Süperbilgisayarlar yan etkileri hesaplamada yardımcı oluyor
Günümüzde ilaç firmaları tarafından geliştirilen ilaçlar her ne kadar insanları tedavi edebilseler de “Nature” dergisinin araştırmasına göre ilaç kullanımından kaynaklanan yan etkiler her sene ortalama 100.000 kişinin hayatına mal oluyor. Bir grup araştırmacı bunun önüne geçebilmek adına süperbilgisayarlar kullanarak ilaçların etkilediği vücut proteinleri ile ilaçların etkileşimlerini çözümleyerek yan etkileri oldukça az ilaçlar geliştirmeyi başardılar.
(İleri - Bilim) ABD’ deki Lawrance Livermore National Laboratuvarı’ndaki (LLNL) bilim insanları, ilaçları oluşturan bileşenlerin insan vücudunda yer alan belirli proteinlerle etkileşimini modelleyerek ilaç keşifleri için veri tabanı oluşturuyorlar. “PLOS ONE” isimli bilimsel dergide ilk defa yayınlanan çalışmada ilaçların yan etkilerinin neredeyse ortadan kalkabileceğine dair bilimsel sonuçlara yer verildi. LLNL Bilgisayımlı Mühendislik ekibinden Monta LaBute, ilaç geliştirime sürecinde bu yüksek teknoloji destekli yöntemin kullanılması ile insan hayatında ve ilaç maliyetlerinde azalma meydana geleceği vurgusunu yapmaktadır.
Klasik ilaç geliştirilme sürecinde iki tip protein önemlidir. Birincisi ilacın etki etmesi gereken hedef protein iken diğeri ise hedef dışı proteinlerdir. Hedef dışı proteinler ilaçların yan etkilerinin oluşumunda rol almkatadır. İlk yapılan çalışmada toplam 409 adet hedef dışı protein Livermore süperbilgisayarlarında VinaLC isimli araştırmacılar tarafından geliştirilen yazılım ile ilaç ve protein etkileşimlerini hesapladı. Hesaplamalar sonucunda elde edilen veriler hangi proteinin hangi ilaç bileşeni ile ne seviyede bağ kurduğunu gösterdi.
Araştırmacılar ilk çalışmalarını damar hastalıklarında ve tümör tedavisinde kullanılan ilaçlar üzerinde denedi. Yüksek başarımlı bilgisayım kullanarak elde ettikleri bulgular ile bu hastalıkların tedavisinde kullanılacak ilaçların yan etkilerinin tespitinin, klasik yöntemlerden çok daha iyi seviyede olduğunu gösterdiler.
Projenin başındaki araştırmacı LaBute ye göre daha fazla hedef dışı protein etkileşimi test edilerek bir veritabanı oluşturup ilaç firmaların ilaç geliştirme süreçlerine yardımcı olmak ilk hedefleri arasında. LaBute ayrıca tam olarak hedeflerine bir on yıl içerisinde ulaşacaklarını ve süperbilgisayarlar sayesinde ilaçların yan etkilerinden dolayı oluşan ölümleri önemli ölçüde azaltabileceklerini belirtiyor.
Çalışmanın yer aldığı makale : Montiago X. LaBute, Xiaohua Zhang, Jason Lenderman, Brian J. Bennion, Sergio E. Wong, Felice C. Lightstone. Adverse Drug Reaction Prediction Using Scores Produced by Large-Scale Drug-Protein Target Docking on High-Performance Computing Machines. PLoS ONE, 2014