Naon chemoinformatics sareng kumaha éta ngabantosan mendakan ubar énggal?

Naha anjeun terang yén mendakan ubar énggal peryogi antara 10 sareng 15 taun sareng biaya milyaran dolar? Jumlah waktu, duit, jeung usaha invested loba pisan, tapi éta kabéh robah berkat disiplin ilmiah katelah chemoinformatics.Naon éta sareng kumaha éta ngabantosan mendakan ubar énggalWaleranna seru sakumaha rumit, sareng dina tulisan ieu kami bakal ngajelaskeun ku cara anu sederhana.

Naon cheminformatics? The fusi seru kimia jeung elmu komputer

Para entender Naon cheminformatics?Bayangkeun anjeun kedah mendakan konci unik anu muka konci anu kompleks pisan. Tapi konci ieu disumputkeun diantara gunung sapuluh miliar konci béda. Naon tugas! Naha anjeun tiasa ngabayangkeun sabaraha waktos sareng usaha anu diperyogikeun pikeun milarian sacara manual sareng nyobian unggal konci hiji-hiji?

Nya, industri farmasi nyanghareupan tantangan monumental ieu. Konci ngagambarkeun protéin anu nyababkeun panyakit, sareng koncina nyaéta molekul kimia anu tiasa dirobih janten ubar. Mangpuluh-puluh taun, Para ahli geus ngagunakeun sistem 'manual' pikeun manggihan unggal ubar anyar, investasi jumlah sabenerna loba pisan waktu, duit jeung usaha.

Balik kana analogi, bayangkeun yén anjeun ayeuna gaduh a sistem pinter Éta tiasa langsung ngaluarkeun salapan tina sapuluh konci anu henteu pas. Sistem ogé ngabantosan anjeun ngaduga konci mana anu bentukna paling ngajangjikeun, kumpulkeun, sareng nyortir kana kebat. Hebat! Éta, dina hakekat, magic of Cheminformatics.

Naon cheminformatics? Numutkeun portal PubMed, 'mangrupa widang téhnologi informasi anu museurkeun kana ngumpulkeun, neundeun, analisis, jeung manipulasi data kimiawi.' Disiplin ilmiah ieu ngagunakeun élmu komputer sareng téknik élmu data pikeun ngabéréskeun masalah kompléks dina kimiaHal ieu utamana difokuskeun kana kapanggihna ubar, tapi ogé boga aplikasi dina sababaraha séktor (agrochemicals, kadaharan, jsb).

Dua pilar dasar: Data sareng Algoritma

Pikeun ngarti kumaha cheminformatics jalan, urang kedah ngobrol ngeunaan dua komponén penting na: data kimiawi, di hiji sisi, jeung algoritma jeung model, di sisi anu sanésna. Anu terakhir dianggo pikeun ngolah data kimia sahingga kéngingkeun inpormasi anu mangpaat anu ngamungkinkeun pikeun optimalisasi pangembangan obat. Jang ngalampahkeun ieu, mimitina perlu digitalize sakabeh data nu patali jeung unggal sanyawa kimia aya.

Janten sadayana dimimitian ku digitalisasi molekulIeu tiasa diwakilan sacara digital nganggo format khusus (sapertos SMILES, InChI, atanapi file SDF) anu tiasa kahartos sareng diolah ku komputer. Tangtu, urang nuju teu ngawangkong ngeunaan gambar basajan: file ieu encode informasi kayaning atom, beungkeut maranéhanana, struktur tilu diménsi maranéhanana, muatan listrik, sipat fisik, jsb Ieu ngakibatkeun ayana database gigantic nyimpen jutaan molekul, duanana alam jeung sintétik.

• Sakali sanyawa kimia, kalayan sagala ciri maranéhanana, dibawa ka pesawat digital, kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun nerapkeun alat komputasi ka aranjeunna.
• Ieu naon cheminformatics ngeunaan: nerapkeun data kimiawi statistik, éta mesin diajar, kecerdasan jieunan, data pertambangan jeung métode pangakuan pola.
• Sadaya algoritma sareng model ieu nyepetkeun nganalisa jumlah data anu ageung, kalayan tujuan pamungkas pikeun ngembangkeun obat.

