Суперкомпьютер помог создать лекарство от депрессии

Российские учёные смогли синтезировать новый короткий нейроактивный пептид, действующий на глутаматергическую систему, который поможет в лечении клинической депрессии. Разработать вещество помог суперкомпьютерный алгоритм.

Статья исследователей опубликована в журнале SAR and QSAR in Environmental Research.

Депрессия – одно из самых опасных и распространённых психических состояний. Помимо психотерапии пациентам со средней и тяжёлой формами этого заболевания назначают специальные препараты. Но для 30% людей, страдающих от депрессии, эти лекарства оказываются неэффективны. Поэтому исследователи со всего мира ищут новые соединения, которые были бы активны против этого психического состояния. Не остались в стороне и российские специалисты.

Учёные из Сколковского института науки и технологий, МГУ имени Ломоносова и Института эволюционной физиологии и биохимии имени Сеченова РАН прибегли к помощи суперкомпьютера, чтобы создать новый нейропептид, который составит серьёзную конкуренцию американским разработкам. Управление по лекарственным средствам и продуктам США (FDA) в 2019 году одобрило использование кетамина (неселективного блокатора NMDA-рецептора), чтобы лечить резистентную к традиционной терапии депрессию. При использовании кетамина наступает быстрый антидепрессантный эффект, но побочные эффекты делают его довольно опасным для здоровья.

В новой работе исследователи заметили сходство пептида D-Phe-L-Tyr и другого блокатора NMDA-рецептора – ифенпродила. В результате проведённой экспериментальной проверки для этого пептида и его аналогов, отобранных по результатам докинга и моделирования молекулярной динамики, авторы обнаружили блокирование NMDA-рецептора и для D-Phe-L-Tyr.

Это предсказание учёным удалось сделать с помощью суперкомпьютерного алгоритма искусственного интеллекта. В ближайшее время кандидат в лекарства будет испытан на животных в моделях депрессивного поведения.

Никита Шевцев
Источник: Индикатор
Фото: Тимур Сабиров / Сколтех

Вы можете отметить интересные вам фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.

Помог ли вам материал?
0    0