В Сибири нашли способ ускорить создание лекарств в сотни раз

Новый алгоритм, разработанный учеными СибГМУ, может значительно ускорить поиск новых лекарственных препаратов и биологически активных молекул, сократив время на 100–1000 раз и снизив затраты на этот процесс.

Эти важные результаты исследования были опубликованы в журнале Advanced targets in Biomedicine.

Часто разработка эффективного лекарства ассоциируется с задачей поиска иголки в стоге сена среди огромного количества потенциальных химических соединений, поделились ученые СибГМУ. Новый алгоритм представляет собой инновационный подход к этой проблеме, который может значительно упростить и ускорить процесс отбора перспективных соединений для дальнейшего изучения.

Это открытие открывает новые перспективы в области медицинской науки и фармакологии, позволяя исследователям более эффективно и быстро находить потенциально ценные молекулы для разработки новых лекарственных препаратов.

Исследователи университета утверждают, что разработанный ими метод действует как сильный "магнит", притягивая к себе наиболее перспективные варианты и выделяя несколько потенциальных кандидатов для последующего экспериментального тестирования. Новый алгоритм, основанный на инструментах биоинформатики, предсказывает, какое воздействие на клеточные процессы может оказать химическое соединение, по его структуре, утверждают авторы исследования.

Этот подход сокращает время и затраты на начальном этапе разработки лекарств на 30–40%, позволяя сосредоточить усилия на наиболее перспективных молекулах. С помощью данного метода ученые могут эффективно отсеять неперспективные вещества и сосредоточиться на тех, которые обещают наибольший потенциал в разработке новых лекарственных препаратов.

Исследование данного метода значительно увеличивает эффективность поиска в сравнении с случайным перебором вариантов, ускоряя процесс на 100–1000 раз, и обеспечивает точность предсказаний модели на уровне более 86 процентов. Это позволяет специалистам вуза говорить о двойной значимости их разработки. Во-первых, она оптимизирует отбор перспективных лекарственных и биологических молекул. Во-вторых, способствует развитию персонифицированной медицины, предоставляя возможность прогнозировать индивидуальную молекулярно-генетическую реакцию клеток на новые препараты.

Исследование, проведенное учеными, показало, что сфера компьютерного дизайна лекарств активно развивается по всему миру, однако многие существующие системы требуют значительных вычислительных ресурсов. Важным преимуществом нового алгоритма, разработанного в СибГМУ, является его основа на открытых базах данных и поисковых машинах, что делает его доступным и экономичным, как утверждают авторы исследования.

Кроме того, в процессе исследования был задействован веб-сервис DIGEP-Pred 2.0, который обучен на базе данных о химических веществах и их свойствах. Ученые также использовали статистический анализ, с помощью специальных алгоритмов группируя гены по их функциональности и сигнальным путям. Это позволяет более глубоко изучать взаимосвязи между генами и химическими соединениями.

Таким образом, новая методика не только упрощает процесс разработки лекарств, но и способствует более точному анализу данных о химических веществах и генах, что открывает новые перспективы для медицинской науки и фармацевтики.

На данном этапе перед специалистами вуза стоит важная задача - продолжить исследования в области молекулярной биологии. Новые методы, такие как молекулярное моделирование и анализ, становятся неотъемлемой частью работы исследователей. Эти инструменты помогают углубить понимание молекулярных процессов и явлений, открывая новые перспективы для развития науки. Исследование проведено в рамках программы "Приоритет-2030", которая направлена на поддержку исследований в области биомедицины и фармакологии.

Источник и фото - ria.ru