A sejtek ajtaján bejutó hatóanyagok, a hatékonyabb antibiotikumok és a gyógyszerfejlesztéseket felgyorsító mesterséges intelligencia – ezek a kutatási témái a L’Oréal-UNESCO díj idei nyerteseinek.
Idén 20. alkalommal adta át hazai kutatónőknek az akadémikusokból álló zsűri a „L’Oréal – UNESCO A Nőkért és a Tudományért” 6 millió Ft összértékű díjait. Az évforduló alkalmából az anyag-, és élettudományok mellett új kategóriaként jelent meg a formális tudományok területe, így háromra bővült a 2022-es díjazottak száma.
Bakteriális fertőzéseknél gyakran előfordul, hogy az orvos által felírt antibiotikum nem hat, mert a fertőzést okozó baktériumban rezisztencia alakul ki. Spohn Réka biológus, az ELKH Szegedi Biológiai Kutatóközpont munkatársa azt kutatja, hogyan válnak a baktériumok ellenállóvá az antibiotikumokkal szemben, ezen belül is a mindennapi életben főleg tartósítószerként előforduló biocidek szerepét a rezisztencia kialakulásában.
Feltételezések szerint a szervezetünkbe kerülő biocidek segítik a baktériumokat abban, hogy ellenállóvá váljanak akár az antibiotikumokkal szemben is.
A gyógyszerek fejlesztésének első szakaszában, a lehetséges hatóanyag molekulákat számos tesztnek vetik alá, amelyek során a kutatók vizsgálják, hogy ezek tényleg gyógyító hatással vannak-e a szervezetünkben található terápiás célpont működésére. Vizsgálják az esetleges mellékhatásokat, a lebomlási és a felszívódási időt is.
Ez így együtt rendkívül időigényes és költséges folyamat, hosszú évekbe telik mire egy hatóanyag molekulát alkalmasnak gondolnak a kutatók egy betegség kezelésére és az ezt tartalmazó gyógyszer forgalomba hozatalára.
Bajusz-Rácz Anita, a Természettudományi Kutatóközpont tudományos munkatársaként számítógépes modellezéssel képes rövid idő alatt több százezer vagy akár több millió hatóanyag-jelölt gyógyszerbiztonsági tulajdonságait előre jelezni, és így kizárni azokat, amelyek biztosan nem lesznek használhatóak a gyógyszerfejlesztés során.
Amíg egy molekula hagyományos laboratóriumi körülmények közötti vizsgálata napokig is eltarthat, a kutatónő mesterséges intelligencián alapuló számításos modelljeivel akár perceken belül érkezhetnek eredmények. Ezek az új, gépi tanulásos algoritmusok képesek lehetnek a mellékhatások, valamint a szervezettel való kölcsönhatás főbb lépéseinek előrejelzésére egy gyógyszer bevételétől egészen a szervezetből való teljes kiürülésig.
Az emlősök sejtmembránjai olyanok, mint egy több ajtóval rendelkező fal, amelyen a klasszikus gyógyszermolekulák (például fájdalomcsillapítók, érzéstelenítők) könnyen áthaladhatnak, de az újabban kifejlesztett nagyméretű gyógyszermolekulák nem férnek át rajtuk. Ezek a hatóanyagok több olyan gyógyíthatatlan betegség esetén jelentettek már megoldást (bizonyos rák típusok és autoimmun betegségek), ahol a sejteken kívül van a célpont.
Így a sejten belüli folyamatok befolyásolására ezek a molekulák nem képesek, mert vagy nem jutnak át a falon, vagy az átjutás során széttöredeznek. Hetényi Anasztázia, a Szegedi Tudományegyetem Szent-Györgyi Albert Orvostudományi Kar Orvosi Vegytani Intézet egyetemi docense és munkatársaival együtt olyan módszert keresett, ami a nagy molekulákat az „ajtók” egyikén a sejt belső biztonságos rendszerébe viszi, így ezek ott fejtik ki hatásukat. A kutatócsoport egy olyan speciális hordozó anyagot fejlesztett ki, ami a belépés előtt leolvas egy cukor kódot, és trójai falóként a sejtbe juttatja a hatóanyagot. Folytatva a munkát, a kutatónő és munkatársai a kifejlesztett módszert olyan biológiai hatóanyagokkal szeretnék kipróbálni, amelyekkel az élő sejteken belül képesek betegséget okozó folyamatokat azonosítani, illetve befolyásolni.
