18 January 2022, 2:59 Анна Солдатенко

Препараты, подавляющие активность ферментов липидного метаболизма, оказались неспецифичны

Препараты, подавляющие активность ферментов липидного метаболизма, оказались неспецифичны

Ферменты из группы липооксигеназ