Väitöstutkimuksessa kehitettiin uusi menetelmä lääkeaineiden virtuaaliseulontaan (Väitös: FM Sami Kurkinen, 1.10.2021, integratiivinen fysiologia ja farmakologia)
Perinteisten tietokonepohjaisten lääkekehitysmenetelmien tarkkuutta voidaan parantaa huomattavasti vertaamalla virtuaalisesti lääkekohteena olevan proteiinin sitoutumisalueen ja potentiaalisten lääkeaineiden ominaisuuksien samankaltaisuutta. Lääkeaineiksi soveltuvien uusien molekyylien tehokas löytäminen on yksi lääkekehityksen kulmakivistä.
Merkittävä osa sairauksista hoidetaan kohdeproteiinin kautta vaikuttavan estäjälääkityksen avulla. Kun lääkekehityksen kulut kasvavat vuosi vuodelta, on tärkeää kehittää yhä tehokkaampia menetelmiä uusien lääkeainekandidaattien löytämiseksi.
– Tietokonepohjaiset menetelmät ovat tulleet yhdeksi ratkaisuksi tähän ongelmaan, sillä laskentatehon kasvaessa suurien molekyylimäärien virtuaaliseulonta on entistä halvempaa ja nopeampaa perinteiseen laboratoriotyöhön verrattuna, kertoo Turun yliopistossa väittelevä Sami Kurkinen.
Telakointi on yksi tietokonepohjaisten menetelmien kulmakivistä silloin, kun kohdeproteiinin rakenne tunnetaan. Sen avulla voidaan jopa perustietokoneilla ennustaa useiden tuhansien molekyylien sitoutumisvoimakkuutta ja -asentoa kohdeproteiiniin muutamissa tunneissa.
– Alalla kuitenkin tiedetään hyvin, että telakoinnin menestys on varsin riippuvaista kohdeproteiinista. Ongelmana vaikuttaa olevan erityisesti se, että telakointi ei osaa arvioida proteiinin ja molekyylin välisten vuorovaikutusten voimakkuutta tarpeeksi hyvin, Kurkinen sanoo.
Uusi menetelmä parantaa telakoinnin suorituskykyä
Kurkinen kuuluu professori Olli Pentikäisen tutkimusryhmään, joka jo aiemmassa tutkimuksessaan havaitsi, että kohdeproteiinin sitoutumisalueen käänteisillä malleilla, eli negatiivikuvilla, jotka sisältävät tietoa sitoutumistaskun muodosta ja varausjakaumasta, on huomattavaa potentiaalia virtuaaliseulonnassa.
Väitöstutkimuksessaan Kurkinen tarkasteli, miten negatiivikuvilla voidaan tehokkaasti ja nopeasti parantaa telakoinnin kykyä erotella kohdeproteiiniin sitoutuvat molekyylit inaktiivisista molekyyleistä.
– Kehitimme lisäksi menetelmän, jolla negatiivikuvaa voidaan optimoida entistä paremmin ennustamaan molekyylien sitoutumista, jos kohdeproteiinista tunnetaan ennestään joitakin aktiivisia molekyylejä. Menetelmää testattiin virtuaalisesti useilla kohteilla ja se vaikutti toimivan huomattavasti tarkemmin kuin telakointi yksinään. Telakoinnin kykyä erottaa aktiiviset molekyylit inaktiivisista voidaan selvästi parantaa hyödyntämällä kehittämäämme menetelmää, Kurkinen kertoo.
Väitöskirjan tulosten toivotaan nopeuttavan lääkkeiden etsintää, mikä säästää aikaa ja rahaa alkuvaiheen tutkimuksessa.
***
FM Sami Kurkinen esittää väitöskirjansa ”Cavity-Based Negative Images in Molecular Docking” julkisesti tarkastettavaksi Turun yliopistossa perjantaina 1.10.2021 klo 12.00. Väitöstilaisuutta voi seurata etänä: https://utu.zoom.us/j/61056091410
Vastaväittäjänä toimii dosentti Henri Xhaard (Helsingin yliopisto) ja kustoksena professori Olli Pentikäinen (Turun yliopisto). Tilaisuus on englanninkielinen. Väitöksen alana on integratiivinen fysiologia ja farmakologia.
Turun yliopisto seuraa aktiivisesti koronavirustilannetta ja viranomaisten ohjeita. Yliopisto päivittää ohjeitaan tilanteen mukaan. Ohjeet ja linkit löytyvät osoitteesta: utu.fi/koronavirus
Väittelijän yhteystiedot: sami.t.kurkinen@utu.fi p. 050 495 4691
