Dược điển 3D điện toán- đột phá trong thiết kế thuốc

(khoahocdoisong.vn) - Phương pháp thiết kế thuốc truyền thống chủ yếu sử dụng biện pháp sàng lọc thông lượng cao, các hợp chất thuốc có những tính năng gần giống thuốc được thử nghiệm với mục tiêu đặt ra trong trị liệu trong những xét nghiệm quy mô lớn để xác định tính hiệu dụng.

Dữ liệu mô phỏng động lực học phân tử

Những hợp chất này không được thiết kế riêng cho mục tiêu trị liệu cụ thể được đề cập nên quá trình sàng lọc đòi hỏi nhiều thử nghiệm, có nhiều sai sót.

Dược điển 3D (3D pharmacophore), là một mô hình miêu tả ba chiều các tính năng hóa học và hình học đặc trưng cho những tương tác phân tử, cần thiết để một phân tử liên kết với một protein.

Khái niệm này được Ehrlich đưa ra lần đầu tiên vào cuối thế kỷ 19 và Schueler phát triển thành định nghĩa hiện đại năm 1960. Đơn giản trong khai thác sử dụng, những mô hình dược điển 3D cho phép các nhà nghiên cứu ngay lập tức hiểu và diễn giải được những yêu cầu hóa học cho hợp chất liên kết.

Hiện nay, các phương pháp điện toán cho phép đưa ứng dụng dược điển 3D vào sàng lọc ảo đã cách mạng hóa lĩnh vực thiết kế thuốc phù hợp với mục tiêu đặt ra.

Các thư viện lưu trữ hợp chất vật lý bị giới hạn bởi số lượng các hợp chất có thể được tổng hợp và lưu trữ. Nhưng những phát triển vượt bậc trong Máy học có thể tạo ra cơ sở dữ liệu ảo chứa hàng tỷ phân tử tổng hợp theo lý thuyết.

Các kỹ thuật dựa trên dược điển 3D trở thành một trong những phương pháp quan trọng nhất để sàng lọc cơ sở dữ liệu ảo nhanh và chính xác với hàng triệu hợp chất.

Hầu hết các quá trình thiết kế và điều chế thuốc hiện nay đều cần sử dụng tốc độ sàng lọc nhanh với độ chính xác cao. Đối mặt với một số lượng lớn các hợp chất này, dược điển 3D cho khả năng  xác định các phân tử, đáp ứng những tương tác phân tử cụ thể cần thiết để liên kết nhằm một mục tiêu trị liệu nhất định.

Trong quy trình sàng lọc ảo, dược điển 3D được sử dụng làm mẫu để lọc các hợp chất phù hợp, khiến cho quy trình sàng lọc đạt mức độ hiệu quả chưa từng có đến nay.

Trong một bài nghiên cứu, được công bố trên tạp chí WIREs Computational Science, một nhóm các nhà khoa học từ trường Freie Universität Berlin đã đưa ra kết quả những tác động của dược điển 3D đối với nghiên cứu và khám phá thuốc, những phát triển gần đây trong lĩnh vực này.

Do dược điển 3D truyền thống chỉ cung cấp một mô hình đơn giản hóa, diễn tả tĩnh các tương tác phân tử - mục tiêu trị liệu, các xu thế mới trong dược điển 3D điện toán hóa đang phát triển theo hướng bao gồm cả dữ liệu mô phỏng động lực học phân tử.

Ưu thế này cho phép các nhà khoa học có thể hiểu được sự phát triển của các tương tác phân tử theo thời gian, cung cấp mức độ chi tiết chưa từng thấy những sự kiện ràng buộc trong một quá trình động học.

Dược điển 3D, mô hình phục vụ cho sàng lọc ảo các hợp chất để có được thiết kế thuốc tối ưu

Dược điển 3D, mô hình phục vụ cho sàng lọc ảo các hợp chất để có được thiết kế thuốc tối ưu

Dược điển trực tuyến

Dược điển 3D điện toán hóa cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn, bao gồm cả động lực học, được sử dụng để giải thích được sự khác biệt về ái lực giữa hai chất chủ vận ở thụ thể M2 hiển thị trong cùng một dược điển tĩnh.

Các nghiên cứu về động lực liên kết của hai phân tử cho thấy phối tử có ái lực cao hơn sẽ cho sự đồng phân hình dạng khác của protein trong túi liên kết. Thông tin này có thể được sử dụng để thiết kế các phối tử có ái lực cao cho thụ thể.

Các mô tả dược điển hiện đang được sử dụng làm dữ liệu đầu vào trong các phương pháp Máy học. Được học từ các dược điển mô tả các vị trí gắn kết đã biết, mô hình học máy DeepSite có thể phát hiện các khoảng liên kết chưa biết bằng cách phân tích những bề mặt protein.

KDEEP, một mô hình Máy học có thể dự đoán các ái lực liên kết của các phối tử trong các vị trí gắn protein, được học từ những phức chất phối tử protein với các ái lực liên kết, thể hiện bằng cách sử dụng dữ liệu các mô tả trong dược điển.

Phương pháp tiếp cận dược điển hiện nay không còn dành riêng cho những người có quyền truy cập vào những thiết bị công nghệ cao mà đã có thể dành cho tất cả những người làm việc trong lĩnh vực dược phẩm.

Những ứng dụng web hiện nay cho phép tiếp cận máy học, tạo dược điển trực tuyến và sàng lọc ảo mà không cần thiết phải có các cụm máy tính hiệu năng cao và chi phí giấy phép cho các nhà nghiên cứu học thuật thực hiện.

Khi truyền thông - máy tính tiếp tục phát triển với tốc độ, triển khai công nghệ Máy học, các ứng dụng web trực tuyến và động lực học sẽ thúc đẩy phát triển mạnh dược điển 3D, một công cụ mạnh mẽ trong thiết kế dược liệu thời hiện đại, mở ra những quan điểm mới về tương tác giữa các phân tử và mục tiêu, mở đường cho thiết kế thuốc cụ thể với những mục tiêu rõ ràng mà không gây lên các hiệu ứng phụ.

Theo Advanced Science News
back to top