Новое вещество, способное оказывать помощь в лечении клинической депрессии, создано специалистами ведущих научных Центров нашей страны. Оно представляет собой нейроактивный пептид, действующий на глутаматергическую систему.

 

    В связи с неэффективностью современных препаратов практически на третью часть больных депрессией, разработка новых лекарственных веществ особенно актуальна. Ученые обратили внимание на  компьютерные технологии.  Новое вещество получило патент в нашей стране.

    Пептид способен конкурировать с разработками ученых США. В прошлом году регулятор FDA в США разрешил применение кетамина, являющегося неселективным блокатором NMDA-рецептора для терапии депрессии, неподдающейся стандартному лечению. Препарат оказался достаточно эффективен, но обладает большим количеством нежелательных эффектов. Наши ученые пошли другим путем.

    В издании SAR & QSAR in Environmental research опубликованы результаты исследования. Суть его в том, что короткий пептид D-Phe-L-Tyr и блокатор NMDA-рецептора — ифенпродил имеют схожую структуру. В результате экспериментальной проверки пептида и аналогов и подбора с помощью компьютерного интеллекта, была выявлена ингибирующая активность пептида D-Phe-L-Tyr на NMDA-рецептор. К слову сказать, применение пептидных лекарственых препаратов  хорошо переносится пациентами. Следующим этапом будут испытания на животных, у которых смоделирована депрессия.

    Научным сотрудником Сколтеха Дмитрием Карповым озвучены большие ожидания от данного исследования.

    Ученые уже не первый год пользуются возможностями искусственного интеллекта для создания новых веществ и считают, что за цифровой фармакологией большое будущее.

    В настоящий момент известно и изучено очень  маленькое количество молекул, и, если не использовать ИИ, на изучение уйдет огромное количество времени. Поэтому для решения столь глобальной задачи необходимо использовать возможности ИИ. Нашими учеными создан целый комплекс уникальных технологий с использованием искусственного интеллекта и математического моделирования для конструирования лекарств.

    Также в цифровой медицине создана система ”Жорес”, которая призвана решать задачи машинного обучения и моделирования, основанного на данных.