Հայկական տեխնոլոգիան կարող է մի քանի անգամ արագացնել աշխարհում նոր դեղերի ստեղծումը

© Sputnik / Aram GareginyanСтарший научный сотрудник НИИ Молекулярной биологии Академии наук Армении Оваким Закарян (22 декабря 2020). Еревaн
Старший научный сотрудник НИИ Молекулярной биологии Академии наук Армении Оваким Закарян (22 декабря 2020). Еревaн - Sputnik Արմենիա, 1920, 03.08.2021
Բաժանորդագրվեք
Նոր ծրագիրը թույլ է տալիս տասնյակ հազարավոր նյութերի փոխարեն փորձարկել միայն 200-300 դեղերի ամենահավանական թեկնածու մոլեկուլները: Այս տեխնոլոգիան անգամներով (եթե ոչ կարգերով) արագացնելու է նոր դեղերի ստեղծումը և արդեն պահանջված է ողջ աշխարհում:
Հայկական ստարտափի նոր տեխնոլոգիան կարող է մի քանի անգամ արագացնել դեղերի ստեղծումը ողջ աշխարհում։ «Denovo Sciences»–ը կլինի եթե ոչ առաջինը, ապա առաջիններից մեկը, որը դեղագործական նյութերի հայտնաբերման համար սկսում է ինքնաուսուցվող արհեստական բանականություն օգտագործել։
Церемония встречи официального визита президента Армении Армена Саркисяна в Сербию (4 октября 2019). Белград - Sputnik Արմենիա, 1920, 31.07.2021
Ինչո՞վ ենք պակաս Սարգսյանից ու Վուչիչից, կամ ի՞նչ կարող են ՀՀ–ն ու Սերբիան ստանալ ԵԱՏՄ–ից
Ընկերության հիմնադիրներից մեկը ՀՀ ԳԱԱ մոլեկուլային կենսաբանության ինստիտուտի գիտաշխատող, լաբորատորիայի վարիչ Հովակիմ Զաքարյանն է, մյուս երկուսը՝ Մհեր Մաթևոսյանն ու Վարդան Հարությունյանը, մաթեմատիկոսներ են:
Դեղագործական ընկերություններն ու գիտական կենտրոնները ամեն մի նոր դեղի համար փորձարկում են մոտ 10 000 թեկնածու նյութեր, սակայն դրանցից կլինիկական փորձարկման փուլ են մտնում միջինում միայն հինգը: Մնացածը մաղվում են փորձարկումների տարբեր փուլերում. մեկի մոտ հայտնաբերվում է տոքսիկ ազդեցություն, մյուսի մոտ`ցածր ակտիվություն և այլն:
Արդյոք հնարավո՞ր է այդ փորձերի սկզբնական մասը մոդելավորել վիրտուալ տիրույթում՝ խնայելով ժամանակն ու ռեսուրսները: Իհարկե, հնարավոր է. դեղագործական խոշոր ընկերությունները վաղուց ունեն կա՛մ սեփական քիմիո-ինֆորմատիկ բաժին, կա՛մ համագործակցում են մասնագիտացված ընկերությունների հետ (որոնց թիվն անընդհատ աճում է):Սակայն «Denovo Sciences»-ը nրոշել է մի քայլ առաջ գնալ:

