کیمو انفارمیٹکس کیا ہے اور یہ نئی دوائیں دریافت کرنے میں کس طرح مدد کرتی ہے؟

کیا آپ جانتے ہیں کہ ایک نئی دوا دریافت کرنے میں 10 سے 15 سال لگتے ہیں اور اس پر اربوں ڈالر خرچ ہوتے ہیں؟ وقت، رقم اور کوشش کی سرمایہ کاری بہت زیادہ ہے، لیکن یہ سب کچھ ایک سائنسی نظم و ضبط کی بدولت بدل رہا ہے جسے کیمو انفارمیٹکس کہا جاتا ہے۔یہ کیا ہے اور یہ نئی دوائیں دریافت کرنے میں کس طرح مدد کرتا ہے۔جواب اتنا ہی دلچسپ ہے جتنا کہ یہ پیچیدہ ہے، اور اس پوسٹ میں ہم اسے آسان طریقے سے بیان کریں گے۔

کیمنفارمیٹکس کیا ہے؟ کیمسٹری اور کمپیوٹر سائنس کا دلچسپ امتزاج

سمجھنے کے لیے کیمنفارمیٹکس کیا ہے؟تصور کریں کہ آپ کو ایک انوکھی کلید تلاش کرنی ہے جو ایک انتہائی پیچیدہ تالا کھولتی ہے۔ لیکن چابی دس ارب مختلف کنجیوں کے پہاڑ کے درمیان چھپی ہوئی ہے۔ کیا کام ہے! کیا آپ تصور کر سکتے ہیں کہ ہر ایک کلید کو دستی طور پر تلاش کرنے اور آزمانے میں کتنا وقت اور محنت لگے گی؟

ٹھیک ہے، دواسازی کی صنعت کو اس یادگار چیلنج کا سامنا ہے۔ تالا بیماری پیدا کرنے والے پروٹین کی نمائندگی کرتا ہے، اور کلید ایک کیمیائی مالیکیول ہے جسے دوا میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ دہائیوں سے، ماہرین نے ہر نئی دوا کو تلاش کرنے کے لیے 'دستی' نظام کا استعمال کیا ہے۔، وقت، رقم اور کوشش کی ایک بہت بڑی رقم کی سرمایہ کاری کرنا۔

تشبیہ پر واپس آتے ہوئے، تصور کریں کہ اب آپ کے پاس ایک ہے۔ ذہین نظام یہ دس میں سے نو کلیدوں کو فوری طور پر مسترد کرنے کے قابل ہے جو فٹ نہیں ہیں۔ سسٹم آپ کو یہ اندازہ لگانے میں بھی مدد کرتا ہے کہ کون سی چابیاں سب سے زیادہ امید افزا شکل رکھتی ہیں، انہیں اکٹھا کریں اور انہیں گچھوں میں ترتیب دیں۔ بہت اچھا! یہ ہے، جوہر میں، کیمنفارمیٹکس کا جادو۔

کیمنفارمیٹکس کیا ہے؟ پورٹل کے مطابق پب میڈ، 'انفارمیشن ٹیکنالوجی کا ایک شعبہ ہے جو کیمیائی ڈیٹا کو جمع کرنے، ذخیرہ کرنے، تجزیہ کرنے اور ہیرا پھیری پر مرکوز ہے۔' یہ سائنسی نظم و ضبط کیمسٹری میں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے کمپیوٹر سائنس اور ڈیٹا سائنس تکنیک کا استعمال کرتا ہے۔یہ بنیادی طور پر منشیات کی دریافت پر مرکوز ہے، لیکن اس کے متعدد شعبوں (زرعی کیمیکل، خوراک، وغیرہ) میں ایپلی کیشنز بھی ہیں۔

