Технология поиска оптимальных мишеней для лекарств

Технология поиска оптимальных мишеней для лекарств

Исследовательская группа KAIST под руководством профессора Кванг-Хьюна Чо (Kwang-Hyun Cho) из отдела био и мозговой инженерии разработала технологию поиска оптимальных целей для разработки лекарственной терапии конкретных типов раковых клеток. Команда использовала системную биологию для анализа динамики молекулярных сетей, которая отражает генетические мутации в раковых клетках и прогнозирует реакцию лекарственного средства. Эта технология может в значительной степени способствовать будущему развитию противораковых лекарств.

Существует много типов генетических вариаций, обнаруженных в раковых клетках, включая мутации генов и вариации числа копий. Эти вариации различаются в раковых клетках, даже в пределах одного и того же типа рака, и, таким образом, реакция лекарственного средства варьирует в клетках. Исследователи рака работали над выявлением часто встречающихся генетических вариаций у больных раком и, в частности, мутаций, которые можно использовать в качестве показателя для конкретных лекарств. В предыдущих исследованиях основное внимание уделялось выявлению одной генетической мутации или созданию анализа структурных характеристик сети генов. Однако этот подход был ограничен в его неспособности объяснить биологические свойства рака, вызванные взаимодействием генов и белков в раковых клетках, что, в свою очередь, приводило к различиям в реакции лекарственного средства.

Генетические мутации в раковых клетках изменяют функцию этих генов и тех, которые взаимодействуют с ними и его белками. Как следствие, одна мутация может привести к изменениям динамических свойств молекулярной сети. Поэтому ответы на противораковые препараты раковыми клетками различаются. Нынешний подход к лечению, который игнорирует динамику молекулярной сети и нацелен на несколько генов, связанных с раком, эффективен только у части пациентов, в то время как многие другие пациенты демонстрируют устойчивость к препарату.

Команда профессора Чо интегрировала крупномасштабное компьютерное моделирование с использованием суперкомпьютерных и клеточных экспериментов для анализа изменений в динамике молекулярных сетей в раковых клетках.

Это привело к разработке технологий поиска оптимальной лекарственной мишени в соответствии с типом раковых клеток путем прогнозирования реакции лекарственного средства. Эта технология была применена к молекулярной сети известного опухолевого супрессора р53. Команда использовала широкомасштабные раковые клеточные геномные данные, доступные из Энциклопедии клеточной линии рака (CCLE), чтобы построить различные молекулярные сети, специфичные для характеристик генетических вариаций.

Анализ реакции лекарственного средства в каждой молекулярной сети использовался для количественной оценки изменений в раковых клетках и их ответа на лекарственные средства. Затем компьютерное моделирование использовалось для анализа синергетических эффектов с точки зрения эффективности и комбинации для прогнозирования уровня реакции лекарственного средства. На основе результатов моделирования различных линий раковых клеток, включая рак легких, молочной железы, костей, кожи, почек и яичников, для сравнения использовались препараты.

Этот метод может применяться в любой молекулярной сети для определения оптимальной лекарственной мишени для персонализированной медицины.

Исследовательская группа предполагает, что технология может анализировать различную реакцию лекарственного средства из-за гетерогенности раковых клеток, рассматривая общие модулирующие взаимодействия, а не фокусироваться только на конкретном гене или белке. Кроме того, эта технология помогает прогнозировать причины резистентности к лекарственным средствам и, таким образом, идентифицирует оптимальную лекарственную мишень для ингибирования резистентности. 

Профессор Чо сказал: «Генетические вариации в раковых клетках являются причиной разнообразного ответа на лекарственные средства, но полный анализ еще не сделан». Он продолжил: «Системная биология позволила моделировать ответы лекарств молекулярными сетями раковых клеток для выявления основополагающих принципов реакции лекарственного средства  и оптимальных целей в отношении препаратов с использованием нового концептуального подхода».

Вы можете оценить статью: 0


Источник
Автор:
Категория: Новость
Рейтинг: 3750


Для доступа к комментариям, пожалуйста, авторизуйтесь или зарегистрируйтесь