Все новости

Алгоритмы научились искать препараты для лечения генетических нарушений при пороках сердца

Доклинические испытания одного из них уже показали его эффективность при лечении кальцификации аортального клапана

ТАСС, 24 декабря. Ученые придумали, как с помощью алгоритмов машинного обучения можно искать соединения, которые могли бы восстанавливать комплексные нарушения в работе сотен генов при приобретенных пороках сердца. Новый метод уже помог найти несколько потенциальных препаратов такого рода. Статью с описанием исследования опубликовал научный журнал Science, кратко об этом пишет пресс-служба Министерства науки и высшего образования.

Как пояснила заведующая лабораторией Института цитологии РАН Анна Малашичева, исследование проходило следующим образом: сначала алгоритм выбрал из огромного количества данных несколько соединений, которые можно использовать для подавления процесса, который вызывают нарушения в работе генов при приобретенных пороках сердца. Американские специалисты проверили полученные вещества на сложной клеточной модели и благодаря этому сузили поле поиска еще больше.

"После этого американцы обратились к нам, так как мы умеем работать с клетками от тех самых пациентов, для которых ищут лекарство. Это довольно сложные культуры, которые есть всего в нескольких лабораториях в мире. Мы протестировали выбранные вещества, и одно из них наиболее эффективно приводило поврежденные гены больных клеток к здоровому состоянию", – отметила Малашичева.

Доклинические испытания полученного соединения – XCT790 – на мышах уже показали, что оно эффективно при лечении кальцификации аортального клапана и не вызывает существенных побочных эффектов. Авторы работы рассчитывают, что на его основе могут разработать первый терапевтический препарат для лечения кальцификации аортального клапана. Сейчас это заболевание лечат только путем хирургической замены клапана каждые 5-7 лет. В России ежегодно делают около 10 тыс. операций по замене клапана.

"Классические подходы в разработке лекарственных препаратов позволяют протестировать их только против ограниченного числа конкретных молекул-мишеней. В отличие от них, подход, использованный для поиска XCT790, позволяет оценивать комплексный эффект соединений на регуляторные сети. Адаптация этого подхода для других комплексных заболеваний поможет более эффективно разрабатывать новые лекарственные препараты", – отмечают авторы исследования.