Kas ir ķīmijinformātika un kā tā palīdz atklāt jaunas zāles?

Vai zinājāt, ka jaunu zāļu atklāšana aizņem no 10 līdz 15 gadiem un izmaksā miljardus dolāru? Ieguldītais laiks, nauda un pūles ir milzīgas, taču tas viss mainās, pateicoties zinātnes disciplīnai, kas pazīstama kā ķīmijinformātika.Kas tas ir un kā tas palīdz atklāt jaunas zālesAtbilde ir tikpat aizraujoša, cik sarežģīta, un šajā ierakstā mēs to izskaidrosim vienkāršā veidā.

Kas ir ķīmiskā informātika? Aizraujošā ķīmijas un datorzinātņu saplūšana

Lai saprastu Kas ir ķīmiskā informātika?Iedomājieties, ka jums jāatrod unikāla atslēga, kas atver ārkārtīgi sarežģītu slēdzeni. Taču atslēga ir paslēpta starp desmit miljardu dažādu atslēgu kalnu. Kāds uzdevums! Vai varat iedomāties, cik daudz laika un pūļu būtu nepieciešams, lai manuāli meklētu un izmēģinātu katru atslēgu atsevišķi?

Farmācijas nozare saskaras ar šo monumentālo izaicinājumu. Slēdzene attēlo slimību izraisošu olbaltumvielu, un atslēga ir ķīmiska molekula, ko varētu pārveidot par zālēm. Gadu desmitiem Eksperti ir izmantojuši "manuālas" sistēmas, lai atrastu katru jaunu narkotiku, ieguldot patiesi milzīgu laika, naudas un pūļu daudzumu.

Atgriežoties pie analoģijas, iedomājieties, ka jums tagad ir vieda sistēma Tā spēj nekavējoties izslēgt deviņas no desmit nederīgām atslēgām. Sistēma arī palīdz paredzēt, kurām atslēgām ir visdaudzsološākā forma, apkopot tās un sakārtot grupās. Lieliski! Tā būtībā ir ķīmiskās informātikas maģija.

Kas ir ķīmiskā informātika? Saskaņā ar portālu PubMed, "ir informācijas tehnoloģiju joma, kas koncentrējas uz ķīmisko datu vākšanu, glabāšanu, analīzi un manipulāciju." Šī zinātnes disciplīna izmanto datorzinātnes un datu zinātnes metodes, lai risinātu sarežģītas ķīmijas problēmasTas galvenokārt ir vērsts uz zāļu atklāšanu, bet tam ir arī pielietojums vairākās nozarēs (agroķimikālijās, pārtikā utt.).

Divi pamatpīlāri: dati un algoritmi

Lai saprastu, kā darbojas ķīmiskā informātika, mums jāapspriež tās divas būtiskās sastāvdaļas: ķīmiskie dati, no vienas puses, un algoritmi un modeļi, no otras puses. Pēdējās tiek izmantotas ķīmisko datu apstrādei un tādējādi noderīgas informācijas iegūšanai, kas ļauj optimizēt zāļu izstrādi. Lai to izdarītu, vispirms ir jādigitalizē visi dati, kas saistīti ar katru esošo ķīmisko savienojumu.

Tātad viss sākas ar molekulu digitalizācijaTos var attēlot digitāli, izmantojot īpašus formātus (piemēram, SMILES, InChI vai SDF failus), ko dators var saprast un apstrādāt. Protams, mēs nerunājam par vienkāršiem zīmējumiem: šajos failos ir kodēta informācija, piemēram, atomi, to saites, to trīsdimensiju struktūra, elektriskais lādiņš, fizikālās īpašības utt. Tas ir radījis gigantiskas datubāzes, kurās glabājas miljoniem molekulu, gan dabisko, gan sintētisko.

• Kad ķīmiskie savienojumi ar visām to īpašībām ir pārnesti uz digitālo plakni, tiem ir iespējams pielietot skaitļošanas rīkus.
• Lūk, par ko ir ķīmiskā informātika: ķīmisko datu pielietošana statistika automātiska mācīšanās, mākslīgais intelekts, datu ieguve un modeļu atpazīšanas metodes.
• Visi šie algoritmi un modeļi ievērojami paātrina tik milzīga datu apjoma analīzi, kuras galvenais mērķis ir zāļu izstrāde.

