Що таке хемоінформатика і як вона допомагає у відкритті нових ліків?

Чи знаєте ви, що розробка нового препарату займає від 10 до 15 років і коштує мільярди доларів? Кількість часу, грошей та зусиль, які інвестуються в це, величезна, але все це змінюється завдяки науковій дисципліні, відомій як хемоінформатика.Що це таке і як це допомагає відкривати нові лікиВідповідь така ж захоплива, як і складна, і в цій публікації ми пояснимо її простим способом.

Що таке хеміінформатика? Захопливе поєднання хімії та інформатики

Зрозуміти Що таке хіміоінформатика?Уявіть, що вам потрібно знайти унікальний ключ, який відмикає надзвичайно складний замок. Але ключ захований серед гори з десяти мільярдів різних ключів. Яке завдання! Чи можете ви уявити, скільки часу та зусиль знадобиться, щоб вручну шукати та перепробувати кожен ключ один за одним?

Що ж, фармацевтична промисловість стикається з цим монументальним викликом. Замок представляє собою хвороботворний білок, а ключ — хімічну молекулу, яку можна перетворити на ліки. Протягом десятиліть... Експерти використовували «ручні» системи для пошуку кожного нового препарату, вкладаючи справді величезну кількість часу, грошей та зусиль.

Повертаючись до аналогії, уявіть, що у вас тепер є інтелектуальна система Він здатний миттєво виключити дев'ять із десяти ключів, які не підходять. Система також допомагає передбачити, які ключі мають найперспективнішу форму, зібрати їх та відсортувати у групи. Чудово! У цьому, по суті, і полягає магія хіміінформатики.

Що таке хеміінформатика? За даними порталу PubMed, «це галузь інформаційних технологій, яка зосереджена на зборі, зберіганні, аналізі та маніпулюванні хімічними даними». Ця наукова дисципліна використовує методи інформатики та науки про дані для вирішення складних хімічних проблемВін в першу чергу зосереджений на розробці ліків, але також має застосування в багатьох секторах (агрохімікати, харчова промисловість тощо).

Два фундаментальні стовпи: дані та алгоритми

Щоб зрозуміти, як працює хіміоінформатика, нам потрібно поговорити про її два основні компоненти: хімічні дані, з одного боку, і алгоритми та моделі, з іншого боку. Останні використовуються для обробки хімічних даних і, таким чином, отримання корисної інформації, яка дозволяє оптимізувати розробку ліків. Для цього спочатку необхідно оцифрувати всі дані, пов'язані з кожною існуючою хімічною сполукою.

Отже, все починається з цифровізація молекулЇх можна представити в цифровому вигляді за допомогою спеціальних форматів (таких як SMILES, InChI або SDF-файли), які комп'ютер може зрозуміти та обробити. Звичайно, мова йде не про прості малюнки: ці файли кодують таку інформацію, як атоми, їхні зв'язки, їхня тривимірна структура, електричний заряд, фізичні властивості тощо. Це призвело до існування гігантських баз даних, що зберігають мільйони молекул, як природних, так і синтетичних.

• Після того, як хімічні сполуки з усіма їхніми характеристиками переведені в цифровий формат, до них можна застосовувати обчислювальні інструменти.
• Ось що таке хіміоінформатика: застосування хімічних даних статистика машинне навчання, штучний інтелект, методи аналізу даних та розпізнавання образів.
• Усі ці алгоритми та моделі значно пришвидшують аналіз такої величезної кількості даних, з кінцевою метою розробки ліків.

Як хіміоінформатика допомагає відкривати нові ліки

По суті, хімікоінформатика займається оптимізувати кожен етап процесу відкриття та розробки ліківВарто зазначити, що цей процес — довгий і складний цикл, який може тривати від 10 до 15 років і коштувати мільярди доларів. Але значна частина цих зусиль була значно спрощена завдяки поєднанню хімії та інформатики. Давайте розглянемо, як це можливо на ранніх стадіях розробки ліків:

Етап 1: Відкриття та дослідження

Щоб створити ліки, вчені перше, що роблять, це досліджують причину захворювання. У межах цієї причини, Вони визначають біологічну мішень або об'єкт (наприклад, білок або ген), який можна змінити для лікування захворювання.На цьому етапі хіміінформатика допомагає дізнатися, чи є мішень «ліковною», тобто чи має вона болт (повертаючись до початкової аналогії), в якій ввести ключ (молекулу), щоб спробувати її модифікувати.

Крім того, методи обробки даних також допомагають ідентифікувати та створювати молекули-кандидати (зв'язки ключів), які могли б взаємодіяти з ціллю. Замість фізичного тестування мільйонів сполук, віртуальний скринінг у величезних базах даних для визначення найкращих кандидатів. Таким чином, те, що раніше займало два-чотири роки, тепер виконується набагато швидше та з меншими витратами грошей та зусиль.

Етап 2: Доклінічна фаза

На доклінічній фазі відбираються найперспективніші сполуки, які ретельно вивчаються для оцінки їхньої безпеки та ефективності. Ці дослідження зазвичай проводяться як у пробірці (на клітини та тканини) як в природних умовах (у тварин). Але, Хемоінформатика дозволяє моделювати всі ці дослідження силіконовий, тобто на комп'ютері, і з результатами, дуже схожими на лабораторні випробування. Звичайно, це економить ресурси та час, а також дозволяє уникнути синтезу сотень непотрібних варіантів.

Етап 3: Фази клінічних випробувань

Якщо доклінічні дослідження пройдуть успішно, сполука переходить до випробувань на людях. Звичайно, така сполука може бути дуже сильною в пробірці або в цифровому моделюванні. Але якщо людський організм її не засвоює, вона токсична або печінка метаболізує її занадто швидко, це буде невдалим препаратом. Тому перед випробуванням на людях необхідно провести Тест прогнозування властивостей ADMET, який вимірює адсорбцію, розподіл, метаболізм, екскрецію та токсичність сполуки в організмі людини.

На щастя, Хемікоінформатичні моделі також можуть виконувати тести прогнозування властивостей ADMETЦе можна зробити ще до тестування сполуки на тваринах, щоб виключити проблемні кандидати на ранній стадії. Знову ж таки, проведення цих цифрових симуляцій зменшує кількість невдалих клінічних випробувань, а також необхідність використання суб'єктів випробувань (і пов'язаний з цим етичний вплив).

На завершення, ми в загальних рисах розглянули, що таке хемоінформатика і як вона допомагає у відкритті нових ліків. Масштабованість цієї наукової дисципліни величезна., тому в майбутньому очікується більше та кращих результатів. Поєднуючи можливості хімії з обчислювальним інтелектом, відкривається цілий всесвіт можливостей для швидшого, точнішого та економічнішого лікування захворювань.