Chemoinformatics ni nini na inasaidiaje kugundua dawa mpya?

Je, unajua kwamba kugundua dawa mpya huchukua kati ya miaka 10 na 15 na kugharimu mabilioni ya dola? Kiasi cha muda, pesa na juhudi zilizowekezwa ni kubwa sana, lakini yote hayo yanabadilika kutokana na taaluma ya kisayansi inayojulikana kama kemoinformatics.Ni nini na jinsi inavyosaidia kugundua dawa mpyaJibu ni la kufurahisha kama ilivyo ngumu, na katika chapisho hili tutalielezea kwa njia rahisi.

Cheminformatics ni nini? Mchanganyiko wa kusisimua wa kemia na sayansi ya kompyuta

Kuelewa Cheminformatics ni nini?Fikiria unapaswa kupata ufunguo wa kipekee unaofungua kufuli tata sana. Lakini ufunguo umefichwa kati ya mlima wa funguo bilioni kumi tofauti. Kazi iliyoje! Je, unaweza kufikiria ni muda gani na juhudi itachukua ili kutafuta mwenyewe na kujaribu kila ufunguo mmoja baada ya mwingine?

Kweli, tasnia ya dawa inakabiliwa na changamoto hii kubwa. Kufuli inawakilisha protini inayosababisha magonjwa, na ufunguo ni molekuli ya kemikali ambayo inaweza kubadilishwa kuwa dawa. Kwa miongo kadhaa, Wataalamu wametumia mifumo ya 'mwongozo' kupata kila dawa mpya, kuwekeza kiasi kikubwa sana cha wakati, pesa na juhudi.

Kurudi kwa mlinganisho, fikiria kuwa sasa unayo mfumo wa akili Inaweza kutawala mara moja funguo tisa kati ya kumi ambazo hazifai. Mfumo pia hukusaidia kutabiri ni funguo zipi zilizo na umbo la kuahidi zaidi, kuzikusanya, na kuzipanga katika makundi. Kubwa! Hiyo ni, kwa asili, uchawi wa Cheminformatics.

Cheminformatics ni nini? Kulingana na portal PubMed, 'ni uwanja wa teknolojia ya habari unaozingatia ukusanyaji, uhifadhi, uchambuzi, na upotoshaji wa data za kemikali.' Hii taaluma ya kisayansi hutumia sayansi ya kompyuta na mbinu za sayansi ya data kutatua matatizo magumu katika kemiaKimsingi inalenga ugunduzi wa dawa, lakini pia ina matumizi katika sekta nyingi (kemikali za kilimo, chakula, nk).

Nguzo mbili za msingi: Data na Algorithms

Ili kuelewa jinsi cheminformatics inavyofanya kazi, lazima tuzungumze juu ya sehemu zake mbili muhimu: data ya kemikali, kwa upande mmoja, na algorithms na mifano, kwa upande mwingine. Mwisho hutumiwa kuchakata data ya kemikali na hivyo kupata taarifa muhimu ambayo inaruhusu uboreshaji wa maendeleo ya madawa ya kulevya. Ili kufanya hivyo, kwanza ni muhimu kuweka data zote zinazohusiana na kila kiwanja cha kemikali kilichopo.

Kwa hivyo yote huanza na digitalization ya molekuliHizi zinaweza kuwakilishwa kidijitali kwa kutumia miundo maalum (kama vile SMILES, InChI, au faili za SDF) ambazo kompyuta inaweza kuelewa na kuchakata. Bila shaka, hatuzungumzii kuhusu michoro rahisi: faili hizi husimba maelezo kama vile atomi, bondi zao, muundo wao wa pande tatu, chaji ya umeme, sifa halisi, n.k. Hii imesababisha kuwepo kwa hifadhidata kubwa zinazohifadhi mamilioni ya molekuli, asilia na sintetiki.

• Mara tu misombo ya kemikali, pamoja na sifa zao zote, inaletwa kwenye ndege ya digital, inawezekana kutumia zana za computational kwao.
• Hivi ndivyo cheminformatics inahusu: kutumia data ya kemikali takwimu, kujifunza kwa mashine, akili ya bandia, uchimbaji wa data na mbinu za utambuzi wa muundo.
• Algorithms hizi zote na mifano huharakisha sana uchambuzi wa kiasi kikubwa cha data, na lengo kuu la kuendeleza madawa ya kulevya.

