Bạn có biết việc phát hiện ra một loại thuốc mới mất từ 10 đến 15 năm và tốn kém hàng tỷ đô la không? Lượng thời gian, tiền bạc và công sức đầu tư là rất lớn, nhưng tất cả đang thay đổi nhờ một ngành khoa học được gọi là tin hóa học.Nó là gì và nó giúp khám phá ra những loại thuốc mới như thế nàoCâu trả lời vừa thú vị vừa phức tạp và trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích một cách đơn giản.
Tin học hóa học là gì? Sự kết hợp thú vị giữa hóa học và khoa học máy tính
Để hiểu Tin học hóa học là gì?Hãy tưởng tượng bạn phải tìm một chiếc chìa khóa duy nhất để mở một ổ khóa cực kỳ phức tạp. Nhưng chiếc chìa khóa đó lại bị giấu giữa một núi mười tỷ chìa khóa khác nhau. Thật là một nhiệm vụ khó khăn! Bạn có thể tưởng tượng được việc tìm kiếm và thử từng chìa khóa một bằng tay sẽ tốn bao nhiêu thời gian và công sức không?
Vâng, ngành công nghiệp dược phẩm đang phải đối mặt với thách thức to lớn này. Ổ khóa đại diện cho một loại protein gây bệnh, còn chìa khóa là một phân tử hóa học có thể được chuyển đổi thành thuốc. Trong nhiều thập kỷ, Các chuyên gia đã sử dụng các hệ thống 'thủ công' để tìm ra từng loại thuốc mới, đầu tư một lượng thời gian, tiền bạc và công sức thực sự khổng lồ.
Quay trở lại phép so sánh, hãy tưởng tượng rằng bây giờ bạn có một hệ thống thông minh Nó có thể loại trừ ngay lập tức chín trong số mười khóa không khớp. Hệ thống cũng giúp bạn dự đoán khóa nào có hình dạng hứa hẹn nhất, tập hợp chúng lại và phân loại thành từng nhóm. Tuyệt vời! Về bản chất, đó chính là điều kỳ diệu của Cheminformatics.
Cheminformatics là gì? Theo cổng thông tin PubMed, 'là một lĩnh vực công nghệ thông tin tập trung vào việc thu thập, lưu trữ, phân tích và xử lý dữ liệu hóa học.' Ngành khoa học này sử dụng khoa học máy tính và các kỹ thuật khoa học dữ liệu để giải quyết các vấn đề phức tạp trong hóa họcCông nghệ này chủ yếu tập trung vào việc khám phá thuốc, nhưng cũng có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác (hóa chất nông nghiệp, thực phẩm, v.v.).
Hai trụ cột cơ bản: Dữ liệu và Thuật toán
Để hiểu cách thức hoạt động của tin học hóa học, chúng ta phải nói về hai thành phần thiết yếu của nó: dữ liệu hóa học, một mặt, và thuật toán và mô hìnhMặt khác, các hệ thống này được sử dụng để xử lý dữ liệu hóa học và từ đó thu thập thông tin hữu ích cho phép tối ưu hóa quá trình phát triển thuốc. Để làm được điều này, trước tiên cần số hóa tất cả dữ liệu liên quan đến từng hợp chất hóa học hiện có.
Vì vậy, tất cả bắt đầu với số hóa các phân tửNhững dữ liệu này có thể được biểu diễn dưới dạng kỹ thuật số bằng các định dạng đặc biệt (như tệp SMILES, InChI hoặc SDF) mà máy tính có thể hiểu và xử lý. Tất nhiên, chúng ta không nói về những bản vẽ đơn giản: những tệp này mã hóa thông tin như nguyên tử, liên kết của chúng, cấu trúc ba chiều, điện tích, tính chất vật lý, v.v. Điều này đã dẫn đến sự tồn tại của những cơ sở dữ liệu khổng lồ lưu trữ hàng triệu phân tử, cả tự nhiên và tổng hợp.
- Khi các hợp chất hóa học, với tất cả các đặc tính của chúng, được đưa lên mặt phẳng kỹ thuật số, chúng ta có thể áp dụng các công cụ tính toán vào chúng.
- Đây chính là nội dung của tin học hóa học: áp dụng dữ liệu hóa học thống kê, các học máy, trí tuệ nhân tạo, khai thác dữ liệu và phương pháp nhận dạng mẫu.
- Tất cả các thuật toán và mô hình này đều giúp tăng tốc đáng kể việc phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ như vậy, với mục tiêu cuối cùng là phát triển thuốc.