Նապաստակ–գայլ

Դեղագործական ալգորիթմերը պետք է ստեղծեն նոր դեղերի թեկնածուներ: Սակայն ինչպե՞ս են նրանք «հասկանում», թե որ մոլեկուլներն են պոտենցիալ դեղեր: Գործող ծրագրերը դա անում են հետևյալ կերպ. ալգորիթմին ցույց են տալիս գործող դեղի ակտիվ նյութի մոլեկուլներ: Իքս քանակի ցուցադրումներից հետո ծրագիրը ֆիքսում է, որ այս մոլեկուլը դեղ է, սկսում է ընդօրինակել այդ մոլեկուլը`փոքր փոփոխություններ անելով դրա մեջ: Այդ պրոցեսը կատարվում է տասնյակ հազարավոր գործող դեղերի մոլեկուլների վրա, որոնք ներբեռնված են ծրագրի բազայում:
Երևանի համար նախատեսված ավտոբուսներն ավարտական աշխատանքներ են անցնում Չինաստանի ավտոգործարանում - Sputnik Արմենիա, 1920, 27.07.2021
Երևանի հասարարական տրանսպորտում կարող են COVID-ը սպանող սարքեր հայտնվել
«Ասել կուզի՝ դուք ուզում եք, որ ձեր ծրագիրը նապաստակի նկար ճանաչի: Ծրագրին տալիս եք տասը հազար նապաստակի նկար, որոնցով ալգորիթմը սովորում է:Բայց նապաստակի վրա սովորած ալգորիթմը չի կարողանա գայլ կամ աղվես ճանաչել. նա կճանաչի միայն նապաստակին։ Իսկ մեր ծրագիրը սովորում է ոչ թե եղած տվյալների բազայի վրա, այլ անընդհատ ինքնուրույն գեներացնում է մոլեկուլների նոր տարբերակներ և սովորում վիրտուալ սիմուլյացիաների հիման վրա», - ասում է ստարտափի համահիմնադիր Հովակիմ Զաքարյանը:
Իհարկե, այդ պրոցեսը քաոտիկ չէ. ծրագիրը սահմանում է չափանիշներ, որոնց պիտի բավարարի նոր մոլեկուլը: Այդ չափանիշները ծրագրի մեջ մուտքագրում է գիտնականը: Ենթադրենք` նրան անհրաժեշտ է, որ մոլեկուլը պարունակի որոշակի նյութեր, մոլեկուլները չլինեն որոշակի չափից մեծ, լինեն ջրում լուծելի: Կարելի է նաև բարդացնել խնդիրը և ծրագրի մեջ մուտքագրել այն բակտերիաների կամ վիրուսների սպիտակուցները, որոնց վրա տվյալ մոլեկուլը պիտի ազդի: Դրանից հետո պետք է ստուգել, թե տվյալ մոլեկուլը որքանով է սինթեզելի, որովհետև բազմաթիվ նոր նյութերի համար սինթեզի (առավել ևս՝ արդյունաբերական ծավալներով սինթեզի) ռեակցիաները կա՛մ շատ թանկ են, կա՛մ դեռ հայտնի էլ չեն:
Նանոշապիկներ. ինչպես և ինչով կարող է Իրանը փոխարինել թուրքական հագուստն ու ներկը ՀՀ–ում
«Իհարկե, ոչ մի ծրագիր չի կարող 100%-ով մոդելավորել բնական պրոցեսները: Սակայն ծրագիրը կարող է մեծապես հեշտացնել գիտնականի աշխատանքը՝ 10 000 նյութից նրա համար ընտրելով 200-300: Այդ ընտրությունը, որը պահանջում է ամիսների, եթե ոչ տարիների աշխատանք, ծրագիրը կատարում է մի քանի օրում: Սա ազատում է գիտնականին ավելորդ փորձերից ու թույլ է տալիս կենտրոնանալ արդյունավետ աշխատանքի վրա», - ընդգծում է Հովակիմը:
Աշխատանքն առանց այդ էլ անծայրածիր է: Իզուր չէ, որ թեկնածու դեղերի ամբողջությունն անգլերեն անվանում են «drug-like space» (դեղանման նյութերի տիեզերք), որովհետև դրանց քանակը գնահատվում է 10-ի 60 աստիճան (տրիլիոնը հինգ անգամ բազմապատկած տրիլիոնի)։ Սա մի քանի անգամ ավել է, քան տիեզերքում հայտնի բոլոր աստղերը՝ միասին վերցրած։

Արդյունքում

Բնականաբար, ինչպես ասացինք, ոչ մի ծրագիր չի կարող 100%-ով մոդելավորել իրականությունը: Նախնական գնահատականներով` նոր մեթոդով ստացված նյութերից միայն 25%-ն են ցուցաբերում ցանկալի ակտիվություն: Բայց դա էլ երկուսուկես անգամ բարձր է, քան դասական մեթոդով ընտրված թեկնածու դեղերինը:

