علاجات الجزيئات الصغيرة: البيانات الضخمة تحلم بالتقنيات الصغيرة

مارس 16, 2021

 تعالج علاجات الجزيئات الصغيرة مجموعة متنوعة من الأمراض ، ولكن فعاليتها غالبًا ما تتضاءل بسبب حركتها الدوائية - ما يفعله الجسم بالدواء. بعد الإعطاء ، يحدد الجسم مقدار الدواء الذي يتم امتصاصه ، والأعضاء التي يدخلها الدواء ، ومدى سرعة استقلاب الجسم وإفرازه للدواء مرة أخرى.



يمكن للجسيمات النانوية ، المصنوعة عادةً من الدهون أو البوليمرات أو كليهما ، تحسين الحرائك الدوائية ، ولكن يمكن أن تكون معقدة في الإنتاج وغالبًا ما تحمل القليل جدًا من الدواء.


ثبت أن بعض مجموعات أدوية السرطان ذات الجزيئات الصغيرة وصبغتين من جزيئات صغيرة تتجمع ذاتيًا في جزيئات نانوية مع حمولات عالية جدًا من الأدوية ، ولكن من الصعب التنبؤ بأي شركاء جزيئات صغيرة سيشكلون الجسيمات النانوية من بين ملايين التزاوج المحتمل. .


طور باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا منصة فحص تجمع بين التعلم الآلي والتجارب عالية الإنتاجية لتحديد الجسيمات النانوية ذاتية التجميع بسرعة. في دراسة نُشرت في Nature Nanotechnology ، فحص الباحثون 2.1 مليون زوج من الأدوية ذات الجزيئات الصغيرة ومكونات الأدوية "غير النشطة" ، وحددوا 100 جسيم نانوي جديد مع تطبيقات محتملة تشمل علاج السرطان والربو والملاريا والالتهابات الفيروسية والفطرية.

"لقد وصفنا سابقًا بعض التأثيرات السلبية والإيجابية التي يمكن أن تحدثها المكونات غير النشطة على الأدوية ، وهنا ، من خلال التعاون المنسق عبر مختبراتنا ومنشآتنا الأساسية ، وصف نهجًا يركز على الآثار الإيجابية المحتملة التي يمكن أن تحدثها هذه المكونات على الصياغة النانوية ،" يقول جيوفاني ترافيرسو ، أستاذ التطوير الوظيفي في الهندسة الميكانيكية ، كارل فان تاسيل (1925) ، وكبير مؤلفي الدراسة.


تشير النتائج التي توصلوا إليها إلى استراتيجية لحل كل من تعقيد إنتاج الجسيمات النانوية وصعوبة تحميل كميات كبيرة من الأدوية عليها.


يقول دانيال ريكير ، المؤلف الرئيسي للدراسة وطبيب ما بعد الدكتوراة السابق في مختبر روبرت لانجر: "هناك الكثير من الأدوية الموجودة لا ترقى إلى مستوى إمكاناتها الكاملة بسبب عدم كفاية الاستهداف ، أو انخفاض التوافر البيولوجي ، أو التمثيل الغذائي السريع للأدوية". "من خلال العمل في واجهة علم البيانات والتعلم الآلي وتوصيل الأدوية ، نأمل أن نوسع مجموعة أدواتنا بسرعة للتأكد من وصول الدواء إلى المكان الذي يحتاجه ويمكنه بالفعل علاج ومساعدة الإنسان."


لانجر ، أستاذ معهد ديفيد إتش كوخ في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وعضو في معهد كوخ لأبحاث السرطان التكاملية ، وهو أيضًا مؤلف رئيسي لهذه الورقة.


يلتقي علاج السرطان مع نظيره


من أجل تطوير خوارزمية تعلم آلي قادرة على تحديد الجسيمات النانوية ذاتية التجميع ، احتاج الباحثون أولاً إلى بناء مجموعة بيانات يمكن للخوارزمية أن تتدرب عليها. قاموا باختيار 16 دواء جزيء صغير ذاتي التجميع مع مجموعة متنوعة من الهياكل الكيميائية والتطبيقات العلاجية ومجموعة متنوعة من 90 مركبًا متاحًا على نطاق واسع ، بما في ذلك المكونات التي تمت إضافتها بالفعل إلى الأدوية لجعلها مذاقًا أفضل ، أو تدوم لفترة أطول ، أو تجعلها أكثر مستقر. نظرًا لأن كل من الأدوية والمكونات غير النشطة تمت الموافقة عليها بالفعل من قِبل إدارة الأغذية والعقاقير ، فمن المرجح أن تكون الجسيمات النانوية الناتجة أكثر أمانًا وتتحرك خلال عملية موافقة إدارة الغذاء والدواء بشكل أسرع.