دو بنیادی ستون: ڈیٹا اور الگورتھم

یہ سمجھنے کے لیے کہ کیمنفارمیٹکس کیسے کام کرتی ہے، ہمیں اس کے دو ضروری اجزاء کے بارے میں بات کرنی چاہیے: کیمیائی ڈیٹا، ایک طرف، اور الگورتھم اور ماڈلدوسری طرف. مؤخر الذکر کو کیمیائی ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور اس طرح مفید معلومات حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جو منشیات کی نشوونما کو بہتر بنانے کی اجازت دیتی ہے۔ ایسا کرنے کے لیے سب سے پہلے ضروری ہے کہ ہر موجودہ کیمیکل کمپاؤنڈ سے متعلق تمام ڈیٹا کو ڈیجیٹل کیا جائے۔

تو یہ سب کے ساتھ شروع ہوتا ہے مالیکیولز کی ڈیجیٹلائزیشنان کو ڈیجیٹل طور پر خصوصی فارمیٹس (جیسے SMILES، InChI، یا SDF فائلوں) کا استعمال کرتے ہوئے دکھایا جا سکتا ہے جسے کمپیوٹر سمجھ سکتا ہے اور اس پر کارروائی کر سکتا ہے۔ بلاشبہ، ہم سادہ ڈرائنگ کے بارے میں بات نہیں کر رہے ہیں: یہ فائلیں معلومات کو انکوڈ کرتی ہیں جیسے کہ ایٹم، ان کے بانڈز، ان کا سہ جہتی ڈھانچہ، برقی چارج، طبعی خصوصیات وغیرہ۔ اس کے نتیجے میں قدرتی اور مصنوعی دونوں طرح کے لاکھوں مالیکیولز کو ذخیرہ کرنے والے بہت بڑے ڈیٹا بیس کا وجود ہوا ہے۔

• ایک بار جب کیمیائی مرکبات، اپنی تمام خصوصیات کے ساتھ، ڈیجیٹل جہاز میں لائے جائیں، تو ان پر کمپیوٹیشنل ٹولز کا اطلاق ممکن ہے۔
• یہ وہی ہے جو کیمنفارمیٹکس کے بارے میں ہے: کیمیائی ڈیٹا کو لاگو کرنا اعدادوشمار، مشین لرننگ، مصنوعی ذہانت، ڈیٹا مائننگ اور پیٹرن کی شناخت کے طریقے.
• یہ سبھی الگورتھم اور ماڈلز اتنی بڑی مقدار میں ڈیٹا کے تجزیہ کو تیز کرتے ہیں، جس کا حتمی مقصد ادویات تیار کرنا ہے۔

کیمینفارمیٹکس نئی دوائیں دریافت کرنے میں کس طرح مدد کرتا ہے۔

بنیادی طور پر، کیمینفارمیٹکس کیا کرتا ہے۔ منشیات کی دریافت اور ترقی کے عمل کے ہر مرحلے کو بہتر بنائیںیہ بات قابل غور ہے کہ یہ عمل ایک طویل اور پیچیدہ چکر ہے جس میں 10 سے 15 سال لگ سکتے ہیں اور اس میں اربوں ڈالر خرچ ہو سکتے ہیں۔ لیکن کیمسٹری اور کمپیوٹر سائنس کے امتزاج کی بدولت اس کوشش کو بہت آسان بنایا گیا ہے۔ آئیے دیکھتے ہیں کہ منشیات کی نشوونما کے ابتدائی مراحل میں یہ کیسے ممکن ہے:

مرحلہ 1: دریافت اور تحقیق

ایک دوا بنانے کے لیے، سب سے پہلے سائنسدان یہ تحقیق کرتے ہیں کہ بیماری کی وجہ کیا ہے۔ اس وجہ کے اندر، وہ حیاتیاتی ہدف یا مقصد (جیسے پروٹین یا جین) کی نشاندہی کرتے ہیں جسے بیماری کے علاج کے لیے تبدیل کیا جا سکتا ہے۔. اس مقام پر، کیمنفارمیٹکس یہ جاننے میں مدد کرتا ہے کہ آیا کوئی ہدف "منشیات کے قابل" ہے، یعنی اگر اس میں بولٹ (ابتدائی مشابہت کی طرف لوٹنا) جس میں ایک متعارف کرانا ہے۔ کلید (انو) اس میں ترمیم کرنے کی کوشش کریں۔

