Инновационный путь развития технологии создания новых лекарственных средств

Большое распространение имеют математические и статистические модели. К таким моделям относятся модели методов QSAR(определяет количественные соотношения между структурой и активностью) и QSPR(определяет количественные соотношения между структурой и свойствами). Модель выполненная по методу QSAR должна быть разработана, как «эксперимент» и соответствовать точности реального эксперимента, для адекватного прогноза и для получения максимальной пользы от модели. В данном случае, чем больше первоначальных данных, тем точнее модель. Первым этапом является определение размера набора данных. Вторым этапом является корреляция дескрипторов. После определения набора данных и некоррелированных дескрипторов решается что именно должно быть включено в уравнения QSAR. Самый простой способ это использование автоматизированной процедуры. Полученные дескрипторы просчитываются через ряд уравнений и по полученным значениям определяют активность.

Последнее время одна из наиболее важных разработок с применением метода QSAR в области биологической активности связано с введением в CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis). Цель CoMFA заключается в связывании биологической активности с трехмерной формой молекулы, электростатическими характеристиками и водородными связями. Структура данных используемая в анализе CoMFA вытекает из ряда комформаций, по одной на каждую молекулу. По этим конформациям и просчитывают биологическую активность молекулы.

Просеивание с высокой пропускной способностью (HTS-метод). Сегодня HTS-метод (High Throughput Screening) повсеместно используется в фармацевтической индустрии для открытия новых лекарственных средств. С помощью высокоскоростной компьютеризованной технологии сотни тысяч веществ проверяются на активность относительно исследуемой молекулы, предназначенной для взаимодействия[8].

2. Применение компьютерного моделирования в современной практике

В США была разработана технология компьютерного моделирования новых химических веществ. Создано специализированное программное обеспечение и разработана обучающая литература по нему. Примером может служить книга Хинклифа «Моделирование молекулярных структур», выпущенная в 2000 году, в котором описаны методы расчетов и моделирования, используемые в HyperChem.

В России компьютерное моделирование находится на начальном этапе развития и его продвигают ученые-энтузиасты. Например, Николай Серафимович Зефиров — химик-органик; академик РАН. Зефиров внёс вклад в математическую химию, в решение проблемы описания органических структур и реакций; проблемы «структура-активность» (QSAR), проблемы поиска структуры, отвечающей заданному целевому свойству (QSPR); в компьютерное моделирование и компьютерный синтез. Занимался поиском новых реакций и реагентов, созданием методов синтеза целевых структур; соединений-лигандов глутаматных, мелатониновых и других рецепторов как потенциальных лекарств[9].

Достижения Зефирова в последние годы кратко можно сформулировать следующим образом:

1) развиты методы математической химии, на основе которых было осуществлено молекулярное моделирование строения и функционирования ряда важнейших рецепторов человека и компьютерный дизайн их потенциальных лигандов; получен патент на новый лекарственный препарат для лечения болезни Альцгеймера, принципиально отличающийся по принципу действия от всех описанных ранее препаратов;

2) проведенные молекулярно-динамические расчеты лиганд-рецепторных комплексов и свободных форм рецепторов позволили предсказать и объяснить агонистподобное расположение антагонистов в лиганд-связывающих центрах рецепторов, важное функциональное значение димеризации аминоконцевых доменов, возможность моделирования процессов закрытия и открытия аминоконцевого домена, а также предположить альтернативное объяснение функциональной роли агонистов, заключающееся в изменении конформаций боковых цепей аминокислотных остатков. С помощью метода молекулярного моделирования впервые построены полные пространственные модели серии рецепторов человека, что позволяет решать задачи конструирования и поиска лекарств по типу мишени (рецептора, на который данное лекарство действует);