新薬の発見には10年から15年かかり、数十億ドルもの費用がかかることをご存知ですか？膨大な時間、費用、そして労力が費やされますが、ケモインフォマティクスと呼ばれる科学分野のおかげで、状況は変わりつつあります。それは何であり、どのように新薬の発見に役立つのかその答えは興味深いと同時に複雑で、この記事ではそれを簡単に説明します。
ケモインフォマティクスとは？化学とコンピュータサイエンスのエキサイティングな融合
理解する ケモインフォマティクスとは何ですか?非常に複雑な錠前を開ける唯一の鍵を見つけなければならないと想像してみてください。しかし、その鍵は100億もの異なる鍵の山の中に隠されています。なんと大変な作業でしょう！一つ一つの鍵を手作業で探し、試すのにどれだけの時間と労力がかかるか想像できますか？
製薬業界はこの途方もない課題に直面しています。鍵穴は病原性タンパク質を表し、鍵は薬剤に変換できる化学分子です。何十年もの間、 専門家は、新しい薬を見つけるために「手動」システムを使用してきた。膨大な時間とお金と労力を投入しました。
アナロジーに戻って、今あなたが インテリジェントシステム 10個のキーのうち9個は適合しないので、即座に除外できます。さらに、どのキーが最も適切な形状を持っているかを予測し、それらを集めて束にまとめる作業もサポートします。素晴らしい！まさにこれがケミインフォマティクスの魔法です。
ケモインフォマティクスとは何か？ポータルによると PubMed、 「化学データの収集、保存、分析、操作に焦点を当てた情報技術の分野です。」この科学分野は コンピュータサイエンスとデータサイエンスの技術を使用して化学の複雑な問題を解決します主に創薬に焦点を当てていますが、複数の分野（農薬、食品など）にも応用されています。
2つの基本的な柱：データとアルゴリズム
ケモインフォマティクスの仕組みを理解するには、次の 2 つの重要な要素について説明する必要があります。 化学データ一方で、 アルゴリズムとモデル一方、後者は化学データを処理し、医薬品開発の最適化に役立つ情報を取得するために使用されます。そのためには、まず既存の化合物に関するすべてのデータをデジタル化する必要があります。
すべては 分子のデジタル化これらは、コンピュータが理解・処理できる特別な形式（SMILES、InChI、SDFファイルなど）を用いてデジタル的に表現できます。もちろん、単純な図解の話ではありません。これらのファイルには、原子、その結合、三次元構造、電荷、物理的特性などの情報がエンコードされています。その結果、天然分子と合成分子の両方を含む数百万もの分子を収録した巨大なデータベースが誕生しました。
- 化合物とその特性がすべてデジタルの領域に移されると、計算ツールを適用することが可能になります。
- これがケモインフォマティクスの本質です。化学データを応用することで 統計、 機械学習、人工知能、データマイニング、パターン認識手法.
- これらすべてのアルゴリズムとモデルは、医薬品の開発という最終目標に向けて、膨大な量のデータの分析を大幅に高速化します。
ケモインフォマティクスが新薬の発見にどのように役立つか
基本的にケモインフォマティクスが行うことは 医薬品の発見と開発プロセスのすべての段階を最適化するこのプロセスは10年から15年かかり、数十億ドルもの費用がかかる、長く複雑なサイクルであることは注目に値します。しかし、化学とコンピュータサイエンスの融合により、この取り組みの多くは大幅に簡素化されました。医薬品開発の初期段階でこれがどのように可能になるのかを見てみましょう。
ステージ1：発見と研究
薬を開発するために、科学者がまず行うことは、病気の原因を調査することです。その原因の中で、 それらは、病気を治療するために変更できる生物学的ターゲットまたは目的 (タンパク質や遺伝子など) を特定します。この時点で、ケモインフォマティクスは、ターゲットが「薬化可能」かどうか、つまり、 ボルト （最初の例えに戻ると） 鍵 （分子）を変更しようとします。
さらに、データ処理技術は、 候補分子を特定し、作成する ターゲットと相互作用する可能性のある鍵の束。何百万もの化合物を物理的にテストする代わりに、 バーチャル上映 大規模なデータベースから最適な候補者を選定します。これにより、かつては2～4年かかっていた作業が、はるかに短い時間と、より少ない費用と労力で完了します。
ステージ2：前臨床段階
前臨床段階では、最も有望な化合物が特定され、その安全性と有効性を評価するために厳密な研究が行われます。これらの研究は通常、 試験管内 （細胞や組織に） 生体内 （動物の場合）。しかし、 ケモインフォマティクスはこれらすべての研究をシミュレーションすることを可能にする シミュレーションつまり、コンピューター上で、そして実験室での試験と非常に類似した結果が得られます。当然のことながら、これによりリソースと時間が節約され、何百もの無駄な変異体を合成する必要がなくなります。
ステージ3：臨床試験段階
前臨床試験が成功すれば、化合物はヒトでの試験へと進みます。もちろん、そのような化合物は試験管内やデジタルシミュレーションでは非常に強力な効果を発揮するかもしれません。しかし、人体に吸収されなかったり、毒性があったり、肝臓で代謝されすぎたりすると、薬として失敗に終わります。そのため、ヒトでの試験を行う前に、臨床試験を実施する必要があります。 吸着、分布、代謝、排泄、毒性を測定するADMET特性予測テスト 人体中の化合物の.
幸いなことに、 ケミインフォマティクスモデルはADMET特性予測テストも実行できるこれは、化合物を動物実験する前であっても行うことができ、問題のある候補を早期に排除することができます。繰り返しになりますが、こうしたデジタルシミュレーションを行うことで、臨床試験の失敗件数を削減できるだけでなく、被験者（ひいてはそれに伴う倫理的影響）の必要性も軽減されます。
結論として、ケモインフォマティクスとは何か、そしてそれがどのように新薬の発見に役立つかについて大まかに見てきました。 この科学分野の拡張性は非常に大きいです。今後、より多くの、より良い結果が得られると期待されています。化学の力と計算知能を組み合わせることで、より迅速、正確、そして経済的に疾患を治療するための無限の可能性が開かれます。