केमोइन्फॉरमॅटिक्स म्हणजे काय आणि ते नवीन औषधे शोधण्यात कशी मदत करते?

तुम्हाला माहित आहे का की नवीन औषध शोधण्यासाठी १० ते १५ वर्षे लागतात आणि अब्जावधी डॉलर्स खर्च होतात? त्यासाठी लागणारा वेळ, पैसा आणि मेहनत प्रचंड आहे, परंतु केमोइन्फॉरमॅटिक्स म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या वैज्ञानिक शाखेमुळे हे सर्व बदलत आहे.ते काय आहे आणि ते नवीन औषधे शोधण्यात कशी मदत करतेयाचे उत्तर जितके रोमांचक आहे तितकेच ते गुंतागुंतीचे आहे आणि या पोस्टमध्ये आपण ते सोप्या पद्धतीने समजावून सांगू.

केमिइनफॉरमॅटिक्स म्हणजे काय? रसायनशास्त्र आणि संगणक विज्ञानाचे रोमांचक मिश्रण

समजून घेणे केमिइनफॉरमॅटिक्स म्हणजे काय?कल्पना करा की तुम्हाला एक अशी अनोखी चावी शोधावी लागेल जी एक अत्यंत गुंतागुंतीचे कुलूप उघडते. पण ती चावी दहा अब्ज वेगवेगळ्या चाव्यांच्या डोंगरात लपलेली आहे. किती मोठे काम आहे! प्रत्येक चावी मॅन्युअली शोधण्यासाठी आणि एक एक करून वापरून पाहण्यासाठी किती वेळ आणि मेहनत लागेल याची तुम्ही कल्पना करू शकता का?

बरं, औषध उद्योगाला या मोठ्या आव्हानाचा सामना करावा लागत आहे. कुलूप हे रोग निर्माण करणारे प्रथिन दर्शवते आणि चावी म्हणजे एक रासायनिक रेणू ज्याचे औषधात रूपांतर होऊ शकते. दशकांपासून, प्रत्येक नवीन औषध शोधण्यासाठी तज्ञांनी 'मॅन्युअल' प्रणाली वापरली आहे., खरोखरच प्रचंड वेळ, पैसा आणि मेहनत गुंतवणे.

सादृश्याकडे परत येताना, कल्पना करा की आता तुमच्याकडे एक आहे बुद्धिमान प्रणाली ते बसत नसलेल्या दहा पैकी नऊ की ताबडतोब वगळण्यास सक्षम आहे. कोणत्या की सर्वात आशादायक आकाराच्या आहेत याचा अंदाज लावण्यास, त्या गोळा करण्यास आणि त्यांना गुच्छांमध्ये वर्गीकृत करण्यास देखील ही प्रणाली तुम्हाला मदत करते. छान! थोडक्यात, ही केमिनफॉरमॅटिक्सची जादू आहे.

केमिइनफॉरमॅटिक्स म्हणजे काय? पोर्टलनुसार पबमेड, 'माहिती तंत्रज्ञानाचे एक क्षेत्र आहे जे रासायनिक डेटाचे संकलन, साठवणूक, विश्लेषण आणि हाताळणी यावर लक्ष केंद्रित करते.' हे वैज्ञानिक विषय रसायनशास्त्रातील जटिल समस्या सोडवण्यासाठी संगणक विज्ञान आणि डेटा विज्ञान तंत्रांचा वापर करते.हे प्रामुख्याने औषधांच्या शोधावर केंद्रित आहे, परंतु त्याचे अनेक क्षेत्रांमध्ये (कृषी रसायने, अन्न इ.) उपयोग आहेत.

