Химические методы поиска новых лекарств будут заменены компьютерным моделированием

Исследователям из Свободного университета Амстердама (Нидерланды) в сотрудничестве со своими коллегами из Венского университета, а также Венского медицинского университета (Австрия) удалось получить революционно новую информацию относительно молекулярного базиса рецепторов GABAA (ГАМК), которые являются важным классом рецепторов головного мозга, участвующих непосредственно в контролировании уровня возбуждения нейронов. Новые сведения были опубликованы в журнале Nature Chemical Biology.

GABAA-рецепторы считаются основными тормозящими рецепторами мозга, а также объектом действия многих клинически важных препаратов против эпилепсии, повышенной возбудимости и расстройств сна. Голландско-австрийская группа разработала трёхмерную структурную модель GABAA-рецептора при помощи программы компьютерного молекулярного дизайна и предсказала, что новые молекулы-нейрохимикаты могут связываться с рецептором таким же образом, как бензодиазепины (впрочем, зная, что диазепам прописывают страдающим всеми вышеперечисленными недугами, этот вывод можно было сделать, сидя на кухне).

На основании построенной модели рецептора и гипотетического характера его связывания с лигандом удалось сформировать небольшой набор молекул из обширной базы веществ и провести компьютерную симуляцию скрининга наиболее активных из них. Проведённые впоследствии лабораторные эксперименты подтвердили, что те малые молекулы, которые были выбраны в ходе моделирования связывания, действительно были способны модулировать активность GABAA-рецептора. Некоторые из обнаруженных активных молекул относительно малы, что делает их привлекательными в качестве отправной точки для «метода поиска лекарственных средств на основании активных фрагментов».

Основная заслуга исследователей состоит в том, что им удалось найти активные молекулы, абсолютно не прибегая к каким-либо лабораторным экспериментам, не говоря уже о многопоточном методе скрининга (лабораторная проверка полученных результатов не в счёт). Применение такого рода подходов должно позволить резко сократить затраты на разработку лекарств, а также заниматься одновременным созданием нескольких альтернативных вариантов.

По материалам Computelenta.ru

• Новая работа создает дорожную карту для следующего поколения биоэлектронной медицины
• Средневековая нанотехнологичная кольчуга
• Исследование показывает, что телетерапия не улучшила доступ к психиатрической помощи
• Eni будет искать энергоресурсы с помощью суперкомпьютера нового поколения
• Искусственный интеллект: новая реальность трудового рынка
• 3D-печатная грибная топливная ячейка предлагает биоразлагаемое решение для получения энергии
• Колебания доменных стенок в 2D материалах раскрывают новый механизм сверхпроводимости
• IBM ускоряет обучение ИИ на скорости света при минимальном энергопотреблении