МОСКВА, 25 сен. Ускорить поиск новых лекарственных препаратов и биологически активных молекул в 100–1000 раз, а также удешевить это процесс, может помочь новый алгоритм, разработанный учеными СибГМУ. Результаты исследования опубликованы в журнале Advanced targets in Biomedicine.
Разработка эффективного лекарства часто сравнима с поиском иголки в стоге сена среди миллионов возможных химических соединений, рассказали исследователи Сибирского государственного медицинского университета (СибГМУ).
Предложенный учеными вуза подход работает, по их словам, как мощный «магнит». Он позволяет быстро отсеять бесперспективные варианты и выбрать несколько наиболее вероятных кандидатов для дальнейшей экспериментальной проверки. Новый алгоритм, основанный на инструментах биоинформатики, позволяет по химическому строению соединения предсказать, на какие процессы в клетке оно может повлиять, объяснили авторы исследования.
По их словам, такой подход позволяет сократить время и стоимость первоначального этапа создания лекарств минимум на 30–40 процентов, сконцентрировав усилия на самых многообещающих молекулах. Использование подобного метода повышает эффективность поиска в 100–1000 раз по сравнению со случайным перебором вариантов, а точность предсказаний модели составляет более 86 процентов.
«
"Преимущество и новизна нашего подхода заключаются в его комплексности и доступности. Мы не просто предсказываем, свяжется ли вещество с одной мишенью, а анализируем его потенциальное глобальное влияние на все системы организма сразу, определяя, какие генетические пути оно включает или выключает", — рассказал заведующий лабораторией клеточных и микрофлюидных технологий СибГМУ Игорь Хлусов.
Специалисты вуза утверждают, что их разработка имеет двойную практическую значимость. Во-первых, она оптимизирует отбор перспективных лекарственных и биологических молекул. Во-вторых, способствует развитию персонифицированной медицины, так как позволяет прогнозировать индивидуальную молекулярно-генетическую реакцию клеток на разрабатываемое вещество.
По словам ученых, хотя компьютерный дизайн лекарств является активно развивающимся направлением в мире, многие аналогичные системы требуют значительных вычислительных мощностей. Преимущество разработанного в СибГМУ алгоритма заключается в том, что он построен на основе открытых баз данных и поисковых машин, рассказали авторы исследования. Это делает методику доступной и экономичной.
В ходе исследования использовался веб-сервис DIGEP-Pred 2.0. Он обучен на базе данных известных химических веществ и их свойств. Кроме того, учеными применялся статистический анализ: с помощью специальных алгоритмов они группируют гены по их функциям и сигнальным путям.
На данном этапе перед специалистами вуза стоит задача дальнейшего развития исследования. К примеру, уже активно используются инструменты молекулярного докинга и молекулярной динамики. Исследование выполнено в рамках программы «Приоритет-2030».
Свежие комментарии