоинформатика деген эмне жана ал жаңы дарыларды табууга кандайча жардам берет?

Жаңы дарыны табуу 10 жылдан 15 жылга чейин созуларын жана миллиарддаган долларды талап кыларын билесизби? Инвестицияланган убакыттын, акчанын жана күчтүн көлөмү абдан чоң, бирок мунун баары химоинформатика деп аталган илимий дисциплинанын аркасында өзгөрүүдө.Бул эмне жана ал жаңы дарыларды табууга кандайча жардам беретЖооп татаал болсо да кызыктуу жана бул постто биз аны жөнөкөй жол менен түшүндүрөбүз.

Химиформатика деген эмне? Химия менен информатиканын кызыктуу айкалышы

түшүнүү Химиформатика деген эмне?Элестетиңиз, сиз өтө татаал кулпуну ача турган уникалдуу ачкычты табышыңыз керек. Бирок ачкыч он миллиард түрдүү ачкычтан турган тоонун арасында катылган. Кандай иш! Кол менен издөө жана ар бир баскычты бирден сынап көрүү үчүн канча убакыт жана күч талап кылынарын элестете аласызбы?

Ооба, фармацевтика тармагы бул монументалдуу кыйынчылыкка туш болууда. Кулпу ооруну пайда кылуучу протеинди билдирет, ал эми ачкыч дарыга айланышы мүмкүн болгон химиялык молекула. Ондогон жылдар бою, Эксперттер ар бир жаңы дары табуу үчүн "кол" системаларын колдонушкан, чындап эле эбегейсиз көп убакытты, акчаны жана күчтү жумшоо.

Аналогияга кайрылып, сизде азыр бар деп элестетиңиз акылдуу система Ал туура келбеген он ачкычтын тогузун дароо жокко чыгара алат. Система ошондой эле кайсы ачкычтар эң келечектүү формага ээ экенин алдын ала айтууга, аларды чогултууга жана топторго бөлүүгө жардам берет. Абдан жакшы! Бул, негизи, химинформатиканын сыйкыры.

Химиформатика деген эмне? Порталга ылайык PubMed, 'химиялык маалыматтарды чогултууга, сактоого, анализдөөгө жана манипуляциялоого багытталган маалымат технологияларынын тармагы.' Бул илимий дисциплина химиядагы татаал маселелерди чечүү үчүн информатика жана маалымат илими ыкмаларын колдонотАл биринчи кезекте дары-дармектерди табууга багытталган, бирок ошондой эле бир нече секторлордо (агрохимия, тамак-аш, ж.б.) колдонмолору бар.

Эки негизги түркүк: Маалыматтар жана Алгоритмдер

Химиформатика кантип иштээрин түшүнүү үчүн анын эки маанилүү компоненти жөнүндө сүйлөшүшүбүз керек: химиялык маалыматтар, бир жагынан, жана алгоритмдер жана моделдер, экинчи жагынан. Акыркылары химиялык маалыматтарды иштеп чыгуу жана ошону менен дарыларды иштеп чыгууну оптималдаштырууга мүмкүндүк берүүчү пайдалуу маалыматты алуу үчүн колдонулат. Бул үчүн, биринчи кезекте, ар бир бар химиялык кошулма менен байланышкан бардык маалыматтарды санариптештирүү зарыл.

Ошентип, баары менен башталат молекулаларды санариптештирүүБулар компьютер түшүнүп, иштете ала турган атайын форматтарды (мисалы, SMILES, InChI же SDF файлдары) колдонуу менен санарип түрүндө көрсөтүлүшү мүмкүн. Албетте, биз жөнөкөй чиймелер жөнүндө айтып жаткан жокпуз: бул файлдар атомдор, алардын байланыштары, алардын үч өлчөмдүү түзүлүшү, электрдик заряды, физикалык касиеттери ж.б.у.с. сыяктуу маалыматтарды коддойт. Бул табигый жана синтетикалык да миллиондогон молекулаларды сактаган гиганттык маалымат базаларынын болушуна алып келди.

• Химиялык кошулмалар бардык мүнөздөмөлөрү менен санариптик тегиздикке келтирилгенден кийин, аларга эсептөө куралдарын колдонууга болот.
• Бул химинформатика жөнүндө: химиялык маалыматтарды колдонуу статистика, машина үйрөнүү, жасалма интеллект, маалыматтарды казып алуу жана үлгү таануу ыкмалары.
• Бул алгоритмдердин жана моделдердин бардыгы ушундай чоң көлөмдөгү маалыматтарды талдоону абдан тездетет, эң негизги максаты – дарыларды иштеп чыгуу.