दोन मूलभूत आधारस्तंभ: डेटा आणि अल्गोरिदम

केमिनफॉरमॅटिक्स कसे कार्य करते हे समजून घेण्यासाठी, आपण त्याच्या दोन आवश्यक घटकांबद्दल बोलले पाहिजे: रासायनिक डेटा, एकीकडे, आणि अल्गोरिदम आणि मॉडेल्सदुसरीकडे. नंतरचे रासायनिक डेटा प्रक्रिया करण्यासाठी वापरले जातात आणि अशा प्रकारे औषध विकासाच्या ऑप्टिमायझेशनसाठी उपयुक्त माहिती मिळवतात. हे करण्यासाठी, प्रथम प्रत्येक विद्यमान रासायनिक संयुगाशी संबंधित सर्व डेटा डिजिटल करणे आवश्यक आहे.

तर हे सर्व सुरू होते रेणूंचे डिजिटलायझेशनसंगणकाला समजू शकणाऱ्या आणि प्रक्रिया करू शकणाऱ्या विशेष स्वरूपांचा (जसे की SMILES, InChI, किंवा SDF फाइल्स) वापरुन हे डिजिटल पद्धतीने दर्शविले जाऊ शकतात. अर्थात, आम्ही साध्या रेखाचित्रांबद्दल बोलत नाही आहोत: या फाइल्स अणू, त्यांचे बंध, त्यांची त्रिमितीय रचना, विद्युत शुल्क, भौतिक गुणधर्म इत्यादी माहिती एन्कोड करतात. यामुळे नैसर्गिक आणि कृत्रिम अशा लाखो रेणू साठवणारे विशाल डेटाबेस अस्तित्वात आले आहेत.

• एकदा रासायनिक संयुगे, त्यांच्या सर्व वैशिष्ट्यांसह, डिजिटल पातळीवर आणली की, त्यांच्यावर संगणकीय साधने लागू करणे शक्य आहे.
• केमिनफॉरमॅटिक्स म्हणजे हेच: रासायनिक डेटा वापरणे सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा मायनिंग आणि पॅटर्न ओळखण्याच्या पद्धती.
• हे सर्व अल्गोरिदम आणि मॉडेल्स इतक्या मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण मोठ्या प्रमाणात वेगवान करतात, ज्याचे अंतिम ध्येय औषधे विकसित करणे आहे.

केमिइनफॉरमॅटिक्स नवीन औषधे शोधण्यास कशी मदत करते

मुळात, केमिइनफॉरमॅटिक्स काय करते ते म्हणजे औषध शोध आणि विकास प्रक्रियेच्या प्रत्येक टप्प्याला अनुकूलित कराहे लक्षात घेण्यासारखे आहे की ही प्रक्रिया एक लांब आणि गुंतागुंतीची चक्र आहे जी १० ते १५ वर्षे लागू शकते आणि अब्जावधी डॉलर्स खर्च करू शकते. परंतु रसायनशास्त्र आणि संगणक विज्ञानाच्या मिश्रणामुळे या प्रयत्नांचा बराचसा भाग खूपच सोपा झाला आहे. औषध विकासाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात हे कसे शक्य आहे ते पाहूया:

पहिला टप्पा: शोध आणि संशोधन

औषध तयार करण्यासाठी, शास्त्रज्ञ सर्वप्रथम रोग कशामुळे होतो याचा शोध घेतात. त्या कारणाच्या आत, ते एक जैविक लक्ष्य किंवा उद्दिष्ट (जसे की प्रथिने किंवा जनुक) ओळखतात जे रोगावर उपचार करण्यासाठी बदलले जाऊ शकते.. या टप्प्यावर, केमिनफॉरमॅटिक्स हे जाणून घेण्यास मदत करते की लक्ष्य "ड्रग्गेबल" आहे की नाही, म्हणजेच, त्यात बोल्ट (सुरुवातीच्या सादृश्याकडे परत) ज्यामध्ये a सादर करायचे आहे की (रेणू) ते सुधारण्याचा प्रयत्न करण्यासाठी.

