Компьютерное моделирование заменит химические методы поиска новых лекарств

Учёные из Свободного университета Амстердама (Нидерланды) и их коллеги из Венского университета и Венского медицинского университета (Австрия) получили новую информацию о молекулярном базисе рецепторов GABAA (ГАМК) — важном классе рецепторов мозга, участвующих в регулировании уровня возбуждения нервных клеток. Результаты исследования 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.

Подготовлено по материалам Свободного университета Амстердама.

Учёные из Свободного университета Амстердама (Нидерланды) и их коллеги из Венского университета и Венского медицинского университета (Австрия) получили новую информацию о молекулярном базисе рецепторов GABAA (ГАМК) — важном классе рецепторов мозга, участвующих в регулировании уровня возбуждения нервных клеток. Результаты исследования 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.

Подготовлено по материалам Свободного университета Амстердама.