Առաջատար գիտնականներն արդեն հետաքրքրվել են

«Denovo»-ն արդեն համագործակցում է աշխարհի մի քանի առաջատար գիտական կենտրոնների հետ: Նրանցից մեկը ամերիկյան «Emory University»–ում լաբորատորիայի ղեկավար Ռայմոնդ Շինազին է (Raymond Schinazi),որը մեծ համբավ ունի գիտական աշխարհում. Տարիներ առաջ նա ստեղծել է հեպատիտ C-ի ու ՄԻԱՎ–ի դեմ մի քանի ակտիվ նյութ։ Նրա լաբորատորիայում աշխատում է 70 գիտնական. մեր չափանիշներով, սա մի առանձին գիտական կենտրոն է:
Разработки лаборатории виртуальной реальности Knoxlabs - Sputnik Արմենիա, 1920, 24.07.2021
Մտքի ուժ և տիեզերք. հայազգի ինժեները նոր սերնդի կառավարման սարքի նախատիպ է պատրաստել
«Հիմա մենք նրա հետ փորձում ենք ստեղծել ազդող մոլեկուլներ հեպատիտ B-ի վիրուսի դեմ։ Չնայած դրա դեմ կա պատվաստանյութ, սակայն հեպատիտ B-ով աշխարհում վարակված են 260 միլիոնից ավել մարդ։ Պատշաճ բուժման բացակայությունից տարեկան մահանում է մոտ 600 հազար մարդ՝ ավելին, քան հեպատիտ C-ից», - նշում է Հովակիմը:
Հեռանկարային աշխատանք է կատարվում նաև Կալիֆոռնիայի համալսարանի (UCSD) պրոֆեսոր Թոմաս Հերմանի հետ (Thomas Hermann): Նրա լաբորատորիան հետազոտում է նյութեր, որոնք չեզոքացնում են ոչ թե վիրուսների կամ բակտերիաների կենսագործունեությունն ապահովող սպիտակուցները, այլ դրանք գեներացնող ՌՆԹ–ն։ Սա շատ ավելի բարդ է, որովհետև ՌՆԹ-ի կառուցվածքը շատ ճկուն է և կարող է արագ մուտացիայի ենթարկվել։ Այսինքն` պետք է բանալի գտնել մի կողպեքի համար, որի միջուկն անընդհատ փոխվում է:
«Բայցևայնպես ՌՆԹ–վիրուսներում (օրինակ`հեպատիտ C-ի վիրուսում) կան համեմատաբար ստաբիլ հատվածներ, որոնք ավելի հեշտ է թիրախավորել: Դրա համար մենք կփորձենք սինթեզել մոլեկուլների մի խումբ, որպեսզի UCSD-ի մեր գործընկերները փորձարկեն դրանք։ Հուսով եմ` առաջիկա մեկ տարվա մեջ կունենանք այդպիսի մոլեկուլներ», -ասում է Հովակիմը:
Համատեղ աշխատանքի համար Հովակիմը ցանկանում է հրավիրել նաև հայաստանյան գործընկերներին `ՀՀ ԳԱԱ Նուրբ օրգանական քիմիայի ինստիտուտին, որտեղ կան օրգանական սինթեզի մասնագետներ:

Նոր որակի հակաբիոտիկներ

Սեփական ուժերով ընկերությունը պատվաստվում է հետազոտել նոր սերնդի հակաբիոտիկներ: Դասական հակաբիոտիկները չեզոքացնում են բակտերիայի մեկ թիրախ: Դա կարող է լինել կենսագործունեության որոշակի սպիտակուց կամ սպիտակուցը ձևավորող ռիբոսոմներ, կամ բակտերիայի արտաքին մեմբրանը, բայց ամեն դեպքում` թիրախը միայն մեկն է: Երբ բակտերիան փոխում է իր գենի կառուցվածքը, մի քիչ փոփոխվում են նաև նրա սպիտակուցները ։ Այսինքն`կողպեքը մի քիչ փոխվեց, և դեղի «բանալին» էլ ներս չի մտնում։
Մեզ կօգնեն քայլել և ուրիշ կարագ ուտել. Բաշկիրիան առաջարկներ ունի Հայաստանին
«Մենք սինթեզելու ենք նյութեր, որոնք միանգամից երկու սպիտակուցի են հարվածելու, ընդ որում՝ բակտերիայի կենսագործունեության տարբեր համակարգերի համար: Շատ ավելի քիչ է հավանականությունը, որ բակտերիան կադապտացվի միանգամից երկու հարվածներին», - նշում է Հովակիմը:

Խմել, թե չխմել

Այդպիսի «բազմաթիրախ» դեղեր աշխարհում արդեն ստեղծվում են. դրա համար երկու տարբեր ազդող մոլեկուլներ միացվում են իրար: Սակայն այդպիսի մոլեկուլները ստացվում են շատ մեծ, դրանց սինթեզը ավելի թանկ է, իսկ ֆարմակոկինետիկ հատկությունները լավը չեն։ Եթե դեղի մոլեկուլային կշիռը ինչ-որ չափից բարձր է (սովորաբար` 500 մոլ/գրամ) դրանք չի կարելի ընդունել օրալ (կուլ տալով), այլ միայն ներարկելով։ Իսկ այլ հավասար պայմաններում, իհարկե, ցանկալի է, որ դեղը ընդունվի խմելով, առանց ներարկելու։
«Մեր ալգորիթմը թույլ է տալիս հաշվի առնել նաև այս պահանջը` նոր միացությունների որոնման ժամանակ սահմանափակել դրանց մոլեկուլային կշիռը», - նշում է Հովակիմը:

