Denne artikkelen er produsert og finansiert av Universitetet i Oslo - les mer.
– Om fem til ti år har vi kanskje det fyrste stoffet som er laga berre ved hjelp av berekningsbasert medisinsk kjemi, seier Osman Gani.
(Foto: Torstein Heølleve/UiO)
Slik leitar forskarar etter framtidige legemiddel framfor skjermen
Programvare bygd på open kjeldekode og opne databasar let både forskarar og private selskap snusa fram mange fleire legemiddelkandidatar enn tidlegare.
I meir enn hundre år har farmasøytar og
kjemikarar leita i laboratoriet etter molekyl som kan brukast som legemiddel
mot bestemte sjukdomar. Tolmodig og omstendeleg har dei prøvd og feila medan
dei har sirkla inn det eine komande legemiddelet etter det andre.
– Ein pleier å seia at det tek 15–20 år og
5 milliardar dollar å utvikla eit nytt legemiddel frå idéstadiet til apotek,
seier forskar Osman Gani ved Farmasøytisk institutt på Universitetet i
Oslo.
– Med berekningsbasert legemiddelkjemi,
som det heiter, kan vi kutta drastisk ned på den tidlege fasen av utvikling av
nye legemiddel.
Berekningsbasert legemiddelkjemi
- Ungt fagfelt som er muliggjort med store datasett delte på nettet.
- Krever kompetanse innan farmasi, programmering, matematikk og statistikk.
- Kunstig intelligens og maskinlæring kan spela ei hovudrolle i oppdaginga av nye legemiddel.
Mykje open programvare for legemiddelkjemi
Berekningsbasert legemiddelkjemi er eit
ungt fagfelt, som berre har vorte mogleg fordi store datasett vert delte på
nettet. Tidlegare har desse datasetta og programvaren vore eigd av dei store
farmasøytiske selskapa. Dei har ikkje vore spesielt interesserte i å dela.
– Men no har det blitt vanleg å setja som
krav ved offentleg finansierte screeningprosjekt, for eksempel ChEMBL og
PubChem, der ein undersøkjer ei rekkje kandidatar for legemiddel for å sila ut
dei mest lovande, at resultata vert gjort tilgjengelege gratis, seier Gani.
– I dag finst det òg mykje programvare for
legemiddelkjemi basert på open kjeldekode. Dermed kan kven som helst ta dei i
bruk.
Krev store ressursar
Kven som helst vil riktig nok ikkje ha
særleg glede av dataa, for Gani legg til at ein treng kompetanse innan både
farmasi, programmering, matematikk og statistikk for å kunna nyttiggjera seg
dei.
Sjølv er han farmasøyt og fatta interesse
for berekningsbasert legemiddelkjemi undervegs i doktorgradsarbeidet sitt. No
er han den fyrste fast vitskapleg tilsette innanfor feltet på Farmasøytisk
institutt og skal byggja opp ei ny forskingsgruppe.
– Det som er så bra med dei store
databasane med screeningresultat som har blitt tilgjengelege dei siste ti åra
eller så, er at slike prosessar krev langt større ressursar enn mindre
farmasøytiske miljø er i nærleiken av å ha åleine, forklarar Gani.
Tendens til å oversjå sjukdomar
– Skal desse miljøa, som til dømes
Farmasøytisk institutt, få gjennomført slik screening, kan det berre skje i
samarbeid med industrien. Slike prosessar vert fort tidkrevjande og tungrodde.
Med tilgangen til mengdene av
screeningresultat opnar det seg eit vell av moglegheiter for mindre miljø. Gani
håpar at det kan føra til legemiddel mot det han kallar neglisjerte sjukdomar.
– Farmasøytisk industri er jo butikk, og
har dermed ein tendens til å oversjå sjukdomar som er mest utbreidde i
fattigare delar av verda, til dømes malaria, seier han.
– Men no kan mindre akademiske miljø, små
oppstartsbedrifter og til og med entusiastiske studentar på eiga hand dukka ned
i databasen og prøva å finna moglege legemiddelkandidatar mot desse «gløymde»
sjukdomane.
Vil spela ei hovudrolle
Dette unge feltet har spelt ei betydeleg
rolle i utviklinga av nye medisinar de siste ti åra eller så. Men Gani ser dei
komande åra som endå meir lovande.
– Med kunstig intelligens og framsteg innan
maskinlæring, vil berekningar bygd på opne databasar og open programvare spela
ei hovudrolle i oppdaginga av nye legemiddel, seier han.
– Om fem til ti år har vi kanskje det fyrste
stoffet som er laga berre ved hjelp av berekningsbasert medisinsk kjemi, seier
han.
Og høyrest ti år lenge ut, minner vi om at
det i dag altså er vanleg å bruka 15–20 år på å utvikla eit nytt legemiddel.
Les også disse sakene fra Universitetet i Oslo:
forskning.no vil gjerne høre fra deg!
Har du en tilbakemelding, spørsmål, ros eller kritikk? TA KONTAKT HER