اس کے علاوہ، ڈیٹا پروسیسنگ تکنیک بھی مدد کرتی ہیں امیدوار مالیکیولز کی شناخت اور تخلیق کریں۔ (چابیوں کے گچھے) جو ہدف کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں۔ جسمانی طور پر لاکھوں مرکبات کی جانچ کرنے کے بجائے، a ورچوئل اسکریننگ بہترین امیدواروں کی شناخت کے لیے بڑے ڈیٹا بیس میں۔ اس طرح، جو دو چار سال لگتے تھے وہ اب بہت کم وقت میں اور پیسے اور محنت کی کم سرمایہ کاری سے پورا ہو جاتا ہے۔

مرحلہ 2: پری کلینیکل مرحلہ

ابتدائی مرحلے میں، شناخت کیے گئے سب سے زیادہ امید افزا مرکبات لیے جاتے ہیں اور ان کی حفاظت اور افادیت کا جائزہ لینے کے لیے ان کا سختی سے مطالعہ کیا جاتا ہے۔ یہ مطالعات عام طور پر دونوں کی جاتی ہیں۔ وٹرو میں (خلیات اور بافتوں پر) جیسا کہ vivo میں (جانوروں میں)۔ لیکن، کیمو انفارمیٹکس ان تمام مطالعات کو نقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ سلیکو میں، یعنی کمپیوٹر پر، اور لیبارٹری ٹیسٹوں سے بہت ملتے جلتے نتائج کے ساتھ۔ قدرتی طور پر، اس سے وسائل اور وقت کی بچت ہوتی ہے، اور سینکڑوں بیکار قسموں کی ترکیب کو روکتا ہے۔

مرحلہ 3: کلینیکل ٹرائل کے مراحل

اگر preclinical مطالعہ کامیاب ہو جاتے ہیں، تو کمپاؤنڈ انسانی جانچ کی طرف جاتا ہے۔ بلاشبہ، ایسا مرکب ٹیسٹ ٹیوب میں یا ڈیجیٹل سمولیشن میں بہت طاقتور ہو سکتا ہے۔ لیکن اگر انسانی جسم اسے جذب نہیں کرتا ہے، یہ زہریلا ہے، یا جگر اسے بہت تیزی سے میٹابولائز کرتا ہے، تو یہ دوا کی ناکامی ہوگی۔ لہذا، انسانوں میں ٹیسٹ کرنے سے پہلے، یہ ضروری ہے کہ ایک ADMET پراپرٹیز پیشن گوئی ٹیسٹ، جو جذب، تقسیم، میٹابولزم، اخراج اور زہریلا کی پیمائش کرتا ہے انسانی جسم میں مرکب کا.

خوش قسمتی سے، کیمنفارمیٹکس ماڈلز ADMET پراپرٹی کی پیشن گوئی کے ٹیسٹ بھی چلا سکتے ہیں۔یہ جانوروں میں کمپاؤنڈ کی جانچ کرنے سے پہلے بھی کیا جا سکتا ہے، تاکہ پریشانی والے امیدواروں کو جلد ہی مسترد کیا جا سکے۔ ایک بار پھر، ان ڈیجیٹل سمولیشنز کو انجام دینے سے ناکام کلینیکل ٹرائلز کی تعداد کم ہو جاتی ہے، ساتھ ہی ساتھ ٹیسٹ کے مضامین (اور اس کے نتیجے میں اخلاقی اثرات) کو استعمال کرنے کی ضرورت بھی کم ہو جاتی ہے۔

آخر میں، ہم نے وسیع اسٹروک میں دیکھا ہے کہ کیمو انفارمیٹکس کیا ہے اور یہ نئی دوائیں دریافت کرنے میں کس طرح مدد کرتا ہے۔ اس سائنسی نظم و ضبط کی وسعت بہت زیادہ ہے۔، تو مستقبل میں مزید اور بہتر نتائج کی توقع ہے۔ کیمسٹری کی طاقت کو کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس کے ساتھ ملانے سے، امکانات کی ایک پوری کائنات بیماریوں کے علاج کے لیے زیادہ تیزی سے، درست طریقے سے اور معاشی طور پر کھل جاتی ہے۔