Ученые все чаще обращаются к компьютерному моделированию, как очень полезному инструменту, дающему возможность проверить идеи и разработки в условиях, приближенных к реальным.
Разумеется, настолько, насколько это можно смоделировать. Самолеты, мосты, здания и многое другое моделируют и испытывают на прочность виртуально.
Ничто не мешает применить такой подход и для создания новых лекарств. В этой статье мы расскажем о наиболее используемых методах компьютерной помощи в столь нелегком деле.
Более полные модели.
Принцип работы многих лекарств основан на блокировке или стимулировании активности определенных белков .Для того, чтобы создать лекарство, которое будет взаимодействовать с определенным белком определенным образом, химики начинают с построения компьютерной модели.
В ней изучают связь белка с молекулой. Для этого приходится создавать виртуальные модели молекул и белков. Чем ближе модель к реальным образцам, тем больше можно узнать о взаимодействиях и предсказать, что произойдет в том или ином случае.
Новое использование старых лекарств.
Создание нового лекарства — штука непростая. Разработка, тестирование и вывод на рынок могут занимать 15 лет и стоить миллиарды долларов. Альтернативой может являться использование уже проверенных, готовых лекарств для лечения новых болезней.
Для этого ученые ищут в разных болезнях общие моменты. К примеру, исследователи из Стенфордского университета таким образом нашли 53 заболевания, к которым могут подходить уже существующие лекарства.
Ускорение отсева неверных решений.
В процессе исследования молекул с терапевтическим потенциалом ученые вынуждены прибегать к методу перебора вариантов с целью поиска самых многообещающих. Очевидно, что такая работа может длиться бесконечно долго, ведь каждый вариант надо создать и опробовать в лаборатории.
С помощью производительных компьютеров и моделирования ученые могут перебирать варианты гораздо быстрее, дешевле и эффективнее. К примеру, ученые смогли проверять около 40 тысяч соединений в день, чтобы найти способные блокировать белок, делающий менее эффективными химиотерапевтические препараты.
Всего было изучено 8 млн соединений, из которых осталось всего несколько сотен наиболее подходящих. В результате, лабораторные исследования ведутся только с 30.
Предсказание побочных эффектов.
Лекарства нередко взаимодействуют не только со своей целью. В результате это приводит к разного рода нежелательным побочным эффектам. При провалах в клинических испытаниях побочные эффекты занимают второе место после отсутствия эффективности.
Здесь ученые пытаются использовать информацию о компонентах уже изученных лекарств, чтобы предсказать побочные эффекты новых. Для этого производится анализ тысяч химических соединений. Таким образом, удается сократить время тестирования вдвое.
Отслеживание пути лекарства.
Еще один способ предсказания побочных эффектов и выяснения эффективности лекарства — наблюдение за путешествием препарата по организму. Для этого ученые создали компьютерную симуляцию транспортировки лекарства на клеточном уровне.
Это позволяет наблюдать за распределением молекул препарата в клетках и выяснить, как и когда они достигают своих целей. Симуляция может использоваться для изучения не только новых лекарств, но и тех, которые уже есть на рынке.
В целом, по мере роста производительности компьютеров, ученые могут решать с их помощью все более сложные задачи. Тем не менее, многие задачи требуют гораздо больше вычислительных мощностей.
Даже с помощью огромных вычислительных центров симуляции могут проходить годами. И чем больше условий, чем ближе модель к реальной жизни, тем больше времени понадобится.
