Для создания лекарств, как и во многих других сферах, все чаще применяются компьютерные технологии. О том, как уже сейчас различные препараты создаются на компьютере и в чем суть персонализированной медицины, рассказывает Полина Шичкова, студентка пятого курса МФТИ лаборатории биоинформатики кафедры молекулярной и трансляционной медицины и магистрант Сколтеха по направлению «Биомедицинские технологии».

Лекарства. Разнообразие смыслов

Когда вы слышите о новой разработке некой современной фармкомпании, то вряд ли представляете себе собирающих на лужайке целебные травы ученых-биологов или запертых в маленькой лаборатории алхимиков. Как же изобретаются новые лекарства и что они из себя представляют теперь, когда многие лечебные травы уже собраны и изучены?

Суть лекарства — то есть то, что помогает человеку выздороветь — заключается в активном веществе. Вкупе с разнообразными химическими добавками оно может стать, например, удобной для проглатывания цветной таблеткой. Говоря о лекарствах далее, мы будем иметь в виду их активные вещества. Есть несколько разных по своей химической природе типов лекарственных веществ, а в целом их можно разделить на две группы: малые молекулы (с молекулярной массой

В организме человека протекает множество химических процессов. Их можно описать каскадами реакций, которые могут быть очень большими и сложными, как на рисунке выше. Развитие заболевания сопровождается нарушениями в каких-то химических процессах в организме. В каскадах реакций есть ключевые участники (некоторые молекулы, в большинстве случаев белки), которые в большей мере ответственны за происходящее. Для них, собственно, разрабатываются лекарства, то есть они становятся мишенями для них.

Однако белки — большие молекулы. Поэтому мало просто вычислить белок как мишень среди каскадов и сетей, нужно еще и определить на этой мишени конкретное место. Его называют активным сайтом. Взаимодействие правильного лекарства с этим самым местом и должно приводить к желаемому результату — улучшению самочувствия или выздоровлению.

Представьте себе замок и ключ. Взаимодействие лекарства с белком-мишенью — это и есть закрывание или открывание замка ключом. Чтобы лекарственная молекула могла взаимодействовать с необходимым центром белка, она должна соответствовать множеству физических, химических и даже просто геометрических требований. Замок должен подходить к ключу. Эти параметры могут быть довольно точно рассчитаны как раз с помощью компьютерных методов. Итак, молекула, которая обладает лекарственной активностью против определенного заболевания, связывается с активным сайтом белка-мишени, что модулирует его активность. Очень часто это модулирование заключается в ингибировании (подавлении) его взаимодействия с другими молекулами. Таким образом исправляются ошибки, то есть вылечивается заболевание. Однако важно заметить, что молекулярные механизмы воздействия лекарств на мишени и последующие изменения в каскадах реакций разнообразны и сложны.

В среднем на разработку одного лекарства тратится от 1 до 2,5 млрд долларов и около 10–15 лет. Если мы уже знаем белок-мишень и тем более его активный сайт, то для первичного отбора молекул — кандидатов в лекарства можно провести компьютерный виртуальный скрининг или высокопроизводительный экспериментальный скрининг. Последнее значительно дороже.

При проведении высокопроизводительного скрининга используются роботизированные системы. Они позволяют добавлять сотни тысяч разных исследуемых веществ в лунки панелей со специальным образом подготовленной тестовой системой. Разнообразные детекторы регистрируют сигналы о взаимодействии исследуемого вещества в каждой лунке с белком-мишеньютестовой системы.

А теперь давайте представим, что мы можем моделировать то, что происходит в каждой лунке панели высокопроизводительного скрининга. Точнее, как будут взаимодействовать исследуемые молекулы (среди которых мы хотим найти обладающих лекарственной активностью) с белком-мишенью. В таком случае дорогую роботизированную систему можно заменить компьютерными программами, а вещества и белки — описанием их структур в определенном формате. Тогда с помощью компьютерных методов мы исключим вещества, которые плохо взаимодействуют с белком-мишенью, уменьшив количество веществ для экспериментальной проверки, что снизит затраты и увеличит шансы на успех.

