CRAFT: forradalmian új gyógyszerfejlesztési módszer
Nemzetközi egyetemi-gyógyszeripari együttműködés gyümölcse egy olyan új bioinformatikai keretrendszer (CRAFT), mely jelentősen lerövidítheti a potenciális gyógyszercélpontok azonosítását, és csökkentheti a fejlesztés kezdeti fázisában kihulló gyógyszerjelölt molekulák számát. Az új megközelítés alkalmazása máris eredményt hozott: egy olyan membránreceptort azonosítottak, mely komoly fordulatot hozhat az epilepszia gyógyításában.
Az Imperial College London, a szingapúri Duke-NUS egyetemi klinika és a belgiumi székhelyű UCB gyógyszeripari vállalat nemzetközi együttműködése során sikerült egy olyan membránreceptort (Csf1R mikrogliális membrán receptor) azonosítani, mely az epilepszia kezelésére szolgáló új gyógyszerek célpontjául szolgálhat. A konzorciumi partnerek felfedezésüket a Nature Communications folyóiratban jelentették meg szeptember 3-án. (A teljes cikk itt olvasható: Prashant K. Srivastava et al. A systems-level framework for drug discovery identifies Csf1R as an anti-epileptic drug target, Nature Communications (2018). DOI: 10.1038/s41467-018-06008-4.)
A Csf1R mint gyógyszercélpont azért bírhat nagy jelentőséggel, mert jelenleg az epilepsziában szenvedő betegeknek körülbelül a harmada rezisztens vagy non-reszponder az aktuálisan rendelkezésre álló összes antiepileptikus hatóanyagra, nem is beszélve arról, hogy az alkalmazható készítmények egyike sem rendelkezik betegség-módosító vagy kuratív hatással.
Azonban hosszú távon még az új célpont azonosításánál is sokkal fontosabb lehet az a módszer, amellyel a konzorcium az eredményt elérte. A CRAFT (Causal Reasoning Analytical Framework for Target discovery) névre keresztelt bioinformatikai keretrendszer ugyanis prediktív megállapításokat tesz úgy, hogy genomikai adatbázisok adatainak ’big data’ elemzését kombinálja a génregulációs információk kauzális kapcsolataival. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a módszer az adott célszövetben megfigyelt génexpressziós adatokat használja kiindulópontként, majd a CRAFT prediktív módon azonosítja azokat a sejtmembránreceptorokat, amelyek regulációs szerepet játszanak a betegséghez kapcsolható génexpresszió során. Ez lehetővé teszi a kutatók számára, hogy megértsék az adott betegség hatásmechanizmusát, és számítógépes modellezéssel meghatározzák egy új, potenciális gyógyszercélpont várható hatásosságát.
A bioinformatikai módszer jelentősen felgyorsíthatja az új, potenciális gyógyszercélpontok azonosítását és értékelését, valamint számottevően csökkentheti a kutatások kezdeti szakaszaiban kihulló, alkalmatlannak bizonyuló új gyógyszerjelölt molekulák számát.
