Bioinformatyka pomaga firmom farmaceutycznym
Katarzyna Marciniak | 2006-08-07
W ostatnich czasach wiele mówi się o bioinformatyce- nauce XXI wieku. Związane jest to z postępami w sekwencjonowaniu genomów różnych organizmów, które dostarczają informacji do baz danych. Jednak bioinformatyka to nie tylko biologiczne bazy danych- to także niezwykle pomocna dyscyplina , szczególnie jeśli chodzi o przemysł farmaceutyczny, ułatwiająca pracę i prowadzenie badań naukowych. To także ogromne możliwości i miejmy nadzieję, że również owocna przyszłość...
Kilka lat temu Narodowy Instytut Zdrowia stworzył BISTI, czyli Inicjatywę Biomedycznej Informacji i Technologii, po to aby kontrolować rozwój bioinformatyki w USA. Praca BISTI opierała się na na biomedycznych badaniach, których celem miał być rozwój przemysłu farmaceutycznego. Wówczas bioinformatyka była nową z którą wiązano olbrzymie nadzieje i uważano, że tkwi w niej ogromny potencjał.
Wspomaganie Komputerowe Projektowania Leków, nazywane jest w skrócie CADD. System ten jest wykorzystywany między innymi przez BISTI. Jest to specjalistyczna dziedzina, która wykorzystuje metody komputerowe w procesie symulacji interakcji między receptorem a lekiem. CADD zależy w głównej mierze od zastosowanych narzędzi bioinformatycznych, aplikacji oraz wykorzystywanych baz danych. Istnieje związek pomiędzy badaniami stosowanymi w CADD, a badaniami w dziedzinie bioinformatyki.
Bioinformatyka obejmuje kilka dyscyplin i metodologii:
- Biologię molekularną,
- Genomikę i proteomikę
- CADD
- Badania komputerowe
- Aplikacje i bazy danych
- Zarządzania informacją/ Technologię Informacyjną.
Istnieje kilka istotnych obszarów wspierania CADD przez bioinformatykę:
- Wirtualne Obrazowanie (vHTS) - Firmy farmaceutyczne ciągle poszukują nowych środków, aby ulepszać leki. Jedną z najważniejszych metod stosowanych w wirtualnym obrazowaniu jest vHTS. W metodzie tej wykorzystuje się białka dostępne w bazach danych struktur molekularnych, w celu ustalenia droga doświadczalną, która z molekuł silniej zwiąże się z potencjalnym celem leku, czyli która okaże się bardziej skuteczna.
- Analiza sekwencji - polega na porównywaniu sekwencji z sekwencją modelową. Dzięki temu możliwe jest badanie powiązań ewolucyjnych organizmów, a także wyszukiwanie podobieństw między badaną sekwencją a sekwencjami zawartymi w bazach danych.
- Modelowanie homologiczne - polega na determinowaniu struktury trzeciorzędowej białek. Ponieważ większość tzw. celów, czyli obszarów na które ma wpłynąć dany lek, zbudowane jest z białek, to znajomość struktury trzeciorzędowej ma ogromne znaczenie. Ciało człowieka zawiera od 500 tysięcy do miliona białek. Struktura trzeciorzędowa została poznana tylko w przypadku niewielkiej liczby z nich. Wykorzystuje się w tym przypadku takie narzędzia, jak MODELLER, oraz bazę SWISS-MODEL
- Wyszukiwanie podobieństw - bardzo powszechna czynność stosowana przez firmy farmaceutyczne, wykorzystująca różnorodne narzędzia ( podobieństwa dwuwymiarowe lub trójwymiarowe)
- Optymalizacja - jest to najdłuższy i najkosztowniejszy z etapów. Polega ona na modyfikacji struktury pierwszorzędowej i drugorzędowej takich związków. Może się ona odbywać np. przy pomocy programu WABE.
- Fizykochemiczne Modelowanie - ukazuje interakcje pomiędzy lekiem a miejscem jego ataku. Obejmuje sposób wiązania się tych dwóch elementów, a także informuje o biofizycznych i biochemicznych cechach każdej z nich. Przeważnie odbywa się to z zastosowaniem bazy danych Swiss-PDB. Baza ta pozwala na przewidywanie właściwości fizykochemicznych, takich jak hydrofobowość i polarność, które wywierają wpływ na tworzenie się wiązań między wspomnianymi cząsteczkami.
- Biodostępność i Bioaktywność - wiele testowanych środków, jak się okazuje, nie przechodzi pozytywnie badań klinicznych. Następuje to po kilku latach żmudnych badan, oraz po licznych nakładach finansowych związanych z wyprodukowaniem takiego specyfiku. Jako kolejną przyczynę niepowodzeń możemy wymienić toksyczność oraz zaburzenia metabolizmu, jakie dany związek powoduje. Charakterystycznymi cechami takich związków są; absorpcja, dystrybucja, metabolizm, wydalanie, toksyczność. Wszystkie te cechy można określić dwoma terminami: biodostępność i bioaktywność. Przeważnie cechy te są sprawdzane w wyniku badań laboratoryjnych, jednakże istnieje możliwość sprawdzenia ich za pomocą programów bioinformatycznych.
Wśród korzyści wynikających ze stosowania metody CADD możemy wymienić redukcję kosztów. Jest to jeden z najważniejszych czynników, który wpływa na zastosowanie metod komputerowych w przemyśle farmaceutycznym. Kolejną zaletą jest wybór najlepszego z możliwych medykamentów. Stosownie metod bioinformatycznych w tej dziedzinie pozwala odnaleźć możliwe interakcje, co bez wątpienia jest bardzo dużym atutem. Często, gdy naukowcy tworzą przy pomocy komputera związek, składający się z dwóch molekuł, który jest potencjalnym lekiem, okazuje się, że w momencie symulacji pojawiają się nowe koncepcje, dotyczące ulepszenia takiego specyfiku.
Metoda CADD razem z bioinformatyką tworzą bardzo ważną i potężną kombinację w przypadku badań nad nowymi lekami, a jedynym problemem jest znalezienie odpowiednich, doświadczonych ludzi, którzy będą wprowadzać udoskonalenia a także tworzyć nowe programy dla przemysłu farmaceutycznego
Źródło: B-eye-NETWORK