6)Клинические испытания
7)Производство препарата
До появления компьютерных методов проектирования лекарственных средств основными источниками претендентов на лекарственные соединения были живые организмы и классический химический синтез. В ходе экспериментального тестирования огромное большинство веществ-претендентов отбрасывались как неперспективные по причинам неэффективности, ядовитости, сложности получения и. т. д. и только одно из 100 000 претендентов на лекарственное средство могло стать реальным лекарством. Компьютерные методы позволили оптимизировать первые четыре этапа проектирования и на два порядка сократить количество веществ, которые нужно синтезировать для доклинических и клинических испытаний. Конечно, эти подходы не могут полностью заменить реальные эксперименты, их задача — подбор наиболее вероятных мишеней для действия лекарственных средств и взаимодействующих с этими мишенями лигандов для последующей проверки в биологических экспериментах.
Внашей учебной научной работе мы сделали небольшую и очень упрощенную, но реальную работу по второму этапу конструирования лекарственного средства — выбору и изучению молекулярной мишени.
Впоследнем задании мы выяснили, что многофункциональный вирусный белок NS3 имеет три домена, одним из которых является протеаза. Структурный домен протеазы — это фермент, взаимодействующий с субстратом по принципу «ключ-замок», подобно множеству других ферментов. Зная пространственную структуру домена протеазы с её кофактором, мы можем подобрать химическое соединение (лиганд), изменяющий конформацию активного центра фермента. При этом важно изменить конформацию таким образом, чтобы фермент потерял специфичность к определенному субстрату, т. е. перестал связываться с конкретными участками полипротеина, по которым его нужно расщеплять. Тонкий механизм сборки вирусной частицы при этом будет нарушен и вирус будет обезврежен.
Если продолжить проектирование, то следующим этапом будет проверка модели с помощью методов молекулярной динамики, затем -
46
виртуальный компьютерный скрининг для поиска подходящих лигандов.
Современный уровень развития структурной биологии позволяет получать с помощью компьютерного моделирования оценки для энергии взаимодействия потенциальных лекарственных препаратов с белками-рецепторами, отличающиеся от экспериментальных величин в пределах десяти процентов. . Такого рода расчеты требуют значительных затрат компьютерного времени, но все равно на много порядков дешевле чем экспериментальные методы. С помощью технологий виртуального скрининга существует возможность найти среди сотен тысяч химических соединений те вещества, которые могут взаимодействовать с нужным сайтом белка-рецептора с необходимой степенью сродства. В процессе виртуального скрининга для каждого химического соединения производится проверка, насколько это вещество может быть совмещено по форме с нужным сайтом белкарецетора; такая процедура называется докингом.
После виртуального скрининга следуют испытания найденных претендентов на лекарственное средство vin vitro и in vivo и далее по шагам, до самого производства лекарственного препарата.
47
1.А. Леск Введение в биоинформатику, Москва, Бином, 2009
2.А. С. Иванов, А. В. Веселовский, А. В. Дубанов, В. С. Скворцов, А. И. Арчаков Интегральная платформа «От генома до прототипа лекарства» in silico и in vitro, курс лекций
3. Р. Дурбин, Ш. Эдди, А Крог, Г. |
Митчинсон |
Анализ |
|
биологических последовательностей, |
вероятностные |
модели |
|
белков и нуклеиновых кислот, НИЦ |
Москва-Ижевск, |
||
«Регулярная и хаотическая динамика», 2006 |
|
|
|
4.Молекулярная эволюция и филогенетический анализ : учебное пособие Лукашов В. В. учебное пособие БИНОМ.
Лаборатория знаний 2009 |
|
5. Х.Д. Хёлтье, В. Зиппль, |
Д. Роньян, Г. Фолькерс |
Молекулярное модерирование |
- теория и практика, Москва, |
Бином, 2010 |
|
6.И. Сердюк, Н. Заккаи, Дж. Заккаи Методы в молекулярной биофизике. Структура, функция, динамика (комплект из 2 книu) КДУ, 2009 г.
7.Ж. Сетубал, Ж. Мейданис Введение в вычислительную молекулярную биологию Introduction to Computational Molecular Biology, НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", Институт компьютерных исследований, 2007 г.
8.С. Игнасимуту Основы биоинформатики, НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", Институт компьютерных исследований, 2007 г.
9.Жимулев И. Ф. Общая и молекулярная генетика Сибирское университетское издательство 1998
10.Бородовский М., Екишева С. Задачи и решения по анализу биологических последовательностей, Регулярная и хаотическая динамика, 2008 г.
11.Edited by Jonathan M. Keith Bioinformatics Volume II. Structure, Function and Applications, Humana Press, 2008
12.J. Bedell, I.Korf, M Yandell - BLAST 2003, O’Reilly
13.R. Pevsner “Bioinformatics and Functional Genomics” (2nd ed.), J. Wiley & Sons, NJ, 2009
48
14. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика - 12-е изд., перераб. - Москва : Высшее образование, 2008.
15.М. Джаксон Молекулярная и клеточная биофизика Molecular and Cellular Biophysics, Бином, 2009 г.
16.Иванов В.А., Рабинович А.Л., Хохлов А.Р. Методы компьютерного моделирования для исследования полимеров и биополимеров, Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2009
17.Гасфилд Д. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах: Информатика и вычислительная биология, БХВПетербург, 2003
18.Барковский Е.В., Бутвиловский А.В., Бутвиловский В.Э., Давыдов В.В., Хрусталев В.В., Казюлевич С.Р. Методы молекулярной эволюции и филогенетики: учеб.-метод. пособие, БГМУ, 2005
19.Bernhard Haubold, Thomas Wiehe - Introduction to Computational
Biology: An Evolutionary Approach, Birkhauser Verlag, 2006
20. N. Gautham Bioinformatics: |
databases and algorithms, |
Alpha Science International Ltd, |
2005 |
49