29 сентября 2023 в 06:09

Машинное обучение помогло найти потенциальные противораковые препараты

Российские ученые с коллегами из Китая построили несколько моделей машинного обучения и обнаружили группу потенциальных препаратов, которые тормозят активность фермента, ответственного за неконтролируемое деление клеток. Результаты опубликованы в журнале Biomedicines.

Фермент CDK2 — циклинзависимая киназа 2 — участвует в регуляции деления клеток. И хотя в здоровых клетках значение CDK2 несущественно, она играет важную роль в неконтролируемом росте раковых клеток. Если ингибировать, или замедлить, активность CDK2, можно сдержать рост опухоли, поэтому важно найти эффективные ингибиторы CDK2. Химики из Российского университета дружбы народов с коллегами из Китая объединили для этого компьютерные методы исследования: машинное обучение и молекулярное моделирование. В результате химикам удалось обнаружить несколько потенциальных ингибиторов.

«Циклинзависимая киназа 2 — многообещающая мишень для лечения рака. Разработка ее ингибиторов важна в противоопухолевой терапии. Участие этого фермента в формировании опухолей остается не до конца исследованным, но уже понятно, что его ингибирование полезно при лечении рака. Несколько ингибиторов уже прошли клинические испытания, но селективный ингибитор именно для этого фермента еще не найден», — рассказал Александр Новиков, кандидат химических наук, ведущий научный сотрудник объединенного института химических исследований РУДН.

Для поиска препарата-кандидата химики использовали методы машинного обучения. Авторы построили несколько моделей, чтобы найти активные ингибиторы CDK2. Затем химики построили молекулярную модель по методу молекулярного докинга, который позволяет предсказать наиболее выгодную для образования устойчивого комплекса ориентацию молекул.

Модели машинного обучения выделили 25 потенциальных активных ингибиторов CDK2 с точностью 98%. Каждый из них химики проверили с помощью молекулярного докинга. Три вещества подошли лучше всего. Для тройки лидеров построили компьютерную симуляцию по методу молекулярной динамики и сравнили с референсным препаратом далпициклибом. Все три оказались стабильнее и компактнее.

«По сравнению с контрольным препаратом далпициклибом три рассчитанных соединения показали более стабильное поведение и компактность. Несмотря на многообещающие результаты, у нашего исследования есть ряд ограничений. Нужно провести углубленные клинические испытания in vitro и in vivo для подтверждения ингибирующей активности и потенциальной терапевтической эффективности. Кроме того, при разработке лекарственных средств необходимо будет изучить влияние соединений на нецелевые взаимодействия и их токсичность», — отметил Александр Новиков.

Рассказать друзьям

Читайте также