Փող կա, մասնագետ չկա

Ընկերությունը ստեղծվել է 2020-ի դեկտեմբերին՝FAST հիմնադրամի ASCENT-ի ինկուբացիոն փուլն անցնելուց հետո:
Հիմա հետազոտություններն ընդլայնելու համար ընկերությունը հայթայթում է 1,7 միլիոն դոլար: Մոտ կես միլիոն դոլարի նախնական պայմանավորվածությունն արդեն հաստատված է, մնացածը գտնելու համար ընկերությունը շարունակում է աշխատանքը վենչուրային ներդրողների հետ:
Лаборатория Заруи Карабекян в НИИ Физиологии им. Орбели Академи наук Армении - Sputnik Արմենիա, 1920, 14.07.2021
Ինչպես կենդանացնել Հայաստանի մարող գիտական դպրոցները. պետական նոր ծրագրեր
«Այս գումարով մենք կկարողանանք ավելացնել մեր թիմը մինչև 20 հոգի՝ հրավիրելով մեքենայական ուսուցման և համակարգչային կենսաբանության մասնագետների, ինչպես նաև`սինթեզելով նոր մոլեկուլներ: Ըստ մեր նպատակի՝ 3-4 տարի հետո դրանք կմտնեն նախակլինիկական փորձարկումների փուլ։ Աշխարհի մի շարք այլ ընկերությունների՝ նման եղանակով սինթեզված մոլեկուլներն արդեն իսկ կլինիկական փորձարկման առաջին փուլ են մտնում», - նշում է Հովակիմը:
Աշխարհում ֆարմացևտիկ ինֆորմատիկայի արդեն իսկ հայտնի ընկերությունները (InsilicoMedicine, BenevolentAI և ուրիշները) տարեկան ներգրավում են հարյուրավոր միլիոն դոլարներ: Սակայն նրանց տեխնոլոգիան հիմնված է դասական եղանակի վրա (երբ ալգորիթմը սովորում է եղած տվյալների բազայի վրա կամ այսպես ասած նապաստակների վրա):
«Մենք փորձում ենք գնալ ավելի դժվար, բայց միգուցե ավելի հեռանկարային ճանապարհով», - ասում է Հովակիմը:
Հնարավոր է՝ ինքնաուսուցվող ծրագրերն արդեն իսկ կիրառվում են, սակայն դեղագործական ընկերությունները դրանք դեռևս չեն բացահայտում: «Denovo Sciences»–ն ուզում է լինել առաջինների շարքում: Միջոցները դրա համար, ինչպես տեսնում ենք, անպակաս են, իսկ մասնագետները...
«Եթե մենք ստեղծեինք մեր ընկերությունը, օրինակ, Բոստոնում, մենք մասնագետների պակաս չէինք ունենա, և արդեն գումար հավաքած կլինեինք: Հայաստանում մասնագետ գտնելը շատ ավելի բարդ է», - նշում է Հովակիմը:
Այդ բացը լրացնելու համար «Denovo Sciences»–ն առաջիկա 2 – 2,5 ամսում կանցկացնի դասընթացներ քիմիո-ինֆորմատիկայի համար. մի ուղղություն, որը Հայաստանում դեռ բացակայում է։
«Կենսաինֆորմատիկան արդեն կա, այն հետազոտվում է մեր ինստիտուտում, ԵՊՀ-ում և Ռուս-Հայկական համալսարանում, իսկ ահա քիմիո-ինֆորմատիկան դեռ չկա: Կփորձենք ուսանողներին ու գիտնականներին ներկայացնել այս ուղղության հիմնական վերլուծական գործիքները», - ավելացնում է Հովակիմը:
Դասընթացները կվարեն «Denovo Sciences»-ի մասնագետները և արտերկրի մի քանի համալսարանի մասնագետներ առցանց դասախոսություններով։
Լրահոս
0
Սկզբում նորերըՍկզբում հները
loader
ԵԹԵՐՈւՄ Է
Заголовок открываемого материала