Usando Bioinformatics Encontrar Drug Targets

Ao olhar para os genes em organismos modelo que são similares a um determinado gene Homo sapiens, os pesquisadores podem aprender sobre a proteína do Homo sapiens codifica genes e procura de medicamentos para bloqueá-lo. O MLHI gene, que está associado com câncer de cólon em sapienss Homo, é usado neste exemplo.

Tudo isso acrescenta-se a bons dias à frente de bioinformática, que muitos afirmam mantém a promessa real da genômica. "Genómica sem bioinformática não terá muito de um retorno", afirma Roland Somogyi, ex-diretor da neurobiologia na Incyte Genomics, que está agora em Molecular Mineração no Kingston, Ontário.

Michael N. Liebman, chefe de biologia computacional na Roche Bioscience em Palo Alto, Concorda. "Genómica não é a mudança de paradigma, é a compreensão de como usá-lo que é a mudança de paradigma", afirma. "Em bioinformática, estamos no início da revolução."

A revolução envolve muitos jogadores diferentes, cada um com uma estratégia diferente. Algumas empresas de bioinformática atender a grandes usuários, com o objetivo de seus produtos e serviços a genómica, a biotecnologia ea indústria farmacêutica através da criação de software personalizado e serviços de consultoria que oferece. Lion Bioscience, baseado em Heidelberg, Alemanha, Tem sido particularmente bem sucedido em vender "em toda a empresa" ferramentas de bioinformática e serviços. Its $ 100 milhões de acordo com a Bayer para construir e gerir uma capacidade de bioinformática em todas as divisões da Bayer, naquela época o maior negócio do setor tal.

Outras empresas-alvo os pequenos ou acadêmicos. Empresas da Web, como Oakland, na Califórnia Double Twist and eBioinformatics, que está sediada em Pleasanton, Califórnia, Oferecem um balcão único na Internet. Estes portais on-line permitem aos usuários acessar os diversos tipos de bancos de dados e software usado para manipular os dados.

Em maio de 2000, cientistas anunciaram DoubleTwist usaram a tecnologia para determinar que o número de genes no genoma do Homo sapiens é de aproximadamente 105.000, embora disse que a contagem final, provavelmente vêm em 100.000. Para aqueles que preferem ter o software por trás de sua própria segurança fogo-muros, no INFORMAX Rockville, Oxford Molecular Grupo de InglaterraE outros encolher vender produtos embalados.

Fazendo Conexões

Grandes empresas farmacêuticas "big pharma" também têm procurado alavancar seus esforços em genômica, com investimentos de bioinformática casa. Muitos criaram departamentos inteiros para integrar o software de computador e serviços e facilitar o acesso de dados em vários departamentos, incluindo o desenvolvimento de novos produtos, formulação, toxicologia e ensaios clínicos. O antigo modelo de desenvolvimento da droga, muitas vezes compartimentada essas funções, ghettoizar dados que poderiam ter sido útil para outros pesquisadores. Bioinformática permite que os investigadores em toda a empresa para ver a mesma coisa ao mesmo tempo manipulando os dados individualmente.

Além de fazer a descoberta de medicamentos mais eficientes, em bioinformática casa pode também poupar dinheiro em empresas de medicamentos de suporte de software. Glaxo Wellcome em Research Triangle Park, NC, Está substituindo embalagens individuais usados por vários investigadores e departamentos para acessar e manipular dados com uma única plataforma de software. Robin M. Dement, E.U.Diretor de Bioinformática da Glaxo Wellcome, estima que isto irá economizar cerca de 800.000 dólares em apoio pessoal ao longo de três a cinco anos.

Para integrar todo bioinformática suas empresas, gigantes farmacêuticos ainda forjar alianças estratégicas, entrar em acordos de licenciamento e aquisição de empresas menores de biotecnologia. Usando parceiros e fornecedores não só permite que grandes empresas farmacêuticas para preencher as lacunas em seus recursos de bioinformática, mas também lhe dá a mobilidade para se adaptar às novas tecnologias como eles chegam ao mercado em vez de constantemente revisando seus próprios sistemas. "Se uma empresa farmacêutica teve um orçamento de investigação suficientemente grande, eles podem fazer tudo sozinhos", diz Somogyi. "Mas é também uma questão de cultura. Os benefícios de campo como um todo, proporcionando diferentes empresas com diferentes funções, com espaço para sobrepor-se. "

Ocupando cerca de overlapin que os recursos, produtos e empresas do mercado capitalizationare como a Human Genome Sciences, Celera e Incyte. Eles situam o terreno entre grandes empresas farmacêuticas e de integração de dados e mineração oferecido por empresas especializadas. Eles também apreenderam rapidamente sobre o grau de automação que a bioinformática tem trazido para a biologia.

