UNAM создает вычислительные модели для улучшения противоопухолевых препаратов

Эксперты из Национального автономного университета Мексики (UNAM) создали теоретические вычислительные модели, которые могут помочь улучшить свойства лекарств против таких заболеваний, как рак.

Группа исследователей из химического факультета (FQ) УНАМ в сотрудничестве с учеными из Италии и Канады обнаружила соединения со значительной активностью против молекулярной мишени, называемой ДНК-метилтрансферазой, которые были активны против рака.

Исследователь Хосе Луис Медина Франко, который участвует в проекте, объяснил, что вычислительные методы регулярно используются в фармацевтической промышленности и других государственных и частных исследовательских центрах для ускорения разработки веществ.

«Вычислительные инструменты помогают анализировать данные, обрабатывать информацию и создавать модели, чтобы сделать это быстрее», – сказал он.

Он пояснил, что эта процедура в традиционных условиях будет «очень трудоемкой и дорогостоящей», но с помощью этих методов время можно сократить от «5 до 10 лет, на основе проб и ошибок, но с новыми методами испытания могут быть более целенаправленными и точными». .

Медина Франко объяснила, что создание лекарств – это результат междисциплинарных усилий; Он начинается с анализа доступной информации и сбора данных, чтобы затем создать прогностические модели, предвидеть новые соединения и их биологическую активность.

Затем с помощью других специалистов проводятся эксперименты и биологические тесты.

В настоящее время в фармацевтической промышленности и в других исследовательских центрах проводятся масштабные испытания соединений, где есть библиотеки молекул от 10 000 до 100 000 соединений, и проводится биологическая оценка всех из них.

Этот процесс, называемый тестированием с высокой пропускной способностью, отнимает много времени и является дорогостоящим, «потому что нужны роботы, которые есть не в любом учреждении», – сказал он.

Затем вычислительные методы вносят вклад в скрининг или тестирование со 100 соединениями вместо 100 тысяч, поскольку количество молекул, которые нужно тестировать, значительно сокращается.

«Какие из них могут иметь биологическую активность, прогнозируется, и выбранные соединения (два, пять или десять) отправляются группе, которая проводит биологическую оценку», – сказал он.

Таким образом, вместо случайной проверки того, какое соединение убило паразита, такого как Trypanosoma cruzi – причина болезни Шагаса, – вычислительные методы предполагают, какие молекулы могут иметь против него биологическую активность.

Если это верно, на следующем этапе его активность оптимизируется для повышения его эффективности. На этом этапе третья группа экспертов вмешивается, чтобы внести небольшие изменения или корректировки в конструкции, объяснил ученый.

Одним из направлений исследований Медины Франко и его рабочей группы «Компьютерный дизайн лекарств» на вышеупомянутом факультете является поиск полезных соединений против так называемых эпигенетических мишеней, группы макромолекул, которые регулируют экспрессию ДНК. .

Когда эти правила работают неправильно, это имеет серьезные последствия для здоровья, такие как рак, нейродегенеративные заболевания или диабет.

Точно так же существует проект по репозиционированию лекарств в сотрудничестве с Альфонсо Дуэньясом из периферийного подразделения Института биомедицинских исследований UNAM при Национальном институте рака (INCan).

В этом проекте они используют лекарства, одобренные для клинического использования, которые полезны при лечении рака, такие как гидралазин, сердечно-сосудистый препарат.

Специалист отметил, что этот тип проекта поможет Мексике перестать быть страной макиладор в фармацевтической сфере и присоединиться к «фундаментальным исследованиям с более ведущей ролью», – сказал он.

С информацией от Noticieros Televisa

Foto: Twitter

Источник записи: https://www.globalmedia.mx