Биотехнология использует в промышленном масштабе биологические системы и биологические процессы. Обычно применяются микроорганизмы, культуры клеток, культуры тканей растений и животных.
Биотехнологическими методами получают полусинтетические антибиотики. Большой интерес представляет получение в промышленном масштабе инсулина человека методом генной инженерии. Разработаны биотехнологические методы получения соматостатина, фолликулостимулирующего гормона, тироксина, стероидных гормонов.
После получения новой активной субстанции и определения ее основных фармакологических свойств она проходит ряд доклинических исследований.
Метод молекулярного моделирования
Это собирательное название, относящееся к теоретическим подходам и вычислительным методам моделирования или изображения поведения молекул. Эти методы используются в компьютерной химии, вычислительной биологии и науке о материалах для изучения молекулярных систем различных размеров. Простейшие вычисления могут быть выполнены вручную, но компьютеры становятся абсолютно необходимы при расчётах систем любого разумного масштаба. Общей чертой методов ММ является атомистический уровень описания молекулярных систем – наименьшими частицами являются атомы или небольшие группы атомов. В этом состоит отличие ММ от квантовой химии, где в явном виде учитываются и электроны. Таким образом, преимуществом ММ является меньшая сложность в описании систем, позволяющая рассмотрение большего числа частиц при расчётах. Молекулярная механика – один из подходов в ММ, использующий классическую механику для описания физических основ модели. Атомы (ядра с электронами) представляются точечными массами с соответствующими зарядами. Взаимодействия между соседними атомами включают упругие взаимодействия (соответствующие химическим связям) и силы Ван-дер-Ваальса, описываемые традиционно потенциалом Леннарда-Джонса. Электростатические взаимодействия вычисляются по закону Кулона. Атомам в пространстве присваиваются Декартовы или внутренние координаты; в динамических расчётах атомам также могут быть присвоены скорости, соответствующие температуре. Обобщающее математическое выражение известно как потенциальная функция и соответствует внутренней энергии системы (U) – термодинамической величине, равной сумме потенциальной энергии и кинетической. Потенциальная функция представляет потенциальную энергию как сумму энергетических членов, соответствующих отклонению от равновесных значений в длинах связей, валентных и торсионных углах, и членов для не связанных пар атомов, соответствующих ван-дер-Ваальсовым и электростатическим взаимодействиям. Набор параметров, состоящий из равновесных значений длин связей, валентных углов, величин парциальных зарядов, силовых констант и ван-дер-Ваальсовских параметров, называется силовым полем. Различные реализации молекулярной механики используют слегка отличающиеся математические выражения и, следовательно, различные константы в потенциальной функции. Распространенные силовые поля, используемые в настоящее время, были разработаны с использованием точных квантовых расчетов и / или подгонкой под экспериментальные данные. Для поиска локального минимума потенциальной энергии используются соответствующие методы минимизации (например, метод наискорейшего спуска и метод сопряженных градиентов), а для изучения поведения систем с течением времени используются методы молекулярной динамики. Низшие энергетические состояния более стабильны и имеют более важное значение из-за своей роли в химических и биологических процессах. Молекулярно-динамические расчеты, с другой стороны, показывают поведение системы как функцию от времени. И для минимизации, и для молекулярной динамики главным образом используется второй закона Ньютона – F = ma (или, что равносильно, a = F / m). Интегрирование этого закона движения с помощью различных алгоритмов приводит к получению траекторий атомов в пространстве и времени. Сила, действующая на атом, определяется как отрицательная производная функции потенциальной энергии. Молекулы могут быть смоделированы как в вакууме, так и в присутствии растворителя, например воды. Расчёты систем в вакууме называются расчётами «в газовой фазе», в то время как расчёты, включающие молекулы растворителя, называются расчётами «с явно заданным растворителем». Другая группа расчётов учитывает наличие растворителя оценочно, с помощью дополнительных членов в потенциальной функции – так называемые расчёты «с неявным растворителем».
