Innowacyjne oprogramowanie z zakresu chemii kwantowej przyspiesza badania nad lekami
Projektowanie i syntezowanie nowych materiałów może przyspieszyć odkrycia naukowe w różnych dziedzinach. Nowe nanocząsteczki mogą przyczynić się do zwiększenia wydajności katalizy oraz zmniejszenia śladu węglowego przemysłu chemicznego. Oczekuje się, że w dziedzinie transportu rewolucję elektryczną zapewnią nowe materiały do produkcji akumulatorów, dzięki którym pojazdy elektryczne staną się realną możliwością na całym świecie. Nowe cząsteczki barwnikowe do ogniw słonecznych pomagają sektorowi energii odnawialnej odejść od wytwarzania energii ze źródeł kopalnych. Przykłady te można wymieniać niemal w nieskończoność. Odkrywanie nowych cząsteczek nie ma większego znaczenia w żadnej innej dziedzinie niż w przemyśle farmaceutycznym. „Zanim nowa cząsteczka o właściwościach leczniczych zostanie uznana za odpowiednią do stosowania u pacjentów, musi przejść rygorystyczne testy. Proces badania i opracowywania nowego leku od momentu trafienia na stół laboratoryjny po wypuszczenie go na rynek trwa około 10 lat i kosztuje około 5 miliardów dolarów amerykańskich”, zauważa Illés József, koordynator finansowanego ze środków UE projektu QCLAB. Koszty opracowywania leków są wygórowane i z czasem będą rosnąć. „Badanie konkretnych dróg przemian biologicznych – serii oddziaływań cząsteczkowych w komórce, które prowadzą do przemian w komórkach – może ujawnić wiele informacji na temat złożonych chorób. Określenie, na którym etapie przemiany dochodzi do zaburzenia u każdego pacjenta, prowadzi do większej personalizacji leczenia. W związku z tym podejście zakładające uniwersalne działanie leku u wszystkich pacjentów nie jest właściwe. Musimy zweryfikować proces badań farmaceutycznych, aby ich wysokie koszty nie uniemożliwiały kupna lub wytworzenia spersonalizowanych leków”, wyjaśnia József.
Milowy krok w dziedzinie opracowywania leków
Z rozwiązaniem przychodzi projekt QCLAB. Badacze zaprezentowali nowatorskie narzędzie obliczeniowe o nazwie BrianQC, które może zawężać grono kandydujących cząsteczek, obniżyć wskaźnik niepowodzeń poprzez niedrogą symulację oraz zmniejszyć liczbę eksperymentów na pierwszym etapie badań i opracowywania leku. „W skład farmaceutycznego łańcucha badawczego wchodzi etap zwany wysokoprzepustowymi badaniami przesiewowymi, w ramach którego tysiące cząsteczek badane są pod kątem ich zdolności do wykazania pożądanego biochemicznego działania na docelowe białko. Od strony teoretycznej naukowcy muszą dokonywać wielokrotnych obliczeń, w jaki sposób cząsteczki kandydujące do włączenia do leku wiążą się, tworząc bardzo duże biocząsteczki. Przy użyciu starszej technologii wykonanie nawet jednego obliczenia jest bardzo kosztowne, nie mówiąc o powtórzeniu go milion razy”, dodaje József.
Łączenie technologii w celu zwiększenia wydajności obliczeniowej
W ramach projektu badacze połączyli różne technologie, aby pomóc w realizacji tych wirtualnych, wysokoprzepustowych badań przesiewowych. Do zbadania struktury cząsteczek zespół wykorzystał w szczególności sieci neuronowe, które pomagają w procesie wstępnego przesiewu kandydujących cząsteczek, oraz metody modelowania w zakresie mechaniki kwantowej (teoria funkcjonału gęstości) o wysokim stopniu dokładności. Mniej dokładne, ale szybsze metody, takie jak mechanika molekularna (która umożliwia modelowanie dużych systemów cząsteczkowych), posłużyły za element składowy do opracowania kompleksowej metody prowadzenia wirtualnych, wysokoprzepustowych badań przesiewowych. Nowe oprogramowanie z zakresu chemii kwantowej stanowi teraz część codziennych działań badawczych jednej z najbardziej znanych amerykańskich firm farmaceutycznych. Oprogramowanie BrianQC jest już dostępne na rynku, również w bezpłatnej wersji próbnej.
Słowa kluczowe
QCLAB, BrianQC, oprogramowanie w zakresie chemii kwantowej, wysokoprzepustowe badania przesiewowe, narzędzie obliczeniowe, opracowywanie leków, badania farmaceutyczne
