Wat is chemoinformatica en hoe helpt het bij het ontdekken van nieuwe medicijnen?

Wist je dat het ontdekken van een nieuw medicijn 10 tot 15 jaar duurt en miljarden dollars kost? De hoeveelheid tijd, geld en moeite die erin gestoken wordt is enorm, maar daar komt verandering in dankzij een wetenschappelijke discipline die chemo-informatica heet.Wat het is en hoe het helpt bij het ontdekken van nieuwe medicijnenHet antwoord is even spannend als ingewikkeld. In dit bericht leggen we het op een eenvoudige manier uit.

Wat is cheminformatica? De spannende combinatie van scheikunde en computerwetenschappen

Te begrijpen Wat is cheminformatica?Stel je voor dat je een unieke sleutel moet vinden die een extreem complex slot opent. Maar de sleutel is verstopt tussen een berg van tien miljard verschillende sleutels. Wat een klus! Kun je je voorstellen hoeveel tijd en moeite het zou kosten om elke sleutel één voor één handmatig te zoeken en te proberen?

Nou, de farmaceutische industrie staat voor deze enorme uitdaging. Het slot vertegenwoordigt een ziekteverwekkend eiwit, en de sleutel is een chemisch molecuul dat in een medicijn kan worden omgezet. Decennia lang, Deskundigen hebben 'handmatige' systemen gebruikt om elk nieuw medicijn te vinden, en er werkelijk enorm veel tijd, geld en moeite in steken.

Terugkerend naar de analogie, stel je voor dat je nu een intelligent systeem Het systeem kan direct negen van de tien sleutels uitsluiten die niet passen. Het systeem helpt je ook te voorspellen welke sleutels de meest veelbelovende vorm hebben, ze te verzamelen en in bundels te sorteren. Geweldig! Dat is in essentie de magie van Cheminformatics.

Wat is cheminformatica? Volgens het portaal PubMed, 'is een gebied van informatietechnologie dat zich richt op het verzamelen, opslaan, analyseren en manipuleren van chemische gegevens.' Deze wetenschappelijke discipline gebruikt computerwetenschap en datawetenschapstechnieken om complexe problemen in de scheikunde op te lossenDe focus ligt primair op het ontdekken van medicijnen, maar er zijn ook toepassingen in andere sectoren (landbouwchemicaliën, voeding, etc.).

Twee fundamentele pijlers: data en algoritmen

Om te begrijpen hoe cheminformatica werkt, moeten we het hebben over de twee essentiële componenten ervan: chemische gegevens, enerzijds, en de algoritmen en modellen, aan de andere kant. Deze laatste worden gebruikt om chemische gegevens te verwerken en zo nuttige informatie te verkrijgen die de ontwikkeling van geneesmiddelen kan optimaliseren. Om dit te doen, is het eerst nodig om alle gegevens met betrekking tot elke bestaande chemische verbinding te digitaliseren.

Het begint dus allemaal met de digitalisering van moleculenDeze kunnen digitaal worden weergegeven in speciale formaten (zoals SMILES-, InChI- of SDF-bestanden) die een computer kan begrijpen en verwerken. Natuurlijk hebben we het hier niet over simpele tekeningen: deze bestanden coderen informatie zoals atomen, hun bindingen, hun driedimensionale structuur, elektrische lading, fysische eigenschappen, enzovoort. Dit heeft geresulteerd in het bestaan ​​van gigantische databases met miljoenen moleculen, zowel natuurlijke als synthetische.

• Zodra de chemische verbindingen, met al hun eigenschappen, naar het digitale vlak zijn gebracht, is het mogelijk om er computertechnieken op toe te passen.
• Dit is waar cheminformatica over gaat: het toepassen van chemische data statistieken, de machine leren, kunstmatige intelligentie, data mining en patroonherkenningsmethoden.
• Al deze algoritmes en modellen versnellen de analyse van zulke grote hoeveelheden data enorm, met als uiteindelijk doel de ontwikkeling van medicijnen.

