Identifikasi dini efek samping obat sebelum mereka diuji pada manusia sangat penting dalam mengembangkan terapi baru, sebagai akun efek yang tak terduga untuk sepertiga dari semua kegagalan obat selama proses pembangunan.
Sekarang peneliti di University of California, San Diego (UCSD) telah mengembangkan teknik baru dengan menggunakan pemodelan komputer untuk mengidentifikasi efek samping potensial dari obat-obatan, dan telah menggunakan teknik ini untuk mempelajari kelas obat yang mencakup tamoxifen, obat yang paling diresepkan dalam pengobatan kanker payudara. Studi mereka saat ini tersedia on line di PLoS Computational Biology.
Metode uji konvensional layar senyawa pada studi binatang, sebelum uji pada manusia dengan harapan mengidentifikasi efek samping dari terapi yang menjanjikan. Tim UCSD - yang dipimpin oleh Philip Bourne, Ph.D., profesor farmakologi di UCSD Sekolah Farmasi dan Farmasi Ilmu Pengetahuan dan Lei Xie, Ph.D., dari San Diego Supercomputer Center di UCSD - bukan menggunakan kekuatan komputasi pemodelan untuk layar molekul obat tertentu menggunakan repositori di seluruh dunia, Protein Data Bank (PDB), yang mengandung puluhan ribu tiga-dimensi struktur protein.
Molekul obat yang dirancang untuk mengikat protein target dalam rangka untuk mendapatkan efek terapetik, namun jika molekul obat kecil yang berfungsi sebagai "kunci" menempel pada protein off-target yang memiliki situs pengikatan serupa, atau "kunci," sisi efek dapat hasil.
Untuk mengidentifikasi protein yang bisa menjadi target tak diinginkan, para peneliti UCSD mengambil molekul obat tunggal dan mencari bagaimana mungkin mengikat sebagai banyak protein yang disandikan oleh proteome manusia mungkin. Dalam studi kasus ini diterbitkan, mereka Receptor Modulators Estrogen Pilih (SERMs), kelas obat yang meliputi tamoxifen, untuk menggambarkan pendekatan baru.
"Prosedur komputer kita kembangkan dimulai dengan model tiga-dimensi yang ada dari sebuah farmasi, menunjukkan struktur dari molekul obat yang terikat pada protein target, dalam hal ini, SERM yang terikat pada reseptor estrogen," kata Bourne, yang adalah co -direktur PDB. Para ilmuwan kemudian menggunakan analisis komputer untuk mencari situs pengikatan lain yang cocok dengan situs pengikatan obat - seperti mencari kunci lain yang dapat dibuka oleh kunci yang sama.