В настоящее время методы молекулярного моделирования стали обыденными при изучении структуры, динамики и термодинамики неорганических, биологических и полимерных систем. Среди биологических явлений, которые исследуются методами ММ, сворачивание белков, ферментативный катализ, стабильность белков, конформационные превращения и процессы молекулярного узнавания в белках, ДНК и мембранах. Выпускники кафедры БХТ КГМУ находятся в числе энтузиастов инновационного направления молекулярного моделирования. [8, 9]
Методы виртуального скрининга
Виртуальный скрининг – это вычислительная процедура, которая включает автоматизированный просмотр базы данных химических соединений и отбор тех из них, для которых прогнозируется наличие желаемых свойств. Чаще всего виртуальный скрининг применяется при разработке новых лекарственных препаратов для поиска химических соединений, обладающих нужным видом биологической активности. В последнем случае процедура виртуального скрининга может быть основана либо на знании пространственного строения биологической мишени либо на знании структуры лигандов к молекуле данной биологической мишени. Ключевой процедурой виртуального скрининга, основанного на знании пространственной структуры биологической мишени, является молекулярный докинг, позволяющий предсказать пространственное строение комплекса «лиганд-белок» и исходя из него при помощи оценочных функций рассчитать константу связывания лиганда с белком. В этом случае из соединений, для которых предсказаны наибольшие значения констант связывания с молекулой белка, формируют сфокусированную библиотеку, из которой отбирают материал для дальнейшего биологического эксперимента. В качестве примера применения виртуального скрининга такого рода можно привести работу, направленную на поиск потенциальных лигандов NMDA- и AMPA-рецепторов. Понятие молекулярного подобия (или химического подобия, chemical similarity) является одной из ключевых концепций хемоинформатики. Оно играет важную роль в современных подходах к прогнозированию свойств химических соединений, дизайну новых соединений с заранее заданными свойствами и, в особенности, при поиске новых лекарственных препаратов путем проведения скрининга больших баз данных по доступным (или потенциально доступным) химическим соединениям. Подобный поиск основан на принципе подобия свойств, сформулированном Johnson и Maggiora: подобные химические соединения обладают подобными свойствами. Основанный на подобии виртуальный скрининг (разновидность основанного на структурах лигандов виртуального скрининга) исходит из предположения о том, что все соединения из базы данных, подобные данному соединению, обладают подобной биологической активностью. Хотя эта гипотеза не всегда оказывается справедливой, однако часто набор химических структур, отобранных в ходе подобного скрининга, оказывается существенно обогащенным соединениями, обладающими нужным видом биологической активности. Для достижения большей эффективности в проведении основанного на подобии виртуального скрининга химические структуры обычно описываются при помощи молекулярных скринов (структурных ключей) либо при помощи молекулярных отпечатков пальцев фиксированного или переменного размера. Хотя молекулярные скрины и молекулярные отпечатки пальцев могут быть составлены на основе как чисто топологической (2D) информации о молекулярной связности, так и на информации (3D) о пространственном строении молекул, топологические отпечатки пальцев, представляющие собой разновидность бинарных фрагментных дескрипторов, доминируют в этой области. Если для работы с химическими базами данных небольшого и среднего размера вполне годятся структурные ключи, например ключи MDL, то для эффективной работы с большими базами данных предпочтительно использовать обладающие большей информационной плотностью молекулярные отпечатки пальцев. Примерами могут служить основанные на структурных фрагментах молекулярные отпечатки пальцев фирм Daylight, BCI, и Tripos. Наиболее распространенной мерой подобия для структур, представленных при помощи молекулярных отпечатков пальцев, является коэффициент Танимото (Джакара) T. Две химические структуры обычно считаются подобными, если T > 0.85 (для молекулярных отпечатков пальцев фирмы Daylight). [10]
Визуализация взаимодействия ГАМК с рецептором
γ-Аминомасляная кислота (ГАМК) – аминокислота, важнейший тормозной нейромедиатор центральной нервной системы человека и млекопитающих. Аминомасляная кислота является биогенным веществом. Содержится в ЦНС и принимает участие в нейромедиаторных и метаболических процессах в мозге. γ-Аминомасляная кислота выполняет в организме функцию ингибирующего медиатора центральной нервной системы. При выбросе ГАМК в синаптическую щель происходит активация ионных каналов ГАМКA- и ГАМКC-рецепторов, приводящая к ингибированию нервного импульса. Лиганды рецепторов ГАМК рассматриваются как потенциальные средства для лечения различных расстройств психики и центральной нервной системы, к которым относятся болезни Паркинсона и Альцгеймера, расстройства сна (бессонница, нарколепсия), эпилепсия.
Установлено, что ГАМК является основным нейромедиатором, участвующим в процессах центрального торможения.