కీమోఇన్ఫర్మేటిక్స్ అంటే ఏమిటి మరియు అది కొత్త ఔషధాలను కనుగొనడంలో ఎలా సహాయపడుతుంది?

కొత్త ఔషధాన్ని కనుగొనడానికి 10 నుండి 15 సంవత్సరాలు పడుతుందని మరియు బిలియన్ల డాలర్లు ఖర్చవుతుందని మీకు తెలుసా? పెట్టుబడి పెట్టిన సమయం, డబ్బు మరియు కృషి అపారమైనది, కానీ కీమోఇన్ఫర్మేటిక్స్ అని పిలువబడే శాస్త్రీయ విభాగం కారణంగా ఇదంతా మారుతోంది.అది ఏమిటి మరియు అది కొత్త ఔషధాలను కనుగొనడంలో ఎలా సహాయపడుతుందిసమాధానం ఎంత సంక్లిష్టంగా ఉందో అంతే ఉత్తేజకరమైనది, మరియు ఈ పోస్ట్‌లో మేము దానిని సరళమైన రీతిలో వివరిస్తాము.

కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ అంటే ఏమిటి? కెమిస్ట్రీ మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క ఉత్తేజకరమైన కలయిక.

అర్థం చేసుకోవడానికి కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ అంటే ఏమిటి?చాలా క్లిష్టమైన తాళాన్ని తెరిచే ఒక ప్రత్యేకమైన కీని మీరు కనుగొనవలసి ఉంటుందని ఊహించుకోండి. కానీ ఆ కీ పది బిలియన్ల విభిన్న కీల పర్వతం మధ్య దాగి ఉంది. ఎంతటి పని! ప్రతి కీని మాన్యువల్‌గా శోధించి, ఒక్కొక్కటిగా ప్రయత్నించడానికి ఎంత సమయం మరియు కృషి పడుతుందో మీరు ఊహించగలరా?

సరే, ఔషధ పరిశ్రమ ఈ భారీ సవాలును ఎదుర్కొంటోంది. తాళం వ్యాధి కారక ప్రోటీన్‌ను సూచిస్తుంది మరియు తాళం ఒక రసాయన అణువు, దీనిని ఔషధంగా మార్చవచ్చు. దశాబ్దాలుగా, ప్రతి కొత్త ఔషధాన్ని కనుగొనడానికి నిపుణులు 'మాన్యువల్' వ్యవస్థలను ఉపయోగించారు., నిజంగా అపారమైన సమయం, డబ్బు మరియు కృషిని పెట్టుబడి పెట్టడం.

సారూప్యతకు తిరిగి వెళితే, ఇప్పుడు మీకు తెలివైన వ్యవస్థ ఇది పది కీలలో తొమ్మిది కీలు సరిపోకపోతే వెంటనే వాటిని తోసిపుచ్చగలదు. ఏ కీలు అత్యంత ఆశాజనకమైన ఆకారాన్ని కలిగి ఉన్నాయో అంచనా వేయడానికి, వాటిని సేకరించడానికి మరియు వాటిని గుత్తులుగా క్రమబద్ధీకరించడానికి కూడా ఈ వ్యవస్థ మీకు సహాయపడుతుంది. గొప్పది! సారాంశంలో, అది కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ యొక్క మాయాజాలం.

కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ అంటే ఏమిటి? పోర్టల్ ప్రకారం పబ్‌మెడ్, 'రసాయన డేటా సేకరణ, నిల్వ, విశ్లేషణ మరియు తారుమారుపై దృష్టి సారించే సమాచార సాంకేతిక రంగం.' ఈ శాస్త్రీయ విభాగం రసాయన శాస్త్రంలో సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కంప్యూటర్ సైన్స్ మరియు డేటా సైన్స్ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది.ఇది ప్రధానంగా ఔషధ ఆవిష్కరణపై దృష్టి పెట్టింది, కానీ బహుళ రంగాలలో (వ్యవసాయ రసాయనాలు, ఆహారం మొదలైనవి) అనువర్తనాలను కూడా కలిగి ఉంది.

రెండు ప్రాథమిక స్తంభాలు: డేటా మరియు అల్గోరిథంలు

కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి, మనం దాని రెండు ముఖ్యమైన భాగాల గురించి మాట్లాడాలి: రసాయన డేటా, ఒక వైపు, మరియు అల్గోరిథంలు మరియు నమూనాలుమరోవైపు. తరువాతివి రసాయన డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు ఔషధ అభివృద్ధిని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతించే ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని పొందడానికి ఉపయోగించబడతాయి. దీన్ని చేయడానికి, ముందుగా ఉన్న ప్రతి రసాయన సమ్మేళనానికి సంబంధించిన అన్ని డేటాను డిజిటలైజ్ చేయడం అవసరం.

కాబట్టి ఇదంతా దీనితో మొదలవుతుంది అణువుల డిజిటలైజేషన్వీటిని కంప్యూటర్ అర్థం చేసుకుని ప్రాసెస్ చేయగల ప్రత్యేక ఫార్మాట్‌లను (SMILES, InChI, లేదా SDF ఫైల్‌లు వంటివి) ఉపయోగించి డిజిటల్‌గా సూచించవచ్చు. అయితే, మనం సాధారణ డ్రాయింగ్‌ల గురించి మాట్లాడటం లేదు: ఈ ఫైల్‌లు అణువులు, వాటి బంధాలు, వాటి త్రిమితీయ నిర్మాణం, విద్యుత్ ఛార్జ్, భౌతిక లక్షణాలు మొదలైన సమాచారాన్ని ఎన్కోడ్ చేస్తాయి. దీని ఫలితంగా సహజమైన మరియు సింథటిక్ రెండింటినీ మిలియన్ల కొద్దీ అణువులను నిల్వ చేసే భారీ డేటాబేస్‌లు ఉనికిలో ఉన్నాయి.

• రసాయన సమ్మేళనాలను, వాటి లక్షణాలన్నింటినీ డిజిటల్ స్థాయికి తీసుకువచ్చిన తర్వాత, వాటికి గణన సాధనాలను వర్తింపజేయడం సాధ్యమవుతుంది.
• కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ అంటే ఇదే: రసాయన డేటాను వర్తింపజేయడం గణాంకాలు, ది యంత్ర అభ్యాసం, కృత్రిమ మేధస్సు, డేటా మైనింగ్ మరియు నమూనా గుర్తింపు పద్ధతులు.
• ఈ అల్గోరిథంలు మరియు నమూనాలన్నీ ఔషధాలను అభివృద్ధి చేయడమే అంతిమ లక్ష్యంతో, ఇంత పెద్ద మొత్తంలో డేటా విశ్లేషణను బాగా వేగవంతం చేస్తాయి.

కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ కొత్త ఔషధాలను కనుగొనడంలో ఎలా సహాయపడుతుంది

ప్రాథమికంగా, కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ చేసేది ఏమిటంటే ఔషధ ఆవిష్కరణ మరియు అభివృద్ధి ప్రక్రియ యొక్క ప్రతి దశను ఆప్టిమైజ్ చేయడంఈ ప్రక్రియ సుదీర్ఘమైన మరియు సంక్లిష్టమైన చక్రం అని గమనించడం విలువ, దీనికి 10 నుండి 15 సంవత్సరాలు పట్టవచ్చు మరియు బిలియన్ల డాలర్లు ఖర్చవుతాయి. కానీ ఈ ప్రయత్నంలో ఎక్కువ భాగం రసాయన శాస్త్రం మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ కలయికకు ధన్యవాదాలు చాలా సరళీకృతం చేయబడింది. ఔషధ అభివృద్ధి ప్రారంభ దశలలో ఇది ఎలా సాధ్యమవుతుందో చూద్దాం:

దశ 1: ఆవిష్కరణ మరియు పరిశోధన

ఒక ఔషధాన్ని సృష్టించడానికి, శాస్త్రవేత్తలు చేసే మొదటి పని ఏమిటంటే, ఆ వ్యాధికి కారణమేమిటో పరిశోధించడం. ఆ కారణం లోపల, వారు వ్యాధికి చికిత్స చేయడానికి మార్చగల జీవసంబంధమైన లక్ష్యం లేదా లక్ష్యాన్ని (ప్రోటీన్ లేదా జన్యువు వంటివి) గుర్తిస్తారు.. ఈ సమయంలో, కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ ఒక లక్ష్యం "మందుగా వాడదగినదా" అని తెలుసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది, అంటే దానికి బోల్ట్ (ప్రారంభ సారూప్యతకు తిరిగి వెళ్ళడం) దీనిలో ఒక కీ (అణువు) దానిని సవరించడానికి ప్రయత్నించడానికి.

అదనంగా, డేటా ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు కూడా సహాయపడతాయి అభ్యర్థి అణువులను గుర్తించి సృష్టించండి (కీల సమూహాలు) లక్ష్యంతో సంకర్షణ చెందగలవు. లక్షలాది సమ్మేళనాలను భౌతికంగా పరీక్షించే బదులుగా, a వర్చువల్ స్క్రీనింగ్ ఉత్తమ అభ్యర్థులను గుర్తించడానికి భారీ డేటాబేస్‌లలో. అందువలన, గతంలో రెండు నుండి నాలుగు సంవత్సరాలు పట్టేది ఇప్పుడు చాలా తక్కువ సమయంలో మరియు తక్కువ డబ్బు మరియు కృషి పెట్టుబడితో సాధించబడుతుంది.

దశ 2: ప్రీక్లినికల్ దశ

ప్రీక్లినికల్ దశలో, గుర్తించబడిన అత్యంత ఆశాజనకమైన సమ్మేళనాలను తీసుకొని వాటి భద్రత మరియు సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి కఠినంగా అధ్యయనం చేస్తారు. ఈ అధ్యయనాలు సాధారణంగా రెండింటినీ నిర్వహిస్తాయి ఇన్ విట్రో (కణాలు మరియు కణజాలాలపై) ఇన్ వివో (జంతువులలో). కానీ, కెమోఇన్ఫర్మేటిక్స్ ఈ అధ్యయనాలన్నింటినీ అనుకరించడానికి అనుమతిస్తుంది సిలికోలో, అంటే, కంప్యూటర్‌లో, మరియు ప్రయోగశాల పరీక్షలకు చాలా సారూప్యమైన ఫలితాలతో. సహజంగానే, ఇది వనరులు మరియు సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది మరియు వందలాది పనికిరాని వైవిధ్యాలను సంశ్లేషణ చేయడాన్ని నివారిస్తుంది.

దశ 3: క్లినికల్ ట్రయల్ దశలు

ప్రీక్లినికల్ అధ్యయనాలు విజయవంతమైతే, ఆ సమ్మేళనం మానవ పరీక్షకు వెళుతుంది. అయితే, అటువంటి సమ్మేళనం పరీక్షా గొట్టంలో లేదా డిజిటల్ సిమ్యులేషన్‌లో చాలా శక్తివంతమైనది కావచ్చు. కానీ మానవ శరీరం దానిని గ్రహించకపోతే, అది విషపూరితమైనది, లేదా కాలేయం దానిని చాలా త్వరగా జీవక్రియ చేస్తే, అది ఔషధ వైఫల్యం అవుతుంది. అందువల్ల, మానవులలో పరీక్షించే ముందు, దీనిని నిర్వహించడం అవసరం ADMET ప్రాపర్టీస్ ప్రిడిక్షన్ టెస్ట్, ఇది శోషణ, పంపిణీ, జీవక్రియ, విసర్జన మరియు విషపూరితతను కొలుస్తుంది. మానవ శరీరంలోని సమ్మేళనం యొక్క.

అదృష్టవశాత్తూ, కెమిన్ఫర్మేటిక్స్ నమూనాలు ADMET ప్రాపర్టీ ప్రిడిక్షన్ పరీక్షలను కూడా అమలు చేయగలవు.జంతువులలో సమ్మేళనాన్ని పరీక్షించడానికి ముందే దీన్ని చేయవచ్చు, తద్వారా సమస్యాత్మక అభ్యర్థులను ముందుగానే తోసిపుచ్చవచ్చు. మళ్ళీ, ఈ డిజిటల్ అనుకరణలను నిర్వహించడం వల్ల విఫలమైన క్లినికల్ ట్రయల్స్ సంఖ్య తగ్గుతుంది, అలాగే పరీక్షా విషయాలను ఉపయోగించాల్సిన అవసరం (మరియు దాని ఫలితంగా నైతిక ప్రభావం) తగ్గుతుంది.

ముగింపులో, కీమోఇన్ఫర్మేటిక్స్ అంటే ఏమిటి మరియు అది కొత్త ఔషధాలను కనుగొనడంలో ఎలా సహాయపడుతుందో మనం విస్తృతంగా చూశాము. ఈ శాస్త్రీయ విభాగం యొక్క స్కేలబిలిటీ అపారమైనది., కాబట్టి భవిష్యత్తులో మరిన్ని మెరుగైన ఫలితాలు ఆశించబడతాయి. రసాయన శాస్త్రం యొక్క శక్తిని గణన మేధస్సుతో కలపడం ద్వారా, వ్యాధులకు మరింత త్వరగా, ఖచ్చితంగా మరియు ఆర్థికంగా చికిత్స చేయడానికి అవకాశాల విశ్వం మొత్తం తెరుచుకుంటుంది.