Для решения задачи виртуального скрининга активно используется молекулярный докинг («стыковка»). Его суть заключается в моделировании взаимного расположения малой исследуемой молекулы и белка мишени. С помощью специальной скоринговой функции, приближенно описывающей энергию взаимодействия малой молекулы с белком-мишенью, программа докинга ранжирует исследуемые вещества. Используя ее результаты, можно выкинуть из дальнейшего рассмотрения вещества с плохими значениями скоринговой функции относительно некоторого порогового значения. Для виртуального скрининга мы можем взять наборы большего размера (библиотеки) химических соединений, чем для высокопроизводительного скрининга. Так как мы проверим соединения на этапе виртуального скрининга, в экспериментальную проверку попадет уже «обогащенный» набор соединений, то есть тех, что с большей вероятностью будут иметь лекарственную активность. Таким образом, рациональный дизайн лекарств начинается с компьютера. Далее, чтобы лекарство вышло на рынок, оно должно пройти множество преклинических и клинических испытаний. Но даже когда препарат уже применяется на практике, исследования не прекращаются, ведь нужно проверить, нет ли у него побочных эффектов, которые могут проявляться спустя годы. Наверное, одним из наиболее широко известных примеров такого рода побочек является эффект одного успокаивающего и снотворного средства. В 1960-е годы в Европе родились тысячи детей с врожденными уродствами: их матери во время беременности принимали не до конца изученный снотворный препарат (талидомид). Так, из 10 000–1 000 000 кандидатных молекул лишь одна обычно становится настоящим лекарством. Шансы на успех, как мы видим, крайне малы.

Какие еще компьютерные методы (помимо виртуального скрининга химических соединений) используются в разработке лекарств? Это может быть всевозможное моделирование, поиск подобных молекул, смена скелета молекулы и многое другое. У тех, кто занимается компьютерным дизайном лекарственных препаратов, есть целый арсенал специальных методик. В целом их принято разделять на те, что руководствуются знанием о структуре мишени, и те, что ориентируются на химическое соединение.

Теперь представим, что мы уже поняли почти все о химической структуре разработанного лекарства. И допустим, что у этого вещества есть побочные свойства, которые не позволяют нам выпустить его на рынок. Используя особые методы — поиск по молекулярному подобию и фармакофорам (наборам пространственных и электронных признаков молекулы), смену скелета молекулы, — мы можем найти такую, которая продолжит лечить, но перестанет калечить, либо побочные эффекты просто уменьшатся. Молекулярное подобие — это похожесть структур химических соединений. Считается, что близкие по химическим структурам соединения наиболее вероятно обладают похожими биологическими свойствами. Фармакофоры позволяют представить молекулу в виде набора функционально важных компонентов, каждый из которых отвечает за какое-то свойство молекулы. Представьте конструктор, каждый из блоков которого представляет какое-то свойство. Часть этих кирпичиков-свойств нас интересуют, а другие, напротив, нежелательны в потенциальном лекарстве, так как могут приводить к побочным эффектам, отрицательно влиять на доставку лекарства в нужное место в организме или на метаболизм. Мы хотим найти молекулу, в которой будут только полезные блоки-фармакофоры. Суть смены скелета молекулы состоит в использовании найденных полезных фрагментов с заменой остальных на более подходящие, то есть в оптимизации свойств молекулы потенциального лекарства.

Мы все отличаемся друг от друга. Одно и то же лекарство может помогать одному человеку, быть бесполезным для другого, а у третьего вызывать нежелательные последствия. Как мы уже говорили, взаимодействие лекарства с белком-мишеньюобуславливается множеством физико-химических и пространственных параметров их обоих. А теперь представим, что в участке ДНК, кодирующем белок-мишень пациента N, есть отличие в одном-двух нуклеотидах (составных частей ДНК) по сравнению с большинством людей. То есть белок пациента N отличается от белка большинства людей, и эта его особенность приводит к бесполезности для пациента N лекарства A. Конечно, не каждая замена в ДНК приводит к изменениям в белке и далеко не все изменения являются критическими, но лекарство A не только не вылечит пациента N, но его употребление может привести к серьезным побочным эффектам. Однако, зная подробности замены в гене белка-мишени у пациента N (это можно определить генотипированием), можно смоделировать новую структуру белка. А зная новую структуру, можно провести тот самый скрининг и найти индивидуальное лекарство, которое поможет именно пациенту N.

Есть и менее драматичный пример: некоторые казусы с ДНК просто требуют замены дозировки лекарства. Но о своих особенностях и отличиях пациентам нужно для начала знать. С этим помогает генотипирование. Между тем информацию о взаимосвязи конкретных генетических вариантов с дозировкой лекарств (и не только) сегодня можно найти в специальной глобальной базе данных, чем и занимаются в продвинутых клиниках и чем, можно надеяться, будут заниматься повсеместно, принимая во внимание индивидуальные особенности ДНК пациентов при назначении лечения.

Создание лекарств — это сложно и важно, а компьютерные методы помогают снизить временные и материальные затраты на их разработку. За этими технологиями будущее, над которым сейчас и работает современная наука.