В России изобрели сверхбыстрый алгоритм для создания лекарств
Профессор университета Иннополис Ярослав Холодов изобрел сверхбыстрый алгоритм моделирования белковых взаимодействий, который может проводить вычисления параллельно. По словам ученого, это поможет отказаться от дорогостоящих лабораторных экспериментов и полностью использовать компьютерное моделирование. На разработку алгоритма ушло более двух лет, а использовать его можно для увеличения скорости разработки лекарств, он также поможет разобраться в процессах внутри любых живых организмов.
— Теперь можно провести исследование и изобрести лекарство в десятки и сотни раз быстрее, включая лекарства от ВИЧ, рака, да и вообще любых заболеваний, — рассказал «Известиям» Ярослав Холодов. — Алгоритм также позволяет анализировать действия вирусов или, например, что происходит внутри растений. Вообще изучение белок-белковых взаимодействий привлекает большое внимание научного мира.
На разработку нового метода ученых подтолкнула необходимость решения двух важных задач. Во-первых — найти возможность быстрее доставлять лекарство до больных клеток. Дело в том, что при лечении особенно опасных заболеваний лекарства воздействуют не только на больные клетки, но и на здоровые, что пагубно сказывается на организме. Например, при лечении раковых заболеваний химиотерапией страдают и здоровые органы. Лекарство при доставке в организм начинает взаимодействовать с белками — основным строительным материалом клетки. В живом организме в клетке происходят сотни тысяч белковых взаимодействий. Для того чтобы понять, как создать новое лекарство и доставить его до необходимых белков, ученые и изучают взаимодействия одного белка с другим и характер этих взаимодействий. В конечном счете это поможет найти лекарство без побочных действий от любой болезни, включая раковые заболевания. Для этих целей используются лабораторные исследования либо компьютерное моделирование. Но на сегодняшний день это дорогостоящие мероприятия, небольшие группы ученых зачастую просто не могут себе этого позволить. Поэтому изобретатели поставили перед собой вторую цель: увеличить скорость вычислений и при этом снизить затраты на исследования. Существующие сейчас программы не могут выполнять параллельное моделирование, они только могут проводить последовательный мониторинг конфигураций независимо друг от друга. Поэтому до сих пор исследование занимало несколько дней, что требовало больших мощностей суперкомпьютеров. А с помощью нового алгоритма такое же исследование займет до 15 минут. Кроме того, новый алгоритм благодаря параллельным вычислениям позволяет находить дополнительные взаимосвязанные функции взаимодействий разных белков.
Руководитель лаборатории «Структурная биоинформатика» университета ИТМО Юрий Порозов рассказал, что новый алгоритм позволит на порядки расширить область поиска взаимодействующих молекул и решить три взаимосвязанные задачи, которые сейчас стоят перед учеными: как расширить ландшафт, как ускорить перебор вариантов и как повысить точность предсказания. Он отметил, что алгоритм позволит приблизиться к изобретению лекарства от рака, кроме того, есть огромное количество не менее серьезных болезней, которые также требуют внимания.
— Если мы получаем прирост производительности в 10 раз, то это значит, что за такое же время можно охватить гораздо больше вариантов или, если примерный набор интересующих пар найден, бросить вычислительные мощности на повышение точности предсказания или на оптимизацию структур, — пояснил Юрий Порозов. — Должно сократиться время ответа на угрозы, исходящие от новых заболеваний, с возникновением которых человечество сталкивается всю свою историю. Иными словами, новые лекарства будут появляться быстрее. К слову, от гипертензивных состояний в мире умирает 48,6% каждый год и еще 13,2% — от ишемии миокарда, и разработка лекарств для лечения этих заболеваний не менее актуальна, чем развитие терапии онкозаболеваний.
Разработка метода проводилась международной командой специалистов из России, США и Франции. Воспользоваться алгоритмом сможет любой желающий: его добавят в онлайн-сервис для расчета белковых взаимодействий ClusPro, разработанный этой же командой ученых в 2003 году.
