Semaglutid va tirzepatid kabi glyukagonga o'xshash peptid-1 (GLP{2}}) retseptorlari agonistlari odamlarga vazn yo'qotishda juda samarali. GLP-1 deb ataladigan gormonning ta'sirini taqlid qilib, hujayralardagi GLP-1 retseptorlari bilan bog'lanib, faollashtirib, ular ishtahani va ochlik tuyg'usini kamaytiradi, oshqozondan oziq-ovqat chiqishini sekinlashtiradi va tuyg'uni kuchaytiradi. ovqatdan keyin to'liqlik.
Biroq, muqobil variantlarga ehtiyoj bor, deydi Elena Mursiya, Strukturaviy bioinformatika va yuqori samarali hisoblash tadqiqot guruhi (BIO-HPC) va Mursiya katolik universiteti (UCAM), Mursiya, Ispaniya.
Joriy GLP{0}} agonistlarining samaradorligi isbotlangan boʻlsa-da, ulardan foydalanish bilan bogʻliq boʻlgan baʼzi yon taʼsirlar mavjud – koʻngil aynishi, qusish kabi oshqozon-ichak muammolari, asabiylashish va asabiylashish kabi ruhiy salomatlikdagi oʻzgarishlar. So'nggi ma'lumotlar, shuningdek, bemorlar davolanishni to'xtatgandan so'ng, ular yo'qolgan vaznga qaytishini tasdiqladi.
Bundan tashqari, GLP{0}} agonistlarining aksariyati peptidlardir - oshqozon fermentlari tomonidan parchalanishi mumkin bo'lgan aminokislotalarning qisqa zanjirlari va shuning uchun ularni og'iz orqali qabul qilishdan ko'ra ko'proq in'ektsiya qilish mumkin.
Peptid bo'lmagan dorilar kamroq yon ta'sirga ega bo'lishi mumkin va ularni qo'llash osonroq bo'ladi, m
ular in'ektsiya emas, balki tabletka sifatida berilishi mumkin edi. Boshqa so'nggi tadqiqotlar ikkita istiqbolli peptid bo'lmagan birikmalar, TTOAD2 va orforglipronni ta'kidladi.
Bular sintetik va biz tabiiy muqobillarni topishga qiziqdik”.
Elena Murcia, Strukturaviy bioinformatika va yuqori unumdorlikdagi hisoblash tadqiqot guruhi (BIO-HPC) va Mursiya katolik universitetining ovqatlanish buzilishlarini o'rganish bo'limidan
Mursiya xonim va uning hamkasblari GLP-1 retseptorini faollashtiradigan peptid bo'lmagan tabiiy birikmalarni aniqlash uchun yuqori samarali sun'iy intellekt (AI) usullaridan foydalanganlar.
"Biz o'simlik ekstraktlari va boshqa tabiiy birikmalarga e'tibor qaratdik, chunki ular kamroq yon ta'sirga ega bo'lishi mumkin", deydi Mursiya xonim.
Virtual skrining yordamida GLP-1 retseptorlari bilan bog'langanlarni aniqlash uchun 10 dan ortiq{1}} birikmalar elakdan o'tkazildi.
Keyinchalik, ushbu bog'lanishlar GLP-1 gormoni va uning retseptorlari o'rtasida yuzaga keladigan bog'lanishlarga qanchalik o'xshashligini aniqlash uchun AIga asoslangan boshqa usullar qo'llanildi. Keyinchalik o'xshash bog'langan 100 ta birikma qo'shimcha vizual tahlil qilish uchun tanlangan, ular retseptordagi asosiy qoldiqlar - aminokislotalar bilan o'zaro ta'sirlashganligini aniqlash uchun.
Nihoyat, GLP1-R agonistlari sifatida eng yuqori potentsialga ega bo'lgan birikmalarni aniqlash uchun Venn diagrammasi (bir-biriga o'xshash doiralar yordamida matematik grafik) tuzildi.
Natijada 65 ta birikmaning qisqa roʻyxati paydo boʻldi, ulardan ikkitasi, “A birikmasi” va “B birikmasi” TTOAD2 va orforglipronga oʻxshash tarzda asosiy qoldiqlar bilan mustahkam bogʻlangan.
Murakkab A va B birikmalari o'tmishda inson metabolizmiga foydali ta'sirlar bilan bog'liq bo'lgan juda keng tarqalgan o'simliklardan olingan. O'simliklar va aralashmalar haqidagi qo'shimcha ma'lumotlar patentlar berilgunga qadar maxfiy saqlanadi. Umid qilamanki, ikkalasi ham tabletka shaklida berilishi mumkin. Ikki birikma hozir laboratoriya sinovlaridan o'tmoqda.
Mursiya xonim shunday deydi: "Biz tabiiy manbalardan olingan yangi GLP{0}} agonistlarini yaratishning dastlabki bosqichidamiz. Agar AIga asoslangan hisob-kitoblarimiz in vitro va keyin klinik sinovlarda tasdiqlansa, bizda semirishni boshqarishning boshqa terapevtik variantlari paydo bo‘ladi. .
“Bizning tadqiqotlarimiz kabi kompyuterga asoslangan tadqiqotlar xarajatlar va vaqtni qisqartirish, katta ma’lumotlar to‘plamlarini tezkor tahlil qilish, eksperimental dizayndagi moslashuvchanlik va laboratoriyada eksperimentlar o‘tkazishdan oldin har qanday axloqiy va xavfsizlik xavflarini aniqlash va kamaytirish qobiliyati kabi asosiy afzalliklarga ega.
"Ushbu simulyatsiyalar bizga murakkab muammolarni tahlil qilish uchun sun'iy intellekt resurslaridan foydalanishga imkon beradi va shuning uchun yangi dori-darmonlarni qidirishda qimmatli dastlabki istiqbolni taqdim etadi."