Riječ je o inovativnom bioinformatičkom modelu za prepoznavanje strukture lijekova i potencijalnih kemoterapeutika koji bi trebao pridonijeti boljem odabiru ciljane terapije i sprječavanju nuspojava lijekova, priopćio je danas IRB.

Rezultati istraživanja objavljeni su u vodećem znanstvenom časopisu u području medicinske kemije Journal of Medicinal Chemistry (IF=5.6) u kategoriji istraživačkih radova.

Nova metoda, ističu iz IRB-a, umanjuje trošak i vrijeme trajanja često skupih i dugotrajnih eksperimenata, a podaci dobiveni tom metodom pohranjuju se u bazu i dostupni su svim potencijalnim korisnicima preko jednostavnog, intuitivnog i potpuno besplatnog sučelja za pristup podacima.

Rad prikazuje razvoj računalnog modela za prepoznavanje strukture lijekova koji su potencijalni supstrati za P-glikoprotein (P-gp ili ABCB1).

P-glikoprotein je glavna proteinska "pumpa" koja iz ljudskih stanica izbacuje toksične molekule, a time i lijekove. S obzirom na to da je transport P-glikoproteinom važan faktor u raspodjeli lijekova po ljudskom tijelu, poznavanje njegove pojavnosti, raspodjele i aktivnosti u različitim tkivima važno je u odabiru pravoga lijeka za određenu bolest i sprječavanje nuspojava.

S druge strane, tumorske stanice često na površini imaju prekomjernu proizvodnju proteina P-gp, što im pomaže u obrani od kemoterapije. To je važno kod dizajna novih kemoterapeutika. Naime, ako P-gp prepoznaje određenu molekulu, ona je lošiji kandidat za liječenje tumora, posebno onih koji pojačano proizvode ovaj protein.

Osnova modela prikazanog u ovom radu je inovativni pristup stvaranju opsežne, tri puta veće od postojećih, baze molekula supstrata i ne-supstrata koja se temelji na korištenju postojećih eksperimentalnih podataka u okviru baze Nacionalnog Instituta za rak (National Cancer Institute-Developmental Therapeutics Program; NCI-DTP). U okviru tog programa testirani su deseci tisuća kemijskih spojeva na panelu od 60 tumorskih staničnih linija i ti se rezultati mogu koristiti u razvoju novih potencijalnih lijekova.
Osim detaljnog pregleda dosadašnjih istraživanja, ovaj rad nudi i usporedbe s postojećim modelima. Podaci dobiveni novom metodom pohranjeni su i dostupni putem web poslužitelja (http://pgp.biozyne.com/) svim potencijalnim korisnicima, a riječ je o jednostavnom i potpuno besplatnom sučelju za pristup podacima.

Autori rada objavljenog pod naslovom "Accurate models for P-gp drug recognition induced from a cancer cell line cytotoxicity screen" su Fran Supek (Biozyne), Marijeta Kralj (Biozyne, IRB), Tomislav Šmuc (Biozyne, IRB), Jasna Ćurak (Biozyne), Maja Osmak (IRB) i Jurica Levatić, vanjski suradnik tvrtke Biozyne.

Rad je, kako ističe IRB, dobio preporuku i najvišu ocjenu vrhunskih međunarodnih stručnjaka na uglednom međunarodnom informacijskom servisu 'Faculty of 1000', međunarodom forumu koji znanstvenicima omogućava brzi uvid u ekspertni odabir i ocjenu najvažnijih znanstvenih članaka s područja biologije i medicine te srodnih znanosti.

Osim toga, osvrt o istraživanju hrvatskih znanstvenika objavljen je i u reviji Nature Publishing grupe, SciBX (Science-Business Exchange).