Kumaha cheminformatics mantuan manggihan ubar anyar

Dasarna, naon anu dilakukeun ku cheminformatics ngaoptimalkeun unggal tahapan penemuan ubar sareng prosés pamekaranPerlu dicatet yén prosés ieu mangrupikeun siklus anu panjang sareng kompleks anu tiasa nyandak 10 dugi ka 15 taun sareng biaya milyaran dolar. Tapi seueur usaha ieu parantos disederhanakeun pisan berkat fusi kimia sareng élmu komputer. Hayu urang tingali kumaha ieu mungkin dina tahap awal ngembangkeun narkoba:

Tahap 1: Papanggihan jeung Panalungtikan

Pikeun nyieun ubar, hal kahiji anu dilakukeun ku ilmuwan nyaéta nalungtik naon anu nyababkeun panyakit. Dina sabab éta, Aranjeunna ngaidentipikasi target atanapi tujuan biologis (sapertos protéin atanapi gen) anu tiasa dirobih pikeun ngubaran panyakit.. Dina titik ieu, cheminformatics mantuan uninga lamun udagan téh "druggable", nyaeta, lamun boga baud (balik deui kana analogi awal) nu ngawanohkeun a konci (molekul) pikeun nyobaan ngarobih.

Sajaba ti éta, téhnik ngolah data ogé mantuan pikeun ngaidentipikasi jeung nyieun molekul calon (kebat konci) anu tiasa berinteraksi sareng udagan. Gantina nguji fisik jutaan sanyawa, a saringan virtual dina database masif pikeun ngaidentipikasi calon pangalusna. Janten, anu biasa nyandak dua dugi ka opat taun ayeuna dilaksanakeun dina waktos anu langkung sakedik sareng kalayan investasi artos sareng usaha anu langkung alit.

Tahap 2: Fase Preclinical

Dina fase praklinis, sanyawa anu paling ngajangjikeun anu diidentifikasi dicandak sareng ditaliti sacara saksama pikeun meunteun kasalametan sareng khasiatna. Studi ieu biasana dilakukeun duanana dina vitro (dina sél jeung jaringan) salaku di vivo (dina sato). Tapi, Chemoinformatics ngamungkinkeun sakabéh studi ieu bisa simulated di silico, nyaeta, dina komputer, sareng hasilna sami sareng tes laboratorium. Alami, ieu ngaheéat sumberdaya jeung waktu, sarta avoids sintésis ratusan varian gunana.

Tahap 3: Fase percobaan klinis

Upami panilitian preclinical suksés, sanyawa ngalih ka tés manusa. Tangtosna, sanyawa sapertos kitu tiasa pisan kuat dina tabung uji atanapi dina simulasi digital. Tapi lamun awak manusa teu nyerep eta, éta toksik, atawa ati metabolizes eta gancang teuing, éta bakal gagal ubar. Ku alatan éta, saméméh nguji ka manusa, perlu pikeun ngalakonan a Uji Prediksi Properti ADMET, anu ngukur Adsorpsi, Distribusi, Métabolisme, Ékskrési sareng Toksisitas tina sanyawa dina awak manusa.

Untungna Modél kimiawi ogé tiasa ngajalankeun tés prediksi sipat ADMETIeu bisa dipigawé malah saméméh nguji sanyawa dina sato, guna aturan kaluar calon masalah mimiti. Sakali deui, ngalaksanakeun simulasi digital ieu ngirangan jumlah uji klinis anu gagal, ogé kabutuhan ngagunakeun subjek tés (sareng dampak etika anu dihasilkeun).

Dina kacindekan, urang geus katempo dina stroke lega naon chemoinformatics jeung kumaha eta mantuan manggihan ubar anyar. Skalabilitas disiplin ilmiah ieu ageung pisan., ku kituna hasilna leuwih sarta hadé diharepkeun dina mangsa nu bakal datang. Ku ngagabungkeun kakuatan kimia sareng intelijen komputasi, sakumna dunya kamungkinan muka pikeun ngubaran panyakit langkung gancang, akurat, sareng ékonomis.