Химинформатика жаңы дарыларды табууга кандайча жардам берет

Негизинен, химинформатика эмне кылат дары табуу жана иштеп чыгуу процессинин ар бир этабын оптималдаштырууБелгилей кетсек, бул процесс 10-15 жылга созулуп, миллиарддаган долларды талап кылган узак жана татаал цикл. Бирок бул аракеттин көбү химия менен информатиканын аралашуусу аркасында абдан жөнөкөйлөштүрүлдү. Келгиле, бул дары иштеп чыгуунун алгачкы этаптарында кантип мүмкүн экенин карап көрөлү:

1-этап: Ачылыш жана изилдөө

Дарыны түзүү үчүн илимпоздор биринчи кезекте ооруга эмне себеп болгонун изилдеп чыгышат. Ошол себептин алкагында, Алар ооруну дарылоо үчүн өзгөртүлүшү мүмкүн болгон биологиялык максатты же максатты (мисалы, белок же ген) аныктайт.. Бул учурда, химинформатика бутанын "дарылоочу" экенин, башкача айтканда, анын болт (баштапкы аналогияга кайтуу) киргизүү үчүн а жулкуу (молекула) аны өзгөртүүгө аракет кылуу.

Мындан тышкары, маалыматтарды иштетүү ыкмалары да жардам берет талапкер молекулаларды аныктоо жана түзүү (ачкычтардын туткасы) бута менен өз ара аракеттениши мүмкүн. Миллиондогон кошулмаларды физикалык жактан сынап көрүүнүн ордуна, а виртуалдык скрининг мыкты талапкерлерди аныктоо үчүн массалык маалымат базаларында. Ошентип, мурда эки-төрт жыл талап кылынган нерсе азыр алда канча аз убакыттын ичинде жана азыраак акча жана күч жумшап бүтөт.

2-этап: Клиникага чейинки фаза

Клиникага чейинки этапта аныкталган эң келечектүү кошулмалар алынып, алардын коопсуздугун жана натыйжалуулугун баалоо үчүн кылдат изилденет. Бул изилдөөлөр, адатта, эки жүргүзүлөт экстракорпоралдык (клеткалар жана ткандар боюнча) сыяктуу бододо, (жаныбарларда). Бирок, Хемоинформатика бул изилдөөлөрдүн баарын окшоштурууга мүмкүндүк берет кремнийде, башкача айтканда, компьютерде, жана натыйжалары лабораториялык сыноолорго абдан окшош. Албетте, бул ресурстарды жана убакытты үнөмдөйт жана жүздөгөн пайдасыз варианттардын синтезин алдын алат.

3-этап: Клиникалык сыноо фазалары

Клиникага чейинки изилдөөлөр ийгиликтүү болсо, кошулма адам сыноосуна өтөт. Албетте, мындай кошулма пробиркада же санариптик симуляцияда абдан күчтүү болушу мүмкүн. Бирок адамдын организми аны сиңирип албаса, уулуу болсо, же боор аны өтө тез метаболизмге учуратса, бул дары-дармектин бузулушуна алып келет. Ошондуктан, адамдарда сыноодон мурун, аны жүргүзүү зарыл Адсорбцияны, бөлүштүрүүнү, метаболизмди, экскрецияны жана уулуулукту өлчөй турган ADMET Properties Properties Test адамдын денесиндеги кошулмалардын.

Бактыга жараша, Химинформатика моделдери ошондой эле ADMET касиеттерин болжолдоо тесттерин иштете алатБул көйгөйлүү талапкерлерди эрте алып салуу үчүн, жаныбарларда кошулманы сынаганга чейин жасалышы мүмкүн. Кайрадан, бул санариптик симуляцияларды аткаруу ийгиликсиз болгон клиникалык сыноолордун санын, ошондой эле тест субъекттерин колдонуу зарылдыгын (жана натыйжада этикалык таасирди) азайтат.

Жыйынтыктап айтканда, биз химиялык информатика деген эмне экенин жана ал жаңы дарыларды табууга кандайча жардам берерин кеңири инсульттарда көрдүк. Бул илимий дисциплинанын масштабдуулугу эбегейсиз зор., ошондуктан келечекте дагы жакшы натыйжалар күтүлөт. Химиянын күчүн эсептөөчү интеллект менен айкалыштыруу аркылуу ооруларды тез, так жана үнөмдүү дарылоо үчүн бүтүндөй бир аалам мүмкүнчүлүктөрү ачылат.