Modèle de conception chercheurs de prédire les effets des substances chimiques sur la santé

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L'analyse des médicaments, des produits naturels, et les substances chimiques présentes dans l'environnement permet l'identification des fragments chimiques responsables d'un effet thérapeutique ou nuisible sur la santé humaine.

Modèle de conception chercheurs de prédire les effets des substances chimiques sur la santé

Schéma du modèle prédictif des substances chimiques et leur association avec des maladies humaines. Les cercles oranges et vertes montrent des effets indésirables et thérapeutiques respectivement. La taille des cercles est proportionnelle au nombre de molécules qui contiennent le même fragment structural.

Crédit: Image courtoisie de l'Institut de recherche en biomédecine-IRB

Cette connaissance peut être utile pour la conception de médicaments avec moins d'effets secondaires, pour les maladies associant, et pour identifier de nouvelles utilisations pour des médicaments actuellement sur le marché.

Le modèle prédictif développé par des chercheurs de l'IRB Barcelone fournit de l'information pour le traitement de 20% des maladies humaines.

Bases de données actuelles détenir des informations sur des milliers de molécules - y compris les médicaments, substances naturelles, et les agents chimiques présents dans l'environnement - qui sont associés à des maladies, soit parce qu'ils ont des effets défavorables ou exercent une action thérapeutique. Grâce à ces informations, recueillies sur de nombreuses années et disponibles dans des bases de données, les scientifiques dirigés par ICREA chercheur Patrick Aloy à l'Institut de recherche en biomédecine (IRB Barcelona) ont mis au point un modèle prédictif qui leur permet d'associer des fragments chimiques avec des effets positifs ou négatifs 20% des maladies humaines. Publié dans Nature Communications, l'étude peut avoir des applications pour la conception de médicaments plus sûrs, la détection de la comorbidité et l'extension des usages actuels de la drogue.

L'étude a impliqué l'analyse de 10 000 molécules chimiques, qui, ensemble, constituent 98 077 fragments associés à 1,176 maladies - ce représentant de toutes les maladies humaines.

Pharmacologie avant les années 80 vues du 21e siècle

Jusque dans les années 80, pharmacologues conçus une substance chimique et étudié son effet sur un organisme modèle. Sans examiner l'impact de ces substances au niveau moléculaire ou les protéines qu'ils modifiés, ces scientifiques ont développé de nombreux médicaments pour un large éventail de maladies. Ce système d'essai et d'erreur, ce qui a produit une grande quantité d'informations, a été abandonné avec l'avènement de la biologie moléculaire. Depuis le début du 21e siècle, les médicaments ont été conçus pour modifier le comportement des protéines ou des gènes qui ont déjà été identifiés comme étant affecté dans certaines maladies. Basé sur une connaissance préalable de la biologie, cette approche ne produit pas les résultats escomptés.

Le chimiste Miquel Duran, un étudiant au doctorat travaillant sur la biologie de réseau à la CISR de Barcelone, se est demandé si l'accumulation de données actuelle qui associent la structure chimique de substances à la maladie grâce à son effet thérapeutique ou délétère permettrait le développement d'un modèle prédictif, qui rapportait le chimique la structure d'un composé avec son effet chez l'homme. "En effet, nous avons assez d'informations sur les structures chimiques de prédire raisonnablement leurs effets dans 20% des maladies humaines», explique Duran. "Cela implique les données sur les structures chimiques, qui à de nombreuses reprises et surtout dans le domaine de la biologie moléculaire ne est pas pris en compte, peut être le plus utile pour la biomédecine, par exemple pour la conception de médicaments plus sûrs», explique le chercheur. L'étude permet l'information accumulée à être réexaminée et réorganisée et de produire 20% de nouvelles connaissances grâce à l'exploitation des données informatisées.

La conception de médicaments plus sûrs, prédiction de la maladie co-morbidités et repositionnement de médicaments

Patrick Aloy explique que l'étude permet d'accéder à des informations précieuses qui peuvent servir à éviter ou favoriser l'utilisation de certains fragments chimiques pour la conception de médicaments. Par exemple, son modèle prédit que 40% des fragments chimiques ayant des effets thérapeutiques ne sont pas inclus dans les médicaments actuellement sur le marché; en revanche, des fragments qui causent des effets secondaires sont.

Les chercheurs indiquent également que leur étude peut servir à détecter des associations entre les deux maladies, la soi-disant co-morbidité - ce qui signifie une conduit à l'élaboration de l'autre - ou l'inverse comorbidité - à savoir que l'on protège contre le développement de la autre. L'étude peut aussi révéler de nouvelles utilisations potentielles des médicaments actuels.