• OMX Baltic0,01%308,39
  • OMX Riga0,28%902,59
  • OMX Tallinn0,1%2 104,65
  • OMX Vilnius−0,06%1 451,83
  • S&P 500−0,01%7 357,49
  • DOW 300,14%51 920,62
  • Nasdaq −0,46%25 358,6
  • FTSE 1000,65%10 529,89
  • Nikkei 2254,61%72 366,34
  • CMC Crypto 2000,00%0,00
  • USD/EUR0,00%0,88
  • GBP/EUR0,00%1,16
  • EUR/RUB0,00%85,5
  • OMX Baltic0,01%308,39
  • OMX Riga0,28%902,59
  • OMX Tallinn0,1%2 104,65
  • OMX Vilnius−0,06%1 451,83
  • S&P 500−0,01%7 357,49
  • DOW 300,14%51 920,62
  • Nasdaq −0,46%25 358,6
  • FTSE 1000,65%10 529,89
  • Nikkei 2254,61%72 366,34
  • CMC Crypto 2000,00%0,00
  • USD/EUR0,00%0,88
  • GBP/EUR0,00%1,16
  • EUR/RUB0,00%85,5
Ravimite toimemehhanisme on võimalik avastada ka juba lettidel olevate rohtude infolehtedes tuhnides, selgub ajakirjas Science avaldatud uurimusest, kirjutas Eesti Geenikeskus.
746 ravimi kõrvaltoimete informaatilise analüüsi tulemusel leiti 261 paari toimeaineid, mis erinevast kasutusspetsiifikast hoolimata võiksid toimida samadele molekulaarsetele sihtmärkidele. Arvutusalgoritm eemaldas seoste hulgast sellised, mis moodustusid sarnase struktuuriga ja/või lähedaste näidustustega ravimite vahel – see tähendab informatsiooni, mis on eeldatav või teada. Seega sisaldus igas sellises paaris ravim, millele ennustati täiesti uut toimemehhanismi.
20 ravimi seondumist arvuti poolt oletatud alternatiivsetele sihtmärkidele testiti laboris ning leiti, et 13 juhul osutus ennustus õigeks. Neist 7 ravimi puhul piisaks kliinilises praktikas kasutusel olevatest annustest, et uudne molekulaarne sihtmärk aktiveerida.
Leitud algoritm on edaspidi kasutatav selleks, et seletada molekulaarseid mehhanisme, mis põhjustavad ravimite puhul vältimatult kaasnevaid kõrvaltoimeid. Lisaks võib selle abil leitud farmakone kasutada lähtemolekulidena ravimiarenduses. Meetodi boonuseks on veel asjaolu, et iga uue tõendatud seosega läheb algoritm järjest paremaks.

Seotud lood

Hetkel kuum

Podcastid

Tagasi Äripäeva esilehele