Wczesne wykrycie działań niepożądanych leku jeszcze zanim będzie on testowany na ludziach ma kluczowe znaczenie w rozwoju nowych terapii. Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego (USA) rozwinęli nową technikę wykorzystującą modelowanie komputerowe do identyfikacji potencjalnych efektów ubocznych działania leków. Badacze wykorzystali swoją metodę do analizy klasy leków zawierających tamoxifen, najczęściej stosowanych w leczeniu raka piersi. Wyniki badań opublikowano na łamach “PLoS Computational Biology.”

Dotychczas stosowane metody polegały na obserwowaniu reakcji zwierząt na podawane leki jeszcze zanim zaczęto przeprowadzać testy kliniczne. Natomiast amerykańscy badacze zaproponowali zastosowanie modelowania komputerowego do szukania specyficznych cząsteczek leków korzystając z bazy danych struktur białkowych PDB (Protein Data Bank).

Obecnie cząsteczki leków są projektowane tak, aby wiązały się do specyficznych białek wywołując efekt terapeutyczny. Jednak czasem zdarza się, że dany lek zamiast związać się do konkretnego białka, zablokuje miejsce aktywne innej cząsteczki o bardzo podobnej budowie centrum katalitycznego. Taka sytuacja prowadzi do pojawienia się objawów ubocznych.

Aby określić, które z białek mogą być takimi niepożądanymi celami leków, grupa z Uniwersytetu Kalifornijskiego analizowała pojedynczą cząsteczkę leku (SERMs - ang. Select Estrogen Receptor Modulators) i analizowała jak może się ona wiązać do znanych białek z ludzkiego proteomu.

Nowy program komputerowy stworzony przez badaczy bierze przestrzenną budowę leku związanego z białkiem jako dane wejściowe, po czym szuka w bazie danych innych struktur o podobnej budowie centrum aktywnego, jako potencjalnych cząsteczek, których czynność zostanie zaburzona i w wyniku tego pojawią się efekty uboczne.

Podczas analizy SERMs udało się znaleźć wcześniej niezidentyfikowane białko, które może stać się potencjalnym celem tej grupy leków. Identyfikacja podobnego miejsca aktywnego wyjaśnia niepożądane efekty wywoływane przez SERMsy i daje możliwości modyfikowania leków w taki sposób, aby zwiększyć zdolność leku do wiązania się do właściwego celu terapii, a nie białka o podobnej strukturze, a często zupełnie innej funkcji.

Joanna Kasprzak (Czwojdrak)

źródło: ScienceDaily

———————————
Oryginalna publikacja: Lei Xie, Jian Wang, Philip E. Bourne, “In Silico Elucidation of the Molecular Mechanism Defining the Adverse Effect of Selective Estrogen Receptor Modulators”, PLoS Comput Biol 3(11): e217, Published: November 30, 2007, doi:10.1371/journal.pcbi.0030217