Kā ķīmiskā informātika palīdz atklāt jaunas zāles

Būtībā ķīmiskā informātika dara sekojošo. optimizēt katru zāļu atklāšanas un izstrādes procesa posmuIr vērts atzīmēt, ka šis process ir ilgs un sarežģīts cikls, kas var ilgt 10 līdz 15 gadus un izmaksāt miljardus dolāru. Taču liela daļa no šī darba ir ievērojami vienkāršota, pateicoties ķīmijas un datorzinātņu apvienošanai. Apskatīsim, kā tas ir iespējams zāļu izstrādes sākumposmā:

1. posms: atklāšana un izpēte

Lai radītu zāles, zinātnieki vispirms izpēta slimības cēloni. Šī cēloņa ietvaros, Tie identificē bioloģisku mērķi vai uzdevumu (piemēram, olbaltumvielu vai gēnu), ko var mainīt, lai ārstētu slimību.Šajā brīdī ķīmiskā informātika palīdz noskaidrot, vai mērķis ir "ar narkotikām iedarbojams", tas ir, vai tam ir skrūve (atgriežoties pie sākotnējās analoģijas), kurā ieviest taustiņu (molekula), lai mēģinātu to modificēt.

Turklāt datu apstrādes metodes arī palīdz identificēt un izveidot kandidātmolekulas (atslēgu saišķi), kas varētu mijiedarboties ar mērķi. Tā vietā, lai fiziski pārbaudītu miljoniem savienojumu, virtuālā seanss milzīgās datubāzēs, lai identificētu labākos kandidātus. Tādējādi tas, kas agrāk aizņēma divus līdz četrus gadus, tagad tiek paveikts daudz īsākā laikā un ar mazāku naudas un pūļu ieguldījumu.

2. posms: Preklīniskā fāze

Preklīniskajā fāzē tiek ņemti un rūpīgi pētīti identificētie daudzsološākie savienojumi, lai novērtētu to drošību un efektivitāti. Šie pētījumi parasti tiek veikti gan in vitro (uz šūnām un audiem) kā in vivo (dzīvniekiem). Bet, Ķīmijinformātika ļauj simulēt visus šos pētījumus in silico, proti, datorā, un ar rezultātiem, kas ir ļoti līdzīgi laboratorijas testu rezultātiem. Protams, tas ietaupa resursus un laiku, kā arī ļauj izvairīties no simtiem bezjēdzīgu variantu sintezēšanas.

3. posms: klīnisko pētījumu fāzes

Ja preklīniskie pētījumi būs veiksmīgi, savienojums nonāks testēšanā uz cilvēkiem. Protams, šāds savienojums var būt ļoti spēcīgs mēģenē vai digitālā simulācijā. Bet, ja cilvēka organisms to neuzsūc, tas ir toksisks vai aknas to metabolizē pārāk ātri, tā būs zāļu neveiksme. Tāpēc pirms testēšanas ar cilvēkiem ir nepieciešams veikt ADMET īpašību prognozēšanas tests, kas mēra adsorbciju, izplatību, metabolismu, izdalīšanos un toksicitāti savienojuma cilvēka organismā.

Par laimi, Ķīmiskās informātikas modeļi var arī veikt ADMET īpašību prognozēšanas testus.To var izdarīt pat pirms savienojuma testēšanas ar dzīvniekiem, lai jau agrīnā stadijā izslēgtu problemātiskus kandidātus. Arī šo digitālo simulāciju veikšana samazina neveiksmīgu klīnisko pētījumu skaitu, kā arī nepieciešamību izmantot testa subjektus (un no tā izrietošo ētisko ietekmi).

Noslēgumā mēs esam vispārīgi aplūkojuši, kas ir ķīmijinformātika un kā tā palīdz atklāt jaunas zāles. Šīs zinātniskās disciplīnas mērogojamība ir milzīga., tāpēc nākotnē ir sagaidāmi vairāk un labāki rezultāti. Apvienojot ķīmijas jaudu ar skaitļošanas intelektu, paveras vesels iespēju klāsts slimību ārstēšanai ātrāk, precīzāk un ekonomiskāk.