Kemoinformatik nedir ve yeni ilaçların keşfine nasıl yardımcı olur?

Yeni bir ilacın keşfinin 10 ila 15 yıl sürdüğünü ve milyarlarca dolara mal olduğunu biliyor muydunuz? Harcanan zaman, para ve emek muazzam, ancak kemoinformatik olarak bilinen bilimsel bir disiplin sayesinde her şey değişiyor.Nedir ve yeni ilaçların keşfedilmesine nasıl yardımcı olur?Cevabı hem heyecan verici hem de karmaşık ve bu yazımızda bunu basit bir şekilde açıklayacağız.

Kembilişim nedir? Kimya ve bilgisayar biliminin heyecan verici birleşimi

Anlamak için Keminformatik nedir?Son derece karmaşık bir kilidi açan benzersiz bir anahtar bulmanız gerektiğini düşünün. Ancak anahtar, on milyar farklı anahtardan oluşan bir dağın arasında gizli. Ne büyük bir iş! Her anahtarı tek tek elle arayıp denemenin ne kadar zaman ve emek gerektireceğini hayal edebiliyor musunuz?

İlaç endüstrisi bu devasa zorlukla karşı karşıya. Kilit, hastalığa neden olan bir proteini temsil ediyor ve anahtar ise ilaca dönüştürülebilen bir kimyasal molekül. Onlarca yıldır, Uzmanlar her yeni ilacı bulmak için 'manuel' sistemler kullandılarGerçekten muazzam miktarda zaman, para ve emek harcayarak.

Benzetmeye geri dönersek, şimdi bir tane olduğunu hayal edin akıllı sistem Uyumsuz on anahtardan dokuzunu anında eleyebilir. Sistem ayrıca hangi anahtarların en umut verici şekle sahip olduğunu tahmin etmenize, onları toplamanıza ve gruplar halinde ayırmanıza yardımcı olur. Harika! İşte Cheminformatics'in sihrinin özü bu.

Kembilişim nedir? Portala göre PubMed, 'Kimyasal verilerin toplanması, depolanması, analizi ve işlenmesine odaklanan bir bilgi teknolojisi alanıdır.' Bu bilimsel disiplin Kimyadaki karmaşık problemleri çözmek için bilgisayar bilimi ve veri bilimi tekniklerini kullanırÖncelikle ilaç keşfine odaklanmış olsa da, birçok sektörde (tarımsal kimyasallar, gıda vb.) uygulamaları bulunmaktadır.

İki temel sütun: Veri ve Algoritmalar

Keminformatiğin nasıl çalıştığını anlamak için iki temel bileşeninden bahsetmek gerekir: kimyasal verilerbir yandan da algoritmalar ve modellerÖte yandan, kimyasal verilerin işlenmesi ve böylece ilaç geliştirmenin optimizasyonuna olanak tanıyan faydalı bilgilerin elde edilmesi için kullanılırlar. Bunu yapmak için, öncelikle mevcut her kimyasal bileşikle ilgili tüm verilerin dijitalleştirilmesi gerekir.

Yani her şey şu şekilde başlıyor: moleküllerin dijitalleştirilmesiBunlar, bir bilgisayarın anlayıp işleyebileceği özel formatlar (SMILES, InChI veya SDF dosyaları gibi) kullanılarak dijital olarak temsil edilebilir. Elbette, basit çizimlerden bahsetmiyoruz: bu dosyalar atomlar, bağları, üç boyutlu yapıları, elektrik yükleri, fiziksel özellikleri vb. gibi bilgileri kodlar. Bu durum, hem doğal hem de sentetik milyonlarca molekülü depolayan devasa veri tabanlarının ortaya çıkmasına neden olmuştur.

• Kimyasal bileşikler tüm özellikleriyle dijital ortama aktarıldığında, bunlara hesaplamalı araçların uygulanması mümkün hale geliyor.
• Keminformatiğin özü budur: kimyasal verileri uygulamak istatistikler, makine öğrenme, yapay zeka, veri madenciliği ve desen tanıma yöntemleri.
• Tüm bu algoritmalar ve modeller, nihai hedefi ilaç geliştirmek olan bu kadar büyük miktardaki verinin analizini büyük ölçüde hızlandırıyor.