Jinsi cheminformatics husaidia kugundua dawa mpya

Kimsingi, cheminformatics hufanya nini kuboresha kila hatua ya ugunduzi na mchakato wa ukuzaji wa dawaInafaa kumbuka kuwa mchakato huu ni mzunguko mrefu na ngumu ambao unaweza kuchukua miaka 10 hadi 15 na kugharimu mabilioni ya dola. Lakini juhudi nyingi hizi zimerahisishwa sana kutokana na mchanganyiko wa kemia na sayansi ya kompyuta. Hebu tuangalie jinsi hii inawezekana katika hatua za mwanzo za maendeleo ya madawa ya kulevya:

Hatua ya 1: Ugunduzi na Utafiti

Ili kuunda dawa, jambo la kwanza wanasayansi hufanya ni kuchunguza ni nini husababisha ugonjwa. Ndani ya sababu hiyo, Wanatambua lengo au lengo la kibayolojia (kama vile protini au jeni) ambayo inaweza kubadilishwa ili kutibu ugonjwa huo.. Katika hatua hii, cheminformatics husaidia kujua ikiwa shabaha "inaweza kuuzwa", ambayo ni, ikiwa ina bolti (kurejea mlinganisho wa mwanzo) ambamo kutambulishwa a ufunguo (molekuli) kujaribu kuirekebisha.

Kwa kuongeza, mbinu za usindikaji wa data pia husaidia kutambua na kuunda molekuli za mgombea (vifungu vya funguo) ambavyo vinaweza kuingiliana na lengo. Badala ya kupima mamilioni ya misombo, a uchunguzi wa mtandaoni katika hifadhidata kubwa ili kubaini watahiniwa bora. Kwa hivyo, kile kilichokuwa kikichukua miaka miwili hadi minne sasa kinatimizwa kwa muda mfupi zaidi na kwa uwekezaji mdogo wa pesa na juhudi.

Hatua ya 2: Awamu ya kabla ya kliniki

Katika awamu ya preclinical, misombo ya kuahidi zaidi iliyotambuliwa inachukuliwa na kuchunguzwa kwa ukali ili kutathmini usalama na ufanisi wao. Masomo haya kawaida hufanywa zote mbili ndani ya vitro (kwenye seli na tishu) kama katika mwili (katika wanyama). Lakini, Chemoinformatics huruhusu masomo haya yote kuigwa katika siliko, yaani, kwenye kompyuta, na kwa matokeo sawa na vipimo vya maabara. Kwa kawaida, hii huokoa rasilimali na wakati, na huepuka kuunganisha mamia ya anuwai zisizo na maana.

Hatua ya 3: Awamu za majaribio ya kimatibabu

Iwapo masomo ya kabla ya kiafya yamefanikiwa, kiwanja huhamia kwenye upimaji wa binadamu. Bila shaka, kiwanja kama hicho kinaweza kuwa na nguvu sana katika bomba la majaribio au katika simulation ya dijiti. Lakini ikiwa mwili wa mwanadamu hauingizii, ni sumu, au ini huibadilisha haraka sana, itakuwa kushindwa kwa dawa. Kwa hiyo, kabla ya kupima kwa wanadamu, ni muhimu kufanya a Jaribio la Utabiri wa Sifa za ADMET, ambalo hupima Adsorption, Usambazaji, Metabolism, Excretion na Sumu ya kiwanja katika mwili wa binadamu.

Kwa bahati nzuri, Miundo ya Cheminformatics pia inaweza kufanya majaribio ya ubashiri wa mali ya ADMETHii inaweza kufanyika hata kabla ya kupima kiwanja katika wanyama, ili kuwatenga wagombea wenye matatizo mapema. Tena, uigaji huu wa kidijitali hupunguza idadi ya majaribio ya kimatibabu yaliyofeli, pamoja na hitaji la kutumia masomo ya majaribio (na matokeo ya kimaadili).

Kwa kumalizia, tumeona katika mapigo mapana ni nini chemoinformatics na jinsi inasaidia kugundua dawa mpya. Uharibifu wa taaluma hii ya kisayansi ni kubwa sana., kwa hivyo matokeo zaidi na bora yanatarajiwa katika siku zijazo. Kwa kuchanganya nguvu za kemia na akili ya computational, ulimwengu wote wa uwezekano unafungua kwa ajili ya kutibu magonjwa kwa haraka zaidi, kwa usahihi, na kiuchumi.