Hoe cheminformatica helpt bij het ontdekken van nieuwe medicijnen

In principe is wat cheminformatica doet: optimaliseer elke fase van het proces van geneesmiddelenontdekking en -ontwikkelingHet is belangrijk om te weten dat dit proces een lange en complexe cyclus is die 10 tot 15 jaar kan duren en miljarden dollars kan kosten. Maar veel van deze inspanning is aanzienlijk vereenvoudigd dankzij de combinatie van scheikunde en computerwetenschappen. Laten we eens kijken hoe dit mogelijk is in de vroege stadia van de medicijnontwikkeling:

Fase 1: Ontdekking en onderzoek

Om een ​​medicijn te ontwikkelen, onderzoeken wetenschappers eerst de oorzaak van een ziekte. Binnen die oorzaak, Ze identificeren een biologisch doelwit of doelstelling (zoals een eiwit of gen) dat kan worden aangepast om de ziekte te behandelen.Op dit punt helpt cheminformatica om te weten of een doelwit "druggable" is, dat wil zeggen of het een Bout (terugkerend naar de oorspronkelijke analogie) waarin een moersleutel (molecuul) om te proberen het te wijzigen.

Bovendien helpen gegevensverwerkingstechnieken ook om kandidaatmoleculen identificeren en creëren (sleutelbossen) die met het doelwit konden interacteren. In plaats van miljoenen verbindingen fysiek te testen, virtuele screening in enorme databases om de beste kandidaten te identificeren. Wat vroeger twee tot vier jaar duurde, wordt nu in veel minder tijd en met een kleinere investering van geld en moeite bereikt.

Fase 2: Preklinische fase

In de preklinische fase worden de meest veelbelovende geïdentificeerde verbindingen geselecteerd en grondig onderzocht om hun veiligheid en werkzaamheid te evalueren. Deze studies worden doorgaans uitgevoerd in beide in vitro (op cellen en weefsels) als in vivo (bij dieren). Maar, Chemoinformatica maakt het mogelijk om al deze onderzoeken te simuleren in silicium, dat wil zeggen op een computer, en met resultaten die sterk lijken op laboratoriumtests. Dit bespaart uiteraard middelen en tijd, en voorkomt de synthese van honderden nutteloze varianten.

Fase 3: klinische proeffasen

Als preklinische studies succesvol zijn, wordt de stof getest op mensen. Natuurlijk kan zo'n stof zeer krachtig zijn in een reageerbuis of in een digitale simulatie. Maar als het menselijk lichaam het niet opneemt, het giftig is of de lever het te snel afbreekt, is het een mislukt medicijn. Daarom is het noodzakelijk om, voordat er op mensen wordt getest, een ADMET-eigenschappenvoorspellingstest, die adsorptie, distributie, metabolisme, uitscheiding en toxiciteit meet van de verbinding in het menselijk lichaam.

Gelukkig, Cheminformatica-modellen kunnen ook ADMET-eigenschapsvoorspellingstests uitvoerenDit kan zelfs worden gedaan vóórdat de stof op dieren wordt getest, om problematische kandidaten al in een vroeg stadium uit te sluiten. Het uitvoeren van deze digitale simulaties vermindert het aantal mislukte klinische onderzoeken, evenals de noodzaak om proefpersonen te gebruiken (en de daaruit voortvloeiende ethische gevolgen).

Concluderend hebben we in grote lijnen gezien wat chemoinformatica is en hoe het helpt bij het ontdekken van nieuwe medicijnen. De schaalbaarheid van dit wetenschappelijke vakgebied is enorm., dus er worden in de toekomst meer en betere resultaten verwacht. Door de kracht van chemie te combineren met computationele intelligentie, opent zich een heel universum aan mogelijkheden om ziekten sneller, nauwkeuriger en economischer te behandelen.