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La technique Nouvelle utilisant la modélisation d'ordinateur recense des effets secondaires potentiels des pharmaceutiques

L'Identification précoce des effets inverses des médicaments avant qu'elles soient testées chez l'homme est essentielle en développant la thérapeutique neuve, car les effets inattendus représentent un tiers de tous les échecs du médicament pendant le processus de développement.

Maintenant les chercheurs à l'Université de Californie, San Diego (UCSD) ont développé une technique nouvelle utilisant l'ordinateur modélisant pour recenser des effets secondaires potentiels des pharmaceutiques, et ont employé la technique pour étudier une classe de médicaments qui comprend le tamoxifène, le médicament le plus prescrit dans le traitement du cancer du sein. Leur étude est actuellement disponible sur la ligne à la Bio-Informatique de PLoS.

Composés Conventionnels d'écran de méthodes de test dans les études des animaux avant des essais humains dans l'espoir de recenser les effets secondaires de promettre la thérapeutique. L'équipe d'UCSD - aboutie par Philip Bourne, Ph.D., professeur de la pharmacologie chez l'École de Skaggs de l'UCSD de la Pharmacie et des Sciences Pharmaceutiques et le Lei Xie, Ph.D., du Centre de Superordinateur de San Diego à l'UCSD - au lieu de cela utilise l'alimentation électrique de la modélisation numérique d'examiner des molécules de médicament spécifique utilisant un dépôt mondial, la Banque De Données De Protéine (PDB), contenant des dizaines de milliers de structures des protéines en trois dimensions.

Des molécules de Médicament sont conçues pour gripper aux protéines visées afin de réaliser un affect thérapeutique, mais si la petite molécule de médicament qui fonctionne comme les attaches « principaux » à une protéine de hors circuit-objectif qui a un accepteur assimilé, ou le « verrou, » des effets secondaires peut donner droit.

Pour recenser quelles protéines pourraient être des objectifs fortuits, les chercheurs d'UCSD prennent une molécule unique de médicament et recherchent comment elle pourrait gripper à l'autant de des protéines encodées par le protéome humain comme possible. Dans cette étude de cas publiée, ils ont regardé les Modulateurs de Récepteur d'Oestrogène Select (SERMs), une classe du médicament qui comprend le tamoxifène, pour illustrer l'élan nouvel.

« La procédure d'ordinateur nous avons développé des débuts avec un modèle en trois dimensions existant d'un pharmaceutique, affichant la structure d'une molécule de médicament liée à sa protéine cible ; dans ce cas, les SERM bondissent au récepteur d'oestrogène, » a dit Bourne, qui est codirecteur de l'APB. Les scientifiques emploient alors l'analyse par ordinateur pour rechercher d'autres accepteurs qui apparient cet accepteur de médicament - comme rechercher d'autres verrous qui peuvent être ouverts par la même clé.

Dans cette étude, l'équipe a trouvé un objectif précédemment non identifié de protéine pour SERMs. L'identification de cet accepteur secondaire explique des effets inverses connus, et ouvre la trappe à modifier le médicament d'une manière dont met à jour le grippement à l'objectif destiné, mais réduit gripper au deuxième site.

« Si un médicament a des effets secondaires défavorables, il est susceptible que le médicament grippe également à une molécule fortuite et secondaire ; en d'autres termes, la clé qui lui permet de fixer à son objectif s'ajuste plus d'un verrou, » a dit Bourne. Il a expliqué cela utilisant cette technique de calcul pour trouver qu'un autre « verrou » pourrait avoir comme conséquence une de trois choses : le verrou neuf ne pourrait afficher aucun effet ; le verrou a pu expliquer un effet secondaire défavorable du médicament ; ou la recherche pourrait potentiellement découvrir un effet thérapeutique neuf pour un médicament existant - dopez repositionner.

Les chercheurs d'UCSD continuent leurs études, que Bourne dit peut être appliqué à n'importe quel médicament sur le marché pour lequel une structure de la limite de médicament au récepteur existe dans l'APB. Bourne a mis l'accent sur que les résultats de ceci s'approchent toujours dû être testé expérimental.

Jian Wang du Programme de la Bio-informatique de l'UCSD a également contribué à l'étude de PLoS. Le travail a été supporté en partie par les Instituts de la Santé Nationaux.

http://www.ucsd.edu/