Tin học hóa học giúp khám phá ra các loại thuốc mới như thế nào
Về cơ bản, những gì cheminformatics làm là tối ưu hóa mọi giai đoạn của quá trình khám phá và phát triển thuốcCần lưu ý rằng quá trình này là một chu trình dài và phức tạp, có thể mất từ 10 đến 15 năm và tiêu tốn hàng tỷ đô la. Tuy nhiên, phần lớn nỗ lực này đã được đơn giản hóa đáng kể nhờ sự kết hợp giữa hóa học và khoa học máy tính. Hãy cùng xem xét cách thức điều này có thể thực hiện được trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển thuốc:
Giai đoạn 1: Khám phá và Nghiên cứu
Để tạo ra một loại thuốc, điều đầu tiên các nhà khoa học làm là tìm hiểu nguyên nhân gây bệnh. Trong nguyên nhân đó, Họ xác định mục tiêu hoặc mục đích sinh học (như protein hoặc gen) có thể được thay đổi để điều trị bệnh.. Tại thời điểm này, tin học hóa học giúp biết liệu một mục tiêu có "có thể điều trị bằng thuốc" hay không, tức là nếu nó có bu lông (trở lại phép loại suy ban đầu) trong đó để giới thiệu một chìa khóa (phân tử) để cố gắng sửa đổi nó.
Ngoài ra, các kỹ thuật xử lý dữ liệu cũng giúp xác định và tạo ra các phân tử ứng viên (nhiều chìa khóa) có thể tương tác với mục tiêu. Thay vì phải thử nghiệm vật lý hàng triệu hợp chất, một sàng lọc ảo trong các cơ sở dữ liệu khổng lồ để xác định những ứng viên tốt nhất. Nhờ đó, việc trước đây mất hai đến bốn năm giờ đây có thể hoàn thành trong thời gian ngắn hơn nhiều, với mức đầu tư về tiền bạc và công sức cũng ít hơn.
Giai đoạn 2: Giai đoạn tiền lâm sàng
Trong giai đoạn tiền lâm sàng, các hợp chất triển vọng nhất được xác định sẽ được lấy ra và nghiên cứu nghiêm ngặt để đánh giá tính an toàn và hiệu quả của chúng. Các nghiên cứu này thường được tiến hành cả hai giai đoạn. trong ống nghiệm (trên tế bào và mô) như trong cơ thể sống (ở động vật). Nhưng, Tin học hóa học cho phép tất cả các nghiên cứu này được mô phỏng trong máy tính, nghĩa là, trên máy tínhvà cho kết quả rất giống với các xét nghiệm trong phòng thí nghiệm. Đương nhiên, điều này tiết kiệm tài nguyên và thời gian, đồng thời ngăn ngừa việc tổng hợp hàng trăm biến thể vô dụng.
Giai đoạn 3: Giai đoạn thử nghiệm lâm sàng
Nếu các nghiên cứu tiền lâm sàng thành công, hợp chất sẽ được chuyển sang thử nghiệm trên người. Tất nhiên, một hợp chất như vậy có thể rất mạnh trong ống nghiệm hoặc trong mô phỏng kỹ thuật số. Nhưng nếu cơ thể con người không hấp thụ được, hoặc nó độc hại, hoặc gan chuyển hóa nó quá nhanh, thì đó sẽ là một thất bại của thuốc. Do đó, trước khi thử nghiệm trên người, cần phải tiến hành Thử nghiệm dự đoán tính chất ADMET, đo lường khả năng hấp phụ, phân phối, chuyển hóa, bài tiết và độc tính của hợp chất trong cơ thể con người.
May mắn thay, Các mô hình tin học hóa học cũng có thể chạy các thử nghiệm dự đoán thuộc tính ADMETViệc này thậm chí có thể được thực hiện trước khi thử nghiệm hợp chất trên động vật, nhằm loại trừ sớm các ứng viên có vấn đề. Một lần nữa, việc thực hiện các mô phỏng kỹ thuật số này giúp giảm số lượng thử nghiệm lâm sàng thất bại, cũng như nhu cầu sử dụng đối tượng thử nghiệm (và tác động đạo đức do đó).
Tóm lại, chúng ta đã thấy được khái quát về tin học hóa học và cách nó giúp khám phá ra các loại thuốc mới. Khả năng mở rộng của ngành khoa học này là rất lớn., vì vậy chúng ta kỳ vọng sẽ có nhiều kết quả tốt hơn trong tương lai. Bằng cách kết hợp sức mạnh của hóa học với trí tuệ tính toán, cả một vũ trụ khả năng mở ra để điều trị bệnh nhanh hơn, chính xác hơn và tiết kiệm hơn.
Từ nhỏ, tôi đã say mê mọi thứ liên quan đến khoa học và công nghệ, đặc biệt là những tiến bộ giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng và thú vị hơn. Tôi thích cập nhật những tin tức và xu hướng mới nhất, và chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến và lời khuyên của mình về các thiết bị và tiện ích mà tôi sử dụng. Điều này đã dẫn tôi trở thành một người viết nội dung web cách đây hơn năm năm, chủ yếu tập trung vào các thiết bị Android và hệ điều hành Windows. Tôi đã học cách giải thích các khái niệm phức tạp bằng những thuật ngữ đơn giản để người đọc có thể dễ dàng hiểu được.