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 п��облемы.
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.