Компьютерную модель для поиска и разработки новых лекарств разработали исследователи из Королевского университета Белфаста, 28 сентября сообщает журнал ACS Central Science.

Новый инструмент позволит прогнозировать новые участки связывания в организме при разработке потенциальных лекарств. Такие препараты могут обладать избирательным действием, что позволит более эффективно их нацеливать в больные места с минимальными побочными эффектами.

Инструмент или протокол обработки данных позволит открыть новый класс соединений — аллостерические препараты для рецепторов, связанных с G-белком (GPCR).

GPCR — это крупнейшее семейство мембранных белков, которые передают сигнал внутрь клеток от гормонов, нейротрансмиттеров и других эндогенных молекул. В результате их широкого влияния на физиологию человека, GPCR являются лекарственными мишенями во многих терапевтических областях.

В настоящее время более трети лекарств действуют через GPCR. Несмотря на значительный терапевтический успех, открытие препаратов GPCR является сложной задачей из-за их беспорядочного связывания и последующих побочных эффектов.

Недавние исследования указывают на существование других участков связывания, называемых аллостерическими участками, с которыми лекарства могут связываться и обеспечивать ряд терапевтических преимуществ. Однако открытие аллостерических участков и лекарств было в основном случайным.

Новейшая рентгеновская кристаллография, которая определяет атомную и молекулярную структуру, и криоэлектронная микроскопия, которая предлагает 3D-модели нескольких GPCR, открывают возможности для разработки автоматизированных методологий поиска аллостерических участков.

«Мы разработали новый, экономически эффективный и быстрый конвейер для обнаружения аллостерических участков GPCR, который преодолевает ограничения современных вычислительных протоколов, таких как искажение мембраны и неспецифическое связывание», — сказала доктор Ирина Тихонова из Фармацевтического факультета Королевского университета.