قام الفريق بعد ذلك باختبار كل مجموعة من الأدوية ذات الجزيئات الصغيرة والمكونات غير النشطة ، والتي تم تمكينها من قبل مركز Swanson Biotechnology ، وهو مجموعة من المرافق الأساسية التي تقدم خدمات تقنية متقدمة داخل معهد Koch. بعد مزج عمليات الاقتران وتحميل 384 عينة في وقت واحد على لوحات نانوية باستخدام الروبوتات في جوهر علوم الإنتاجية العالية ، سار الباحثون على الألواح ، غالبًا مع عينات متدهورة بسرعة ، بجوار مركز بيترسون (1957) لمواد تقنية النانو الأساسية لقياس الحجم من الجسيمات مع تشتت الضوء الديناميكي عالي الإنتاجية.


الآن مدربة على 1440 نقطة بيانات (مع تحديد 94 جسيم نانوي بالفعل) ، يمكن تشغيل منصة التعلم الآلي على مكتبة أكبر بكثير من المركبات. فحصت المنصة 788 دواء جزيء صغير ضد أكثر من 2600 مكون دوائي غير فعال ، حددت 38464 جسيم نانوي محتمل للتجميع الذاتي من 2.1 مليون مجموعة ممكنة.


اختار الباحثون ستة جسيمات نانوية لمزيد من التحقق ، بما في ذلك واحدة مكونة من سورافينيب ، وهو علاج شائع الاستخدام للكبد المتقدم وأنواع السرطان الأخرى ، والجليسيرين ، وهو مركب يستخدم بشكل متكرر كإضافات للأغذية والأدوية والمعروف باسم نكهة عرق السوس. على الرغم من أن سورافينيب هو معيار الرعاية لسرطان الكبد المتقدم ، إلا أن فعاليته محدودة.


في مزارع خلايا سرطان الكبد البشرية ، عملت الجسيمات النانوية سورافينيب-جليسيرهيزين مرتين بالإضافة إلى سورافينيب في حد ذاته لأن المزيد من الدواء يمكن أن يدخل الخلايا. من خلال العمل مع مرفق النمذجة والتصوير والاختبار قبل السريرية في معهد كوخ ، عالج الباحثون نماذج الفئران لسرطان الكبد لمقارنة تأثيرات الجسيمات النانوية سورافينيب-جليسيرهيزين مقابل أي من المركبين بمفرده. وجدوا أنخفضت الجسيمات النانوية بشكل ملحوظ مستويات العلامة المرتبطة بتطور سرطان الكبد مقارنة بالفئران التي أعطيت سورافينيب وحده ، وعاشت أطول من الفئران التي أعطيت سورافينيب أو جليسيرريزين وحدهما. أظهرت الجسيمات النانوية من سورافينيب-جليسيرهيزين أيضًا تحسنًا في استهداف الكبد عند مقارنتها بإعطاء سورافينيب عن طريق الفم ، وهو المعيار الحالي في العيادة ، أو عند حقن سورافينيب بعد أن تم دمجه مع كريموفور ، وهو دواء شائع الاستخدام يعمل على تحسين قابلية الذوبان في الماء ولكن له آثار جانبية سامة.


توصيل الأدوية حسب الطلب

قد يكون للمنصة الجديدة تطبيقات مفيدة تتجاوز تحسين كفاءة الأدوية الفعالة: يمكن استخدامها لتخصيص المركبات غير النشطة لتناسب احتياجات المرضى الفرديين. في عمل سابق ، وجد أعضاء الفريق أن المكونات غير النشطة يمكن أن تثير ردود فعل تحسسية سلبية لدى بعض المرضى. الآن ، مع صندوق أدوات التعلم الآلي الموسع ، يمكن إنشاء المزيد من الخيارات لتوفير بدائل لهؤلاء المرضى.


يوضح ريكير ، وهو الآن أستاذ مساعد في الهندسة الطبية الحيوية في جامعة ديوك: "لدينا فرصة للتفكير في مطابقة نظام التوصيل للمريض". "يمكننا حساب أشياء مثل امتصاص الدواء ، وعلم الوراثة ، وحتى الحساسية لتقليل الآثار الجانبية عند الولادة. ومهما كانت الطفرة أو الحالة الطبية ، فإن الدواء المناسب هو الدواء المناسب فقط إذا كان يعمل بالفعل مع المريض."


توجد أدوات لتوصيل الدواء بشكل آمن وفعال ، ولكن تجميع جميع المكونات معًا يمكن أن يكون عملية بطيئة. سيؤدي الجمع بين التعلم الآلي والفحص السريع والقدرة على التنبؤ بالتفاعلات بين مجموعات مختلفة من المواد إلى تسريع تصميم الأدوية والجسيمات النانوية المستخدمة في توصيلها إلى جميع أنحاء الجسم.


في العمل المستمر ، لا يتطلع الفريق فقط إلى تحسين التوصيل الفعال للأدوية ، بل يبحث أيضًا عن فرص إنشاء أدوية للأشخاص الذين لا تمثل لهم التركيبات القياسية خيارًا جيدًا ، باستخدام البيانات الضخمة لحل المشكلات في مجموعات صغيرة من خلال النظر في التاريخ الجيني ، الحساسية والتفاعلات الغذائية.

مشاركة

ليست هناك تعليقات:

جميع الحقوق محفوظة لــ medeshinews