Суперкомпьютерное молекулярное моделирование приблизило появление нового лекарства для лечения клинической депрессии

Ученые из Сколтеха, МГУ имени М.В. Ломоносова и ИЭФБ РАН разработали новый короткий нейроактивный пептид, действующий на глутаматергическую систему. Созданное вещество поможет в лечении клинической депрессии.

Для 30% пациентов, страдающих от депрессии, существующие методики лечения оказываются неэффективны, поэтому сейчас особенно актуален поиск новых мишеней для лекарственных средств и лекарств на них действующих. Российские ученые обратились к помощи суперкомпьютеров. Новый кандидат в лекарства получил одобренный патент в России.

Данный пептид имеет потенциал составить конкуренцию американским разработкам. Управление по лекарственным средствам и продуктам США (FDA) в 2019 году одобрило использование кетамина (неселективного блокатора NMDA-рецептора) для лечения депрессии, резистентной к обычной терапии. При использовании кетамина наступает быстрый антидепрессантный эффект, однако существующие побочные эффекты заставляют искать более мягкий способ воздействия на глутаматергическую систему. Российские ученые пошли по другому пути.

В исследовании, результаты которого опубликованы в журнале SAR & QSAR in Environmental research, отмечена структурная схожесть короткого пептида D-Phe-L-Tyr и другого блокатора NMDA-рецептора — ифенпродила. В результате проведенной экспериментальной проверки для этого пептида и его аналогов, отобранных по результатам докинга и моделирования молекулярной динамики, была выявлена ингибирующая активность на NMDA-рецептор для D-Phe-L-Tyr. Следует отметить, что применение пептидных лекарств, как правило, легко переносится пациентами, а наличие D-аминокислот часто обуславливает наличие устойчивости к преждевременному распаду в организме. В ближайшее время кандидат в лекарства будет испытан на животных в моделях депрессивного поведения.

«Для меня нахождение этого пептида весьма волнующий результат. Теперь дело за доклиническими испытаниями, и мы от них многого ждем», – отмечает Дмитрий Карлов, научный сотрудник Сколтеха (Центр CDISE), один из авторов исследования.

Ученые в Сколтехе еще несколько лет назад начали реализовывать проекты по использованию новейших суперкомпьютерных технологий в области искусственного интеллекта (ИИ) для ускорения разработки новых лекарств. В то время, когда основной тренд использования ИИ лежал в сфере разработки чат-ботов и обработки изображений, ученые CDISE Сколтеха –  Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими – национального лидера в областях, связанных ИИ и машинным обучением, с большой отдачей взялись за цифровую фармакологию.

«Цифровая фармакология является той самой новой «точкой роста», которую все ищут. Человек и его здоровье бесконечны в своих проявлениях. А еще есть задача поиска новых лекарств в огромной «химической вселенной», которая объединяет все потенциальные кандидаты в лекарства. Масштаб задачи потрясает, ведь на сегодняшний момент известна ничтожно малая часть молекул. Для перебора «вручную» не хватит жизни всей нашей Вселенной, даже если мы привлечем всех людей, живущих на планете. Поэтому для решения этой очень важной задачи нам нужны и мощнейшие суперкомпьютеры, и новые методы ИИ, да и новая теория не помешала бы», – объясняет Максим Федоров, профессор и директор Центра CDISE Сколтеха, награжденный недавно международной премией Леново-Интел в номинации «Искусственный Интеллект для решения глобальных проблем человечества»

К настоящему моменту ученые Сколтеха создали целый комплекс уникальных вычислительных технологий с использованием методов ИИ и математического моделирования для компьютерного конструирования лекарств полного цикла – от молекулярной формулы до оптимального синтеза и профиля токсичности. Также на службе у цифровой медицины созданная специалистами CDISE система ”Жорес” – первый в России петафлопсный энергоэффективный суперкомпьютер, специально предназначенный для решения задач машинного обучения и моделирования, основанного на данных.

Контакты:
Skoltech Communications
+7 (495) 280 14 81

Tweet about this on Twitter0Share on Facebook0Pin on Pinterest0Share on Tumblr0Share on VK