МОДЕЛЬ ЖИЗНИ Имитационное моделирование помогает в прогнозировании и исследовании

Моделирование позволяет ученым понять работу клеток, органов и, в итоге, уникальных особенностей тела каждого человека.

Удачно протестированный на 10 000 человек препарат может быть отклонен регулирующим органом в случае серьезных последствий для одного пациента. Цена подобной неудачи чудовищна, для общества и фармацевтической компании.

«Это означает, что 9 999 пациентов (которым стало лучше), не смогут продолжить лечение», - говорит Франсуа Кепес, представляющий Genopole France в инициативе BioIntelligence Initiative – консорциуме медико-биологических компаний, поставщиков технологий и НИИ.

Чтобы разобраться с этой проблемой, в ходе инициативы была разработана программная платформа, посвященная моделированию медико-биологических параметров и призванная помочь ученым быстрее и с меньшими затратами узнавать особенности организма, разрабатывать новые лекарства и выбирать оптимальное лечение.

Персонализированная медицина Поскольку целевые исследования становятся доступнее, работа консорциума поможет в точном определении целевой аудитории для каждой компании, обеспечит назначение нужных лекарств пациентам и разработку терапевтических курсов для небольших групп в уникальных условиях.

Ученые также работают над созданием подробных 3D-моделей органов, после чего отрабатывают на них влияние конкретных препаратов, без фактических испытаний на людях или животных. Примером служит проект The Living Heart, спонсируемый, в числе прочих, Гарвардским университетом и Массачусетским технологическим институтом, Кембридж, Массачусетс (США) – см. видео в конце статьи.

СУЖАЯ ФОКУС

Бернгардт Траут, профессор химико-технологических исследований в MIT и руководитель центра Novartis-MIT Center for Continuous Manufacturing, пошел еще дальше, моделируя индивидуальные процессы внутри клеток. С помощью громадных суперкомпьютеров Траут разработал алгоритмы прогнозирования поведения антител после достижения ключевых точек на поверхности белка, которые получили название «горячие точки».

“ХОТЕЛОСЬ БЫ ЗАСТАТЬ МАСШТАБНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ В ОТРАСЛИ, В ИДЕАЛЕ, ЛЕТ ЧЕРЕЗ 10-20”

БЕРНГАРДТ ТРАУТ ЦЕНТР NOVARTIS-MIT, О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОМ ПОТЕНЦИАЛЕ ПРОГНОЗНЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ

Ученые, взяв за основу программы на базе алгоритма Траута, стараются сузить обширный перечень химических составов с вычленением наиболее перспективных кандидатов для дальнейших исследований.

По подсчетам Траута, фармацевтическая отрасль только в США тратит $200 миллиардов ежегодно на разработку лекарств и их производство; он уверен, что его исследования помогут уменьшить эти расходы на 30%, а сэкономленные $60 миллиардов можно будет вложить в разработку других лекарств. «Хотелось бы застать масштабные преобразования в отрасли, в идеале, лет через 10-20», - говорит Траут.

НИКАКИХ ДОГАДОК

Работа, которую ученые проделывают с составными элементами клеток, включая белки и ферменты, ляжет в основу при создании программных инструментов для полноценного прогнозирования воздействия веществ на биоткань человека.

«Если разработчикам удастся добиться высокой достоверности средств прогнозирования, НИОКР в сфере лекарственных препаратов ждет прорыв», - говорит Бернар Мунос, старший научный сотрудник FasterCures, экспертно-аналитического центре при институте Milken Institute, Санта-Моника, Калифорния. «Не нужно будет чесать в затылке, достаточно просто задать вопрос программе. Примерно такой: если я введу вот этот фермент, каким будет результат? Программа смоделирует ситуацию и подскажет, будет ли результат положительным или клетка погибнет из-за нарушений в метаболизме».

Когда этот день наступит, говорит Мунос, «мы превратим биологию в точную науку». ◆

автор статьи Уильям Дж. Холстейн Вернуться к началу страницы
автор статьи Уильям Дж. Холстейн

https://www.youtube.com/watch?v=ulwMlJlycS0