याव्यतिरिक्त, डेटा प्रोसेसिंग तंत्रे देखील मदत करतात उमेदवार रेणू ओळखणे आणि तयार करणे (चाव्यांचे गुच्छ) जे लक्ष्याशी संवाद साधू शकतात. लाखो संयुगांची भौतिक चाचणी करण्याऐवजी, एक व्हर्च्युअल स्क्रीनिंग सर्वोत्तम उमेदवारांची ओळख पटविण्यासाठी मोठ्या डेटाबेसमध्ये. अशाप्रकारे, जे काम दोन ते चार वर्षे लागायचे ते आता खूपच कमी वेळेत आणि कमी पैशात आणि कमी प्रयत्नात पूर्ण केले जाते.

टप्पा २: प्रीक्लिनिकल टप्पा

प्रीक्लिनिकल टप्प्यात, सर्वात आशादायक संयुगे घेतली जातात आणि त्यांची सुरक्षितता आणि परिणामकारकता मूल्यांकन करण्यासाठी त्यांचा काटेकोरपणे अभ्यास केला जातो. हे अभ्यास सामान्यतः दोन्ही प्रकारे केले जातात इन विट्रो (पेशी आणि ऊतींवर) म्हणून प्रत्यक्ष (प्राण्यांमध्ये). पण, केमोइन्फॉरमॅटिक्समुळे हे सर्व अभ्यास अनुकरण करता येतात. सिलिकोमध्ये, म्हणजे, संगणकावर, आणि प्रयोगशाळेतील चाचण्यांसारखेच निकाल आहेत. स्वाभाविकच, यामुळे संसाधने आणि वेळ वाचतो आणि शेकडो निरुपयोगी प्रकारांचे संश्लेषण टाळले जाते.

टप्पा ३: क्लिनिकल चाचणीचे टप्पे

जर प्रीक्लिनिकल अभ्यास यशस्वी झाले, तर हे संयुग मानवी चाचणीकडे वळते. अर्थात, असे संयुग चाचणी ट्यूबमध्ये किंवा डिजिटल सिम्युलेशनमध्ये खूप शक्तिशाली असू शकते. परंतु जर मानवी शरीर ते शोषत नसेल, ते विषारी असेल किंवा यकृत ते खूप लवकर चयापचय करत असेल, तर ते औषध अपयश असेल. म्हणून, मानवांमध्ये चाचणी करण्यापूर्वी, एक करणे आवश्यक आहे ADMET गुणधर्म अंदाज चाचणी, जी शोषण, वितरण, चयापचय, उत्सर्जन आणि विषारीपणा मोजते. मानवी शरीरातील संयुगाचे.

सुदैवाने, केमिनफॉरमॅटिक्स मॉडेल्स ADMET प्रॉपर्टी प्रेडिक्शन टेस्ट देखील चालवू शकतात.प्राण्यांमध्ये या संयुगाची चाचणी घेण्यापूर्वीच हे केले जाऊ शकते, जेणेकरून समस्याग्रस्त उमेदवारांना लवकर वगळता येईल. पुन्हा, हे डिजिटल सिम्युलेशन केल्याने अयशस्वी क्लिनिकल चाचण्यांची संख्या कमी होते, तसेच चाचणी विषयांचा वापर करण्याची आवश्यकता (आणि परिणामी नैतिक परिणाम) कमी होते.

शेवटी, आपण केमोइन्फॉरमॅटिक्स म्हणजे काय आणि ते नवीन औषधे शोधण्यास कशी मदत करते हे विस्तृतपणे पाहिले आहे. या वैज्ञानिक शाखेची स्केलेबिलिटी प्रचंड आहे., त्यामुळे भविष्यात अधिक आणि चांगले परिणाम अपेक्षित आहेत. रसायनशास्त्राची शक्ती संगणकीय बुद्धिमत्तेशी जोडल्याने, रोगांवर जलद, अचूक आणि आर्थिकदृष्ट्या उपचार करण्यासाठी शक्यतांचे संपूर्ण विश्व उघडते.