Скрининг кандидатных препаратов для заболеваний ЦНС станет быстрее

Депрессивные расстройства, эпилепсия и болезнь Альцгеймера — широко распространенные заболевания нервной системы. Успехи в их лечении замедляет большая продолжительность испытаний новых препаратов, а также частые провалы молекул-кандидатов на какой-либо из стадий. Результаты пятилетней работы исследователей из Городского университета Гонконга и Гарвардской медицинской школы, кажется, смогут оптимизировать процесс по самым главным параметрам — времени и ресурсам.

Икра данио. Личинки этой рыбки — один из любимых объектов нейробиологов
Изображение:
Thanaporn Pinpart | Shutterstock.com

Депрессивные расстройства, эпилепсия и болезнь Альцгеймера — широко распространенные заболевания нервной системы. Успехи в их лечении замедляет большая продолжительность испытаний новых препаратов, а также частые провалы молекул-кандидатов на какой-либо из стадий. Результаты пятилетней работы исследователей из Городского университета Гонконга и Гарвардской медицинской школы, кажется, смогут оптимизировать процесс по самым главным параметрам — времени и ресурсам.

Авторы работы создали технологию высокопроизводительного картирования активности мозга — HT-BAMing (High-throughput brain activity mapping). Достижения современной микроскопии, создание кальций-чувствительных флуоресцентных репортеров, которые экспрессируются в организме трансгенного животного, например рыбки Danio rerio, позволяет регистрировать активность нервной ткани с разрешением на уровне отдельных клеток. Но проблема в том, как наладить масштабное получение данных от большого количества подвижных животных. Авторы разработали микрожидкостный чип, который позволяет всего за 20 секунд иммобилизировать и удобно разместить бодрствующих, не анестезированных личинок данио для записи активности их мозга, возникающей под действием тех или иных лекарственных препаратов.

Используя HT-BAMing, авторы сначала сформировали библиотеку из 179 существующих лекарственных веществ. Этими веществами обработали тысячи личинок рыбок и записали карты активности мозга. Только на основании полученных данных о мишенях воздействия в ЦНС, без учета известной информации о препаратах, эти вещества распределили в 10 групп. Обнадеживало, что группы во многом совпали с существующими терапевтическими категориями (антиэпилептические, антипаркинсонические препараты, аналептики и др.). На основе этой библиотеки исследователи обучили искусственный интеллект, чтобы в дальнейшем он мог выявлять новые молекулы-кандидаты с высоким потенциалом в выбранной области.

Для тестирования взяли 121 вновь синтезированное вещество с предполагаемой противоэпилептической активностью, и нейросеть предсказала успех у 30. Чтобы проверить прогноз, исследователи случайным образом выбрали 14 из них и провели поведенческие тесты на личинках данио, у которых вызывали судороги добавлением пентилентетразола. Семь из 14 молекул снизили частоту судорожных эпизодов без возникновения седативного эффекта, а значит, можно говорить о 50%-ной точности новой разработки. Хотя исследование сосредоточилось на противоэпилептических средствах, по словам ученых, новый подход можно использовать для любых других групп препаратов.

Предполагается, что эта высокоскоростная система скрининга сделает процесс создания препаратов более быстрым и экономичным. Авторы статьи также отмечают, что новый подход способен увеличить разнообразие фармакологических точек приложения, а следовательно, и методов лечения неврологических заболеваний.

Источник

Xudong Lin et al. // High-throughput brain activity mapping and machine learning as a foundation for systems neuropharmacology. // Nature Communications 9, 5142 (2018), рublished 03 December 2018.
DOI: 10.1038/s41467-018-07289-5
Добавить в избранное

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта. Узнать больше.

Настройки файлов cookie

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта, анализа трафика и показа персонализированной рекламы. Вы можете изменить настройки в любой момент.

Категории файлов cookie:

Необходимые

Эти cookie обеспечивают базовую функциональность сайта — вход в аккаунт, безопасность, оформление заказов. Отключение невозможно.

Функциональные

Функциональные cookie используются для обеспечения работы отдельных функций сайта, а также для запоминания ряда пользовательских предпочтений (например, выбранный язык, товары в корзине), с целью улучшения качества предоставляемого сервиса.

Отключение этого типа файлов cookie может привести к тому, что некоторые сервисы или функции сайта станут недоступны или будут работать некорректно. В результате, вам может потребоваться повторно вводить определённую информацию или настраивать предпочтения при каждом посещении сайта вручную.

Аналитические

Аналитические файлы cookie, включая сторонние аналитические cookie, помогают нам понять, как вы взаимодействуете с нашим сайтом. Эти файлы не собирают информацию, позволяющую установить вашу личность. Все данные обрабатываются в агрегированной и анонимной форме.

Рекламные

Рекламные cookie, включая сторонние, используются для создания пользовательских профилей и показа рекламы, соответствующей вашим интересам и предпочтениям при просмотре сайтов.

Эти cookie позволяют персонализировать рекламные сообщения, которые вы видите, делая их более релевантными. Они также могут использоваться для ограничения количества показов одной и той же рекламы и для оценки эффективности рекламных кампаний.