Поиск новых эффективных терапевтических молекул занимает внушительное количество времени и ресурсов – и чаще всего оканчивается неудачей.
Исследователи из Университета Южной Калифорнии разработали новый алгоритм, который увеличивает вероятность идентификации эффективных препаратов и затрачивает значительно меньше времени в сравнении с аналогичными методами. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.
Обычно скрининг ограничивается несколькими миллионами молекул. Первые результаты получаются достаточно приблизительными и в последующем требуют особой доработки – удаления некоторых химических частей молекулы и замены их на другие. Этот процесс происходит в лаборатории и требует многих лет проб и ошибок, и даже такое количество потраченного времени не гарантирует успех.
На помощь приходят компьютерные технологии – использование специальных виртуальных каталогов соединений, доступных для синтеза, позволяет с большей вероятностью получать молекулы, которые будут подходить к таргетному белку. Но ввиду их огромного объема, а также все той же необходимости их доработки, это не является окончательным решением проблемы.
Новый подход предполагает скрининг, при котором не требуется использование целой библиотеки соединений. Вместо этого система способна напрямую работать с соединениями (синтонами) для их эффективного комбинирования.
Метод под названием V-SYNTHES (Virtual Synthon Hierarchical Enumeration Screening) требует значительно меньше времени и вычислительной мощности в сравнении с другими скрининговыми системами.
Стоит отметить, что объем молекулярных библиотек непрерывно растет, что делает крайне актуальным разработку новых методов по поиску лекарственных соединений. Созданная система может быть внедрена в биотехнологическую и фармацевтическую индустрии.
