Да ли сте знали да откривање новог лека траје између 10 и 15 година и кошта милијарде долара? Количина уложеног времена, новца и труда је огромна, али све се то мења захваљујући научној дисциплини познатој као хемоинформатика.Шта је то и како помаже у откривању нових лековаОдговор је подједнако узбудљив колико и сложен, а у овом посту ћемо га објаснити на једноставан начин.
Шта је хеминформатика? Узбудљив спој хемије и рачунарства
Да разумем Шта је хеминформатика?Замислите да морате да пронађете јединствени кључ који отвара изузетно сложену браву. Али кључ је сакривен међу планином од десет милијарди различитих кључева. Какав задатак! Можете ли да замислите колико би времена и труда било потребно да се ручно претражи и испроба сваки кључ један по један?
Па, фармацеутска индустрија се суочава са овим монументалним изазовом. Катанац представља протеин који изазива болести, а кључ је хемијски молекул који би се могао претворити у лек. Деценијама, Стручњаци су користили „ручне“ системе да би пронашли сваки нови лек, улажући заиста огромну количину времена, новца и труда.
Враћајући се на аналогију, замислите да сада имате интелигентни систем Може одмах да искључи девет од десет кључева који не одговарају. Систем вам такође помаже да предвидите који кључеви имају најперспективнији облик, да их сакупите и сортирате у групе. Одлично! То је, у суштини, магија хеминформатике.
Шта је хемиинформатика? Према порталу PubMed, „је област информационих технологија која се фокусира на прикупљање, складиштење, анализу и манипулацију хемијским подацима.“ Ова научна дисциплина користи технике рачунарства и науке о подацима за решавање сложених проблема у хемијиПрвенствено је фокусиран на откривање лекова, али има примену и у више сектора (агрохемикалије, храна итд.).
Два основна стуба: подаци и алгоритми
Да бисмо разумели како хеминформатика функционише, морамо говорити о њеним двема основним компонентама: хемијски подаци, с једне стране, и алгоритми и модели, с друге стране. Потоњи се користе за обраду хемијских података и тиме добијање корисних информација које омогућавају оптимизацију развоја лекова. Да би се то урадило, прво је потребно дигитализовати све податке који се односе на свако постојеће хемијско једињење.
Дакле, све почиње са дигитализација молекулаОви се могу дигитално представити коришћењем посебних формата (као што су SMILES, InChI или SDF датотеке) које рачунар може да разуме и обради. Наравно, не говоримо о једноставним цртежима: ови фајлови кодирају информације као што су атоми, њихове везе, њихова тродимензионална структура, електрично наелектрисање, физичка својства итд. То је довело до постојања гигантских база података које чувају милионе молекула, како природних тако и синтетичких.
- Када се хемијска једињења, са свим својим карактеристикама, доведу у дигитални раван, могуће је на њих применити рачунарске алате.
- О томе се хемијскоинформатика бави: применом хемијских података статистика, машинско учење, вештачка интелигенција, рударење података и методе препознавања образаца.
- Сви ови алгоритми и модели знатно убрзавају анализу тако огромне количине података, са крајњим циљем развоја лекова.
Како хемиинформатика помаже у откривању нових лекова
У суштини, оно што хеминформатика ради јесте оптимизовати сваку фазу процеса откривања и развоја лековаВреди напоменути да је овај процес дуг и сложен циклус који може трајати 10 до 15 година и коштати милијарде долара. Али велики део овог напора је знатно поједностављен захваљујући спајању хемије и рачунарства. Погледајмо како је ово могуће током раних фаза развоја лекова:
Фаза 1: Откриће и истраживање
Да би створили лек, прво што научници раде јесте да истраже шта узрокује болест. У оквиру тог узрока, Они идентификују биолошку мету или циљ (као што је протеин или ген) који се може изменити да би се лечила болест.У овом тренутку, хеминформатика помаже да се сазна да ли је мета „подложна за лекове“, односно да ли има вијак (враћајући се на почетну аналогију) у којој треба увести кључ (молекул) да покуша да га модификује.
Поред тога, технике обраде података такође помажу у идентификују и креирају молекуле кандидате (гомиле кључева) који би могли да интерагују са циљем. Уместо физичког тестирања милиона једињења, виртуелни преглед у огромним базама података како би се идентификовали најбољи кандидати. Дакле, оно што је раније трајало две до четири године сада се постиже за много мање времена и уз мања улагања новца и труда.
Фаза 2: Преклиничка фаза
У преклиничкој фази, узимају се најперспективнија једињења која су идентификована и темељно се проучавају како би се проценила њихова безбедност и ефикасност. Ове студије се обично спроводе и ин витро (на ћелијама и ткивима) као ин виво (код животиња). Али, Хемоинформатика омогућава симулацију свих ових студија ин силикон, односно на рачунару, и са резултатима веома сличним лабораторијским тестовима. Наравно, ово штеди ресурсе и време и избегава синтезу стотина бескорисних варијанти.
Фаза 3: Фазе клиничког испитивања
Ако су преклиничке студије успешне, једињење се пребацује на тестирање на људима. Наравно, такво једињење може бити веома снажно у епрувети или у дигиталној симулацији. Али ако га људско тело не апсорбује, ако је токсично или га јетра пребрзо метаболише, то ће бити неуспех лека. Стога је пре тестирања на људима неопходно спровести ADMET тест предвиђања својстава, који мери адсорпцију, дистрибуцију, метаболизам, излучивање и токсичност једињења у људском телу.
Срећом, Хемијско-информатички модели такође могу да покрећу ADMET тестове за предвиђање својставаОво се може урадити чак и пре тестирања једињења на животињама, како би се рано искључили проблематични кандидати. Поново, извођење ових дигиталних симулација смањује број неуспелих клиничких испитивања, као и потребу за коришћењем испитаника (и резултирајући етички утицај).
У закључку, у општим цртама смо видели шта је хемоинформатика и како она помаже у откривању нових лекова. Скалабилност ове научне дисциплине је огромна., тако да се у будућности очекују већи и бољи резултати. Комбиновањем моћи хемије са рачунарском интелигенцијом, отвара се читав универзум могућности за брже, прецизније и економичније лечење болести.
Од малих ногу ме је фасцинирало све што је везано за науку и технологију, посебно она достигнућа која нам чине живот лакшим и пријатнијим. Волим да будем у току са најновијим вестима и трендовима, као и да делим своја искуства, мишљења и савете о уређајима и гаџетима које користим. То ме је довело до тога да пре нешто више од пет година постанем веб писац, фокусирајући се првенствено на Андроид уређаје и Windows оперативне системе. Научио сам да објашњавам сложене концепте једноставним речима како би их моји читаоци могли лако разумети.