Примерное время чтения: 6 минут
209

Молекула ценою в жизнь

В поиске новых лекарственных препаратов человеку помогают роботы и компьютерные программы. Возможно, недалёк тот день, когда передовые технологии позволят открыть средства от самых опасных болезней.

О ТОМ, каким образом современная наука ищет и создаёт новые лекарства, мы беседуем с кандидатом технических наук Андреем ИВАЩЕНКО, который руководит инновационным проектом в одном из центров высоких технологий.

Как выбрать "хит"

- В ПРЕЖНИЕ века средства от недугов зачастую искали "методом тыка". Если повезёт - пациент выздоровеет. Не повезёт - помрёт. Когда же случилась революция в этой небезопасной науке?

- В разработке лекарств последние 20 лет были какие-то революции, прорывы. Но самым крупным, переломным событием стала расшифровка генома человека. После этого учёные научились лучше понимать механизмы возникновения болезней и находить пути их лечения. Кроме того, робототехника и вычислительные методы достигли такого уровня, что стало возможным внедрять их в различные биологические эксперименты. И тем самым повышать их производительность. Скажем, раньше учёный проводил один эксперимент в неделю, а сейчас за тот же период с помощью робота их число можно довести до нескольких десятков тысяч.

- Представляется такой дли-и-инный цех, где сидят роботы-андроиды и что-то тестируют.

- (Смеётся.) Нет, я не таких роботов имел в виду. По сути, это устройство представляет собой 96-канальную пипетку, которая подаёт в биологическую среду различные химические вещества. А человек смотрит - идёт реакция или не идёт. Если да, значит, вещество действует. Возможно, это кандидат в лекарство. Например, учёный работает с киназой - это такой белок, который можно заблокировать, чтобы раковые клетки перестали расти. Робот берёт 10 тыс. разных химических веществ и добавляет каждое в пробирку с этой киназой. И быстро считывает результаты. Допустим, сто веществ проявили активность. Это так называемые "хиты". Дальше их начинают более подробно изучать, исследовать их свойства. Когда дело доходит до испытаний на человеке, препарат сначала дают в маленьких дозах здоровым добровольцам. Смотрят, нет ли от него вреда. Следующая фаза - ограниченная группа больных в одной больнице. Ну и затем уже начинается широкое клиническое испытание.

Эта технология перебора веществ называется "высокопроизводительный скрининг" (ВПС). Её достоинства очевидны - высокие скорости, быстрые результаты, огромные базы данных. На Западе и в Японии она уже стала индустриальным стандартом. У нас пока нет.

- А откуда берутся те вещества, которые перебирают в поисках нужного лекарства?

- Все современные лекарства - это сложные органические соединения. Их молекулы могут состоять из сотен атомов, а получить их возможно элементарным синтезом. Набор реакций, позволяющих делать из простых молекул более сложные, известен. И число таких органических соединений может быть практически бесконечным. У нас есть коллекция химических веществ для скрининга, их около миллиона. А в компьютерной базе их миллионов десять. И каждое может стать лекарством.

Отбирать нужные соединения помогают специальные компьютерные программы, они здесь незаменимы. С помощью математических алгоритмов компьютер из миллионов структур выберет сотню тысяч, которые с большой долей вероятности будут иметь активность на ту или иную биомишень.

Рак победят через 5-10 лет

- КАК же он это делает? Сравнивает атомные решётки, подгоняет их?

- Хорошая аналогия - замок и ключ. Они должны подходить друг к другу. Вот биомишень (белок, на котором проводят испытания) - это и есть замок. А к нему надо подобрать ключ из тысяч имеющихся в нашем распоряжении, то есть найти органическую молекулу, которая даст нужную реакцию. Компьютеры этим поиском и занимаются. Причём сейчас у нас есть отечественная программа, которая позволяет заранее предсказывать биологическую активность потенциального лекарства, оценивать его токсические свойства. Представляете, вещества ещё в природе нет, оно только смоделировано на компьютере, а программа уже готова рассказать нам о том, как оно будет воздействовать на организм человека. К тому же программа самообучается, потом она подсказывает, какое вещество может стать лекарством, а какое - нет.

- Сколько лет проходит с начала поиска лекарства до его клинического внедрения?

- Весь процесс занимает 7-10 лет. Стоимость такой работы оценивается в 0,5 млрд. долл. Зато, как только лекарство поступает в продажу, компания в первый же год зарабатывает несколько миллиардов. И быстро компенсирует затраты.

- Фармгиганты сами проводят эти исследования или заказывают мелким фирмам?

- Ну, первые, наиболее рискованные исследования они заказывают на стороне. А на той стадии, когда появляется интересная молекула, они либо сами её исследуют, либо покупают фирму, владеющую этой молекулой. Поэтому вокруг крупных фармацевтических компаний есть множество мелких, которые постоянно предпринимают рискованные проекты. И некоторые из них затем превращаются в производителей с именем.

- То есть можно найти одну молекулу и сказочно на ней разбогатеть?

- Да. И такое распределение труда давно сложилось в США, Европе, Японии. Причём в этой области есть свои модные веяния. Лет пять назад придумали алгоритмы докинга (это ещё одна методика поиска лекарственных препаратов), и все решили: ну вот, ещё немного - и мы откроем все нужные виды лекарств. Огромное количество венчурных денег было вложено в маленькие фирмы. И все они обанкротились. Зато остались вычислительные мощности, полезные наработки.

Сейчас деньги вкладываются в поиски биомаркеров. Что это такое? Дело в том, что лишь 20% онкобольных реально лечатся препаратами от рака. Остальным они не помогают. А чтобы лекарство было эффективным, оно должно воздействовать на конкретный вид рака. Для этого и нужен биомаркер - он определяет, где у больного опухоль. Все крупные биотехнологические фирмы сейчас работают в этом направлении, такова нынешняя мода. И, по всем прогнозам, через 5-10 лет основные виды рака (молочной железы, лёгких, простаты) будут поддаваться медикаментозному лечению.

Смотрите также:

Оцените материал

Также вам может быть интересно