پیش‌بینی خواص داروها با ریاضیات: نظریه گراف راه را برای کشف سریع‌تر داروهای سرطان هموار می‌کند!

شفقناافغانستان– در دنیای شیمی و داروسازی، درک خواص یک مولکول پیش از ساخت آن، می‌تواند به شکل چشمگیری سرعت کشف داروهای جدید را افزایش دهد. یک مطالعه جدید نشان می‌دهد که با استفاده از یک شاخه از ریاضیات به نام نظریه گراف، می‌توان خواص مجموعه‌ای از داروها (که شامل داروهای سرطان سینه و همچنین داروهای مربوط به بیماری‌های استخوانی ناشی از سرطان است) را با دقت بالایی پیش‌بینی کرد.

به گزارش سرویس ترجمه شفقنا، این رویکرد که در حوزه «روابط کمی ساختار-خواص» (QSPR) قرار می‌گیرد، به دانشمندان کمک می‌کند تا مسیر توسعه دارو را کوتاه‌تر و کارآمدتر کنند.

«نظریه گراف» شاخه‌ای از ریاضیات است که به بررسی روابط بین اجسام می‌پردازد. در شیمی، از این نظریه برای مدل‌سازی مولکول‌ها استفاده می‌شود: اتم‌ها به عنوان نقاط (راس) و پیوندهای شیمیایی به عنوان خطوط (یال) نمایش داده می‌شوند. این مدل‌سازی ریاضی به دانشمندان اجازه می‌دهد تا با استفاده از ابزارهای محاسباتی، ویژگی‌های یک مولکول را به صورت عددی توصیف کنند.

در این پژوهش، از شاخص‌های توپولوژیک استفاده شده است. این شاخص‌ها، اعدادی هستند که از روی ساختار گراف مولکولی محاسبه می‌شوند و اطلاعات مهمی درباره شکل، اندازه و میزان اتصال اجزای یک مولکول ارائه می‌دهند. محققان به طور خاص بر روی شاخص‌های «مبتنی بر همسایگی» تمرکز کردند که اطلاعات مربوط به هر اتم و اتم‌های اطرافش را در بر می‌گیرد.

محققان خواص ۱۵ داروی مختلف (از جمله چندین داروی سرطان سینه) را با این روش تحلیل کردند. آن‌ها با استفاده از مدل‌های آماری رگرسیون، ارتباط بین شاخص‌های توپولوژیک و خواص فیزیکی و شیمیایی این داروها را بررسی کردند.

نتایج نشان داد که یک رابطه بسیار قوی بین این دو وجود دارد. مهم‌تر از آن، پژوهشگران دریافتند که مدل‌های رگرسیون (ابزارهای آماری برای مدل‌سازی و پیش‌بینی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل) به طور مداوم و با دقت بسیار بالاتری نسبت به مدل‌های پیچیده‌تر، خواص داروها را پیش‌بینی می‌کنند. این کشف ثابت می‌کند که می‌توان با یک روش ساده‌تر و قابل اعتمادتر، به نتایج دقیق‌تری دست یافت.

این مطالعه نشان می‌دهد که با استفاده از ابزارهای ریاضی، می‌توان خواص مهم یک دارو را پیش‌بینی کرد، بدون اینکه نیازی به انجام آزمایش‌های پرهزینه و زمان‌بر در آزمایشگاه باشد. این امر به شکل چشمگیری زمان لازم برای کشف و توسعه داروهای جدید را کاهش می‌دهد و می‌تواند به پزشکان در یافتن درمان‌های مؤثرتر برای بیماری‌هایی مانند سرطان سینه و داروهای بیماری‌های استخوانی (که اغلب به دلیل متاستاز سرطان سینه به استخوان رخ می‌دهد) کمک کند.

این خبر را اینجا ببینید.