Современные вычислительные алгоритмы позволяют сканировать базы данных с потенциалом до 10 секстиллионов молекул, что кардинально меняет подход к поиску перспективных лекарственных средств.
Традиционные методы скрининга, основанные на подборе молекул из ограниченных библиотек, зачастую оказываются дорогостоящими и неэффективными при поиске оптимальных отправных точек для дальнейшей разработки медикаментов.
Исследование, опубликованное в журнале Nature Communications, демонстрирует возможность использования компьютерного моделирования для ускорения процесса создания препаратов. «Мы используем компьютерные модели для поиска по базам данных, содержащих миллиарды молекул. Этот метод сможет ускорить дорогостоящий процесс разработки лекарств», – отмечает Йенс Карлссон.
В совместном проекте, реализуемом в Karolinska Institutet и Стокгольмском университете, ключевым объектом является фермент OGG1, участвующий в восстановлении повреждений ДНК. Основная цель исследования – выявление молекул, способных связываться с OGG1 и оказывать противовоспалительное действие.
Метод фрагментарного дизайна основывается на использовании небольших молекулярных фрагментов в качестве отправной точки, которые затем постепенно дополняются новыми элементами, подобно сборке пазла. «Это как собирать пазл. Мы начинаем с одного кусочка и постепенно строим молекулу, добавляя новые элементы. В итоге получается соединение, идеально подходящее к целевому белку», – поясняет Йенс Карлссон.
В процессе работы было создано более сотни различных молекул, разработанных с опорой на модель структуры OGG1, которые впоследствии синтезировали и испытали в лабораторных экспериментах. Полученные соединения продемонстрировали ингибирование активности фермента и выраженный противовоспалительный эффект, что было достигнуто благодаря поиску в базах данных, содержащих миллиарды доступных вариантов, и использованию возможностей суперкомпьютеров.
Особое значение имеет разработка программы аспиранта Андреаса Люттена, способной генерировать все возможные молекулы в заданном поисковом пространстве, что расширило количество вариантов до 10 секстиллионов. «С нашей стратегией мы можем очень эффективно искать через секстиллионы молекул лекарственных средств. В недалеком будущем мы сможем протестировать все потенциальные лекарственные молекулы в наших компьютерных моделях — прорыв, обладающий огромным потенциалом», – подчёркивает исследователь.
Несмотря на успехи вычислительного поиска, остаётся вопрос синтеза полученных молекул, так как не все вещества, разработанные алгоритмами, могут быть реализованы в лабораторных условиях. «В будущем нам придется разработать новые методы, чтобы успешно разрабатывать молекулы, которые компьютер может так быстро спроектировать», – отмечает Йенс Карлссон.
Изображение носит иллюстративный характер
Традиционные методы скрининга, основанные на подборе молекул из ограниченных библиотек, зачастую оказываются дорогостоящими и неэффективными при поиске оптимальных отправных точек для дальнейшей разработки медикаментов.
Исследование, опубликованное в журнале Nature Communications, демонстрирует возможность использования компьютерного моделирования для ускорения процесса создания препаратов. «Мы используем компьютерные модели для поиска по базам данных, содержащих миллиарды молекул. Этот метод сможет ускорить дорогостоящий процесс разработки лекарств», – отмечает Йенс Карлссон.
В совместном проекте, реализуемом в Karolinska Institutet и Стокгольмском университете, ключевым объектом является фермент OGG1, участвующий в восстановлении повреждений ДНК. Основная цель исследования – выявление молекул, способных связываться с OGG1 и оказывать противовоспалительное действие.
Метод фрагментарного дизайна основывается на использовании небольших молекулярных фрагментов в качестве отправной точки, которые затем постепенно дополняются новыми элементами, подобно сборке пазла. «Это как собирать пазл. Мы начинаем с одного кусочка и постепенно строим молекулу, добавляя новые элементы. В итоге получается соединение, идеально подходящее к целевому белку», – поясняет Йенс Карлссон.
В процессе работы было создано более сотни различных молекул, разработанных с опорой на модель структуры OGG1, которые впоследствии синтезировали и испытали в лабораторных экспериментах. Полученные соединения продемонстрировали ингибирование активности фермента и выраженный противовоспалительный эффект, что было достигнуто благодаря поиску в базах данных, содержащих миллиарды доступных вариантов, и использованию возможностей суперкомпьютеров.
Особое значение имеет разработка программы аспиранта Андреаса Люттена, способной генерировать все возможные молекулы в заданном поисковом пространстве, что расширило количество вариантов до 10 секстиллионов. «С нашей стратегией мы можем очень эффективно искать через секстиллионы молекул лекарственных средств. В недалеком будущем мы сможем протестировать все потенциальные лекарственные молекулы в наших компьютерных моделях — прорыв, обладающий огромным потенциалом», – подчёркивает исследователь.
Несмотря на успехи вычислительного поиска, остаётся вопрос синтеза полученных молекул, так как не все вещества, разработанные алгоритмами, могут быть реализованы в лабораторных условиях. «В будущем нам придется разработать новые методы, чтобы успешно разрабатывать молекулы, которые компьютер может так быстро спроектировать», – отмечает Йенс Карлссон.