Mas com toda essa variedade vem o potencial para problemas de comunicação. Recebendo várias bases de dados para conversar com um anotherwhat é chamado interoperabilityis tornando mais e mais fundamental que os usuários flit entre eles para satisfazer as suas necessidades. Uma solução óbvia seria annotationtagging dados com nomes que são referências cruzadas entre bancos de dados e sistemas de nomenclatura. Isso tem funcionado até certo ponto. "Temos sido bem sucedidos em trazer bases de dados em conjunto por anotação: Um banco de dados para banco de dados B, de B para C, C e D", explica Liebman da Roche Bioscience. "Mas em A anotação pode mudar, e pelo tempo que você começar a D, as referências não podem ter mudado, principalmente com um fluxo constante de novos dados." Ele ressalta que esse problema se torna mais aguda como a compreensão da biologia e a capacidade de realizar análise computacional torna-se mais sofisticados. "Estamos apenas começando a identificar as complexidades nessas consultas, e como armazenar dados torna-se crítico quanto aos tipos de perguntas, podemos perguntar," afirma.

Melhorias sistemáticas vai ajudar, mas progressand finalmente profitstill depende da ingenuidade do usuário final, de acordo com David J. Lipman, diretor do NCBI. "É sobre brainware", diz ele, "não de hardware ou software."

Hooking Up Biólogos

Imagine que o seu colega de trabalho no cubículo ao lado tem alguma informação que você precisa para um relatório que deve sair em breve. Ela e-mails para você, mas os dados são de um programa de planilha eletrônica, e tudo que você tem é um processador de texto, portanto não há possibilidade de o cortar e colar em seu documento. Invés disso, você tem que imprimi-lo e digitá-lo em tudo de novo. Isso é aproximadamente a situação que enfrentam os biólogos estes dias. Apesar de bases de dados de informação biológica aboundespecially neste período pós-seqüenciamento do genoma pesquisadores eramany são como marinheiros sedentos de morte cercada por um oceano: o que eles precisam é de todos ao seu redor, mas não de uma forma que eles podem facilmente usar.

Para resolver o problema, vários grupos constituídos por cientistas de acadêmicos e pesquisadores de biotecnologia e indústrias farmacêuticas estão se unindo para tentar elaborar normas de computador para bioinformática, para que os biólogos podem mais facilmente compartilhar dados e tirar o máximo proveito da escassez de informações resultantes das Projeto Genoma Humano. Seu objetivo é permitir que um investigador, não só para flutuar facilmente entre os bancos de dados enorme de seqüências de DNA e as dos três estruturas tridimensionais de proteínas codificadas por que o DNA. Eles também querem um cientista deve ser capaz de pesquisar as bases de dados de forma mais eficiente de modo que, para usar uma metáfora do automóvel, se alguém digitasse "Camaro," os resultados que incluem outros carros também, pois o sistema seria inteligente o suficiente para saber que um Camaro é um outro tipo de carro.

A recompensa imediata é esperado para ser o mais rápido desenvolvimento de novas drogas. "Investigação farmacêutica é a única indústria que eu conheço com o declínio da produtividade", disse Tim Clark, vice-presidente de informática para a Millenium Pharmaceuticals Cantabrígia, Mass"O esforço de I & D em escala artesanal primitivo, como tecelões casa de campo, embora a padronização é um dos primeiros problemas que tenho abordado na Revolução Industrial, com a invenção de peças intercambiáveis.

A questão é que padrões de uso. Em uma situação reminiscente da indústria de computadores na década de 1970, todos os padrões de advogados, contanto que sejam seus próprios. Grupos formais surgiram em todo o mundo com nomes como o Consórcio BioPathways, a Life Sciences Research Domain Task Force of the Object Management Group, eo Bio-Ontologies Consortiumand cada um tem uma idéia diferente de como as coisas devem ser feitas. Eric Neumann, um membro tanto da Bio-Ontologies e consórcios BioPathways, é um neurocientista que agora é vice-presidente de informática da ciência da vida na empresa de consultoria em 3 MillenniumCantabrígia, Mass(nenhuma relação a Millenium Pharmaceuticals). Ele diz Extensible Markup Language (XML) prepara-se para ser o idioma padrão do computador para a bioinformática. XML é o sucessor de Hypertext Markup Language (HTML), o driver atual da World Wide Web.

Uma das vantagens do XML é que ele contém tags que identificam cada tipo de informação de acordo com seu tipo: "Camaro", por exemplo, poderia ser marcado como um carro. Neumann propõe que as linguagens baseadas em XML vai "enfatizar a Web como a natureza da informação biológica", que se estende do DNA para o RNA mensageiro, proteínas, interações proteína-proteína, metabólicos, função celular e, finalmente, o comportamento de um organismo inteiro . Formas atuais de armazenamento e busca de informações biológicas, são centradas em um único gene, de acordo com Neumann, "mas as doenças que nós queremos tratar a envolver mais de um gene."

Clark diz que os principais problemas de bioinformática que tornam o desenvolvimento padrão necessários são o grande volume de dados, a necessidade de reconhecimento de padrões avançados (como dentro de seqüências de DNA e proteínas domínios estruturais), a capacidade de processar sinais para eliminar o "ruído" de dados, e algo chamado de otimização combinatória, ou encontrar o melhor caminho através de um labirinto de interações moleculares. "Você não pode construir tudo isso mesmo," ele afirma.

Neumann pensa otimização combinatória pode ser o maior obstáculo. "Caminhos são muito mais complexos do [DNA] sequências", afirma. "Se não chegar a alguma coisa, vai ser uma verdadeira bagunça."

um artigo submetido por Donis F.

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