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

• IBM ускоряет обучение ИИ на скорости света при минимальном энергопотреблении
• Учёные впервые визуализировали форму одиночного фотона
• Солнечная система для зарядки электромобилей
• Крупнейший электрический самолёт взлетит в 2025 году
• ДНК-биочернила открывают новые горизонты для 3D-печати кровеносных сосудов
• Исследователи улучшили эффективность и долговечность солнечных элементов
• Тёмная материя: Как камера отслеживает невидимое
• Мягкий, растяжимый электрод имитирует тактильные ощущения с помощью электрических сигналов