Keminformatik yeni ilaçların keşfedilmesine nasıl yardımcı olur?

Temel olarak, keminformatiğin yaptığı şey İlaç keşfi ve geliştirme sürecinin her aşamasını optimize edinBu sürecin 10 ila 15 yıl sürebilen ve milyarlarca dolara mal olabilen uzun ve karmaşık bir döngü olduğunu belirtmekte fayda var. Ancak bu çabanın büyük bir kısmı, kimya ve bilgisayar biliminin birleşimi sayesinde büyük ölçüde basitleştirildi. İlaç geliştirmenin erken aşamalarında bunun nasıl mümkün olduğuna bir bakalım:

Aşama 1: Keşif ve Araştırma

Bir ilaç geliştirmek için bilim insanlarının yaptığı ilk şey, hastalığa neyin sebep olduğunu araştırmaktır. Bu sebep dahilinde, Hastalığı tedavi etmek için değiştirilebilecek biyolojik bir hedef veya amaç (örneğin bir protein veya gen) belirlerler.Bu noktada, keminformatik, bir hedefin "ilaçlanabilir" olup olmadığını, yani bir cıvata (ilk benzetmeye dönersek) bir şeyi tanıtmak için anahtar (molekülü) değiştirmeye çalışmak.

Ayrıca, veri işleme teknikleri de şu konularda yardımcı olur: aday molekülleri tanımlayın ve yaratın Hedefle etkileşime girebilecek (anahtar demetleri). Milyonlarca bileşiği fiziksel olarak test etmek yerine, sanal gösterim En iyi adayları belirlemek için devasa veri tabanlarında araştırma yapmak. Böylece, eskiden iki ila dört yıl süren süreç artık çok daha kısa sürede, daha az para ve emek harcayarak gerçekleştiriliyor.

Aşama 2: Klinik öncesi faz

Klinik öncesi aşamada, tespit edilen en umut verici bileşikler alınır ve güvenlik ve etkinliklerini değerlendirmek için titizlikle incelenir. Bu çalışmalar genellikle her iki klinikte de yürütülür. in vitro (hücreler ve dokular üzerinde) olarak in vivo (hayvanlarda). Fakat, Kemoinformatik tüm bu çalışmaların simüle edilmesine olanak tanır silikoyani bir bilgisayardave laboratuvar testlerine çok benzer sonuçlar verir. Doğal olarak bu, kaynak ve zamandan tasarruf sağlar ve yüzlerce işe yaramaz varyantın sentezlenmesini önler.

Aşama 3: Klinik araştırma aşamaları

Klinik öncesi çalışmalar başarılı olursa, bileşik insan testlerine geçer. Elbette, böyle bir bileşik bir test tüpünde veya dijital simülasyonda çok etkili olabilir. Ancak insan vücudu tarafından emilmezse, toksikse veya karaciğer tarafından çok hızlı metabolize edilirse, ilaç başarısız olur. Bu nedenle, insanlarda test etmeden önce, Adsorpsiyon, Dağılım, Metabolizma, Atılım ve Toksisiteyi ölçen ADMET Özellikleri Tahmin Testi insan vücudundaki bileşiğin.

Neyse ki, Keminformatik modelleri ayrıca ADMET özellik tahmin testlerini de çalıştırabilirBu, sorunlu adayları erken aşamada elemek için bileşiği hayvanlarda test etmeden önce bile yapılabilir. Yine, bu dijital simülasyonların uygulanması, başarısız klinik deneylerin sayısını ve test denekleri kullanma ihtiyacını (ve bunun sonucunda ortaya çıkan etik etkiyi) azaltır.

Sonuç olarak, kemoinformatiğin ne olduğunu ve yeni ilaçların keşfine nasıl yardımcı olduğunu genel hatlarıyla gördük. Bu bilimsel disiplinin ölçeklenebilirliği muazzamdır.Bu nedenle gelecekte daha fazla ve daha iyi sonuçlar bekleniyor. Kimyanın gücünü hesaplamalı zekâyla birleştirerek, hastalıkları daha hızlı, doğru ve ekonomik bir şekilde tedavi etmek için yepyeni bir olasılıklar evreni açılıyor.