Utilisation de bio-informatique pour trouver des cibles de médicaments

En examinant les gènes dans des organismes modèles qui sont similaires à un gène donné l'Homo sapiens, les chercheurs peuvent en apprendre davantage sur la protéine du gène codant pour l'Homo sapiens et de recherche de médicaments pour le bloquer. Le MLHI gène, qui est associée au cancer du côlon chez les Homo sapienss, est utilisé dans cet exemple.

Tout cela s'ajoute à de beaux jours devant pour la bioinformatique, ce que beaucoup affirment détient la vraie promesse de la génomique. «La génomique sans bioinformatique n'aura pas beaucoup d'un paiement", déclare Roland Somogyi, ancien directeur de neurobiologie à Incyte Genomics qui est maintenant à Molecular Mining dans Kingston, Ontario.

Michael N. Liebman, chef de la biologie computationnelle à la Roche Bioscience dans Palo Alto, Est d'accord. «La génomique n'est pas le changement de paradigme, c'est comprendre comment l'utilisation qui en est le changement de paradigme, at-il affirme. «En bio-informatique, nous sommes au début de la révolution».

La révolution implique de nombreux acteurs différents, chacun avec une stratégie différente. Certaines sociétés de bio répondre aux grands utilisateurs, en vue de leurs produits et services à la génomique, la biotechnologie et les compagnies pharmaceutiques en créant des logiciels personnalisés et des services de consultation offre. Lion Bioscience, basée à Heidelberg, Allemagne, A été particulièrement réussi à vendre »l'entreprise des outils de" large de la bioinformatique et les services. Ses 100 millions de dollars un accord avec Bayer pour construire et gérer une capacité de bio-informatique dans l'ensemble des divisions de Bayer était alors plus important de l'industrie tel accord.

D'autres entreprises cible les petits utilisateurs ou académique. Web des entreprises comme les Oakland, Californie-basée Double Twist and eBioinformatics, qui a son siège à Pleasanton, Californie, Offre un guichet unique sur Internet. Il s'agit des portails en ligne permettent aux utilisateurs d'accéder à différents types de bases de données et logiciels utiliser pour manipuler les données.

En Mai 2000, des scientifiques DoubleTwist annoncé qu'ils avaient utilisé leur technologie pour déterminer que le nombre de gènes dans le génome de l'Homo sapiens est d'environ 105.000, mais ils ont dit le décompte final serait probablement rentrer à 100.000. Pour ceux qui préfèrent avoir le logiciel de sécurité incendie derrière leurs propres murs, dans Informax Rockville, Oxford Molecular Group en Angleterre, Et d'autres vendent des produits emballés sous film.

Making Connections

Les grandes sociétés pharmaceutiques «big pharma» ont également cherché à tirer parti de leurs efforts en génomique en versant investissements internes de la bioinformatique. Beaucoup ont créé des départements entiers d'intégrer et de logiciels informatiques de service et de faciliter l'accès base de données à travers de multiples départements, notamment le développement de nouveaux produits, la formulation, la toxicologie et des essais cliniques. L'ancien modèle de développement des médicaments souvent compartimentés ces fonctions, ghettoïsation des données qui auraient pu être utiles à d'autres chercheurs. Bio-informatique permet aux chercheurs à travers une entreprise pour voir la même chose tout en manipulant encore les données individuellement.

En plus de faire la découverte de médicaments plus efficaces, en bioinformatique maison peuvent également aux entreprises d'économiser argent de la drogue dans les logiciels de soutien. Glaxo Wellcome Research Triangle Park, NC, Remplace les paquets individuels utilisés par les enquêteurs de différents services et départements pour accéder et manipuler des bases de données avec une plateforme logicielle unique. Robin M. Dement, Etats-UnisDirecteur de la bioinformatique chez Glaxo Wellcome, estime que cela permettra d'économiser environ 800.000 dollars à l'appui sur une dotation de trois à cinq ans.

Pour intégrer la bio-informatique tout au long de leurs sociétés, les géants pharmaceutiques forger des alliances stratégiques, de conclure des accords de licence et d'acquérir de plus petites sociétés de biotechnologie. Utilisation de partenaires et fournisseurs ne permet pas seulement les grandes sociétés pharmaceutiques à combler les lacunes dans ses capacités de bio-informatique, mais lui donne aussi la mobilité nécessaire pour adapter les nouvelles technologies dès leur arrivée sur le marché plutôt que de réformer en permanence ses propres systèmes. «Si une entreprise pharmaceutique avait un gros budget assez de recherche, ils pouvaient tout faire eux-mêmes», dit Somogyi. «Mais c'est aussi une question de culture. Les avantages sur le terrain dans son ensemble en fournissant aux entreprises différentes avec des rôles différents avec une salle à se chevaucher. "

Bénéficiant d'une partie de ces ressources overlapin, sociétés et produits capitalizationare marché, comme Human Genome Sciences, Celera et Incyte. Il s'étend sur les terrains entre les grandes sociétés pharmaceutiques et de l'intégration des données et l'exploitation minière proposés par des sociétés spécialisées. Ils ont aussi vite saisi sur le degré d'automatisation que la bio-informatique a permis à la biologie.

Mais avec toute cette variété vient le potentiel d'une mauvaise communication. Obtenir les différentes bases de données à parler avec un anotherwhat est appelé interoperabilityis devient de plus en plus crucial que les utilisateurs flit entre eux pour satisfaire leurs besoins. Une solution évidente serait de données annotationtagging avec des noms qui renvoient à travers les bases de données et des systèmes de nommage. Il a travaillé à un diplôme. «Nous avons réussi à amener les bases de données ainsi que par l'annotation: base de données de base de données de A à B, B to C, de C à D», explique Liebman de Roche Bioscience. «Mais une annotation en mai changement, et au moment où vous descendez à D, les références mai ne pas avoir changé, surtout avec un flot constant de nouvelles données." Il souligne que ce problème devient plus aigu que la compréhension de la biologie et la capacité de mener une analyse informatique devient de plus sophistiqués. "Nous ne faisons que commencer à identifier les complexités de ces requêtes, et comment sont stockées les données devient critique dans les types de questions que nous pouvons demander, dit-il.

Des améliorations systématiques seront utiles, mais progressand finalement profitstill repose sur l'ingéniosité de l'utilisateur final, selon David J. Lipman, directeur du NCBI. "It's about brainware, dit-il," pas de matériel ou de logiciels. "

Hooking Up biologistes

Imaginez que votre collègue dans la cabine suivante contient des informations dont vous avez besoin pour un rapport qui est prévue très prochainement. Elle a fait parvenir par courrier électronique pour vous, mais les données sont à partir d'un tableur, et tout ce que vous avez est un traitement de texte, il n'y a donc aucune possibilité de déplacement de la tondeuse et le coller dans votre document. Au lieu de cela, vous devez l'imprimer et le taper à tout recommencer. C'est à peu près la situation des biologistes de nos jours. Bien que les bases de données d'informations biologiques aboundespecially dans ce post-séquençage du génome chercheurs eramany sommes des marins assoiffés de mort entourée par un océan: qu'est-ce qu'ils ont besoin est tout autour d'eux, mais ce n'est pas dans une forme qu'elles peuvent facilement utiliser.

Pour résoudre le problème, plusieurs groupes composé de scientifiques universitaires et des chercheurs de sociétés biotechnologiques et pharmaceutiques se réunissent pour tenter de concevoir des normes informatiques pour la bioinformatique, afin que les biologistes peuvent plus facilement partager des données et tirer le meilleur parti de la surabondance d'informations résultant de la Human Genome Project. Leur objectif est de permettre à un chercheur non seulement de flotter en toute transparence entre les énormes bases de données de séquences d'ADN et de ceux des trois dimensions des structures de protéines codées par cet ADN. Ils veulent aussi un scientifique pour être capable de rechercher les bases de données de manière plus efficace afin que, pour utiliser une métaphore automobile, si quelqu'un tapé "Camaro," les résultats ne comprennent d'autres voitures ainsi parce que le système serait assez intelligent pour savoir qu'un Camaro est un autre type de voiture.

L'avantage immédiat devrait être le développement rapide de nouveaux médicaments. "La recherche pharmaceutique est la seule industrie je sais de déclin de la productivité», déclare Tim Clark, vice-président de l'informatique pour les produits pharmaceutiques du Millénaire en Cambridge, Mass"La R & D sont à l'échelle de l'artisanat primitif, comme les tisserands à domicile, bien que la normalisation est l'un des premiers problèmes qui se abordés dans la révolution industrielle, avec l'invention des pièces interchangeables."

La question est quelles sont les normes à utiliser. Rappelant d'une certaine situation de l'industrie informatique dans les années 1970, préconise des normes de chacun, tant qu'ils sont ses propres. Les groupes formels ont vu le jour dans le monde entier avec des noms comme le Consortium BioPathways, les sciences de la vie recherche Domain Task Force de l'Object Management Group, et le Bio-Ontologies Consortiumand chacun a une idée différente de la façon dont les choses doivent se faire. Eric Neumann, un membre à la fois le Bio-Ontologies et BioPathways consortiums, est un neuroscientifique qui est maintenant vice-président pour l'informatique sciences de la vie au sein du cabinet de conseil en 3ème MillénaireCambridge, Mass(aucun rapport avec Millennium Pharmaceuticals). Il dit Extensible Markup Language (XML) promet d'être le langage informatique standard pour la bioinformatique. XML est le successeur de Hypertext Markup Language (HTML), le pilote actuel du World Wide Web.

Un des avantages de XML est qu'il contient des balises qui permettent d'identifier chaque type d'information selon son type: «Camaro», par exemple, serait étiqueté comme une voiture. Neumann propose que les langages basés sur XML va «mettre l'accent sur le Web, comme la nature de l'information biologique", qui s'étend de l'ADN à l'ARN messager, protéines, interactions protéine-protéine, les voies biochimiques, la fonction cellulaire et, en définitive, le comportement d'un organisme entier . Les modes actuels de stockage et la recherche d'informations biologiques, tels sont centrées sur un seul gène, selon Neumann, «mais les maladies que nous voulons traiter concernent plus d'un gène."

Clark dit les grands problèmes de la bioinformatique qui rendent le développement nécessaire standard sont le volume de données, le besoin de reconnaissance des formes avancées (telles que dans des séquences d'ADN et de protéines domaines structuraux), la capacité de traiter les signaux pour éliminer le «bruit» de données, et quelque chose qui s'appelle l'optimisation combinatoire, ou de trouver le meilleur chemin dans un dédale d'interactions moléculaires. "Vous ne pouvez pas construire tout cela vous-même, at-il fait valoir.

Neumann pense d'optimisation combinatoire pourrait être l'obstacle le plus élevé. "Pathways sont beaucoup plus complexes que les [ADN] séquences, dit-il." Si nous ne venons pas avec quelque chose, ça va être un vrai bordel. "

un article présenté par F. Donis

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