В Сибири нашли способ ускорить создание лекарств в сотни раз

Это важное открытие было опубликовано в журнале Advanced targets in Biomedicine.

Разработка эффективных лекарств сегодня становится все более сложной задачей, сопоставимой с поиском иголки в стоге сена среди миллионов возможных химических соединений, как отмечают исследователи СибГМУ. Новый алгоритм представляет собой переломный момент в этой области, обещая значительно упростить и ускорить процесс отбора потенциальных лекарственных препаратов.

Благодаря инновационному подходу, разработанному учеными, возможно создание новых лекарственных средств, способных более эффективно бороться с различными заболеваниями. Это открытие открывает новые перспективы для фармацевтической индустрии и медицины в целом, повышая шансы на появление инновационных лекарств.

Новый подход, предложенный учеными вуза, можно сравнить с мощным "магнитом", который способен быстро отсеять неэффективные варианты и выделить несколько наиболее вероятных кандидатов для последующей экспериментальной проверки. Этот алгоритм, основанный на инструментах биоинформатики, предоставляет возможность на основе химической структуры соединения предсказать, какие процессы в клетке оно может затронуть, утверждают авторы исследования.

По мнению ученых, такой подход позволяет значительно сократить время и затраты на первоначальном этапе разработки лекарств, минимизируя их примерно на 30–40 процентов. Это достигается за счет концентрации усилий на наиболее перспективных молекулах и исключении неэффективных вариантов из рассмотрения.

Исследователи университета утверждают, что использование данного метода значительно ускоряет процесс поиска вариантов, увеличивая эффективность на 100–1000 раз по сравнению с случайным перебором. Кроме того, точность предсказаний модели достигает более 86 процентов. Это позволяет значительно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на поиск оптимальных решений в различных областях науки и техники.

Специалисты вуза подчеркивают, что их разработка имеет не только теоретическое, но и практическое значение. В частности, она оптимизирует процесс отбора перспективных лекарственных и биологических молекул, что является критически важным для фармацевтической и медицинской индустрий. Более того, новый метод способствует развитию персонифицированной медицины, предоставляя возможность прогнозировать индивидуальную молекулярно-генетическую реакцию клеток на разрабатываемые препараты.

В результате использования данной технологии, исследователи и практикующие врачи могут значительно улучшить процессы разработки и применения лекарств, что в свою очередь приведет к более эффективному и персонализированному лечению пациентов.

Исследователи отмечают, что сфера компьютерного дизайна лекарств активно развивается по всему миру, однако многие существующие системы требуют значительных вычислительных ресурсов. В этой связи разработанный в СибГМУ алгоритм выделяется тем, что использует открытые базы данных и поисковые машины, что делает его доступным и экономичным, сообщают авторы исследования.

Важным инструментом в проведении исследования стал веб-сервис DIGEP-Pred 2.0, который обучен на данных о химических веществах и их свойствах. Кроме того, ученые применили статистический анализ, используя специальные алгоритмы для группировки генов по их функциям и сигнальным путям.

Это подход позволяет не только эффективно прогнозировать свойства химических веществ, но и упрощает процесс разработки новых лекарственных препаратов. Комбинация открытых данных и алгоритмов анализа открывает новые перспективы для развития компьютерного дизайна лекарств и биоинформатики.

В рамках программы "Приоритет-2030" специалисты вуза столкнулись с важной задачей - продолжить исследования в области молекулярной биологии. Они активно применяют инструменты молекулярного докинга и молекулярной динамики для достижения поставленных целей. Этот проект стал важным шагом в развитии научных знаний и технологий в университете.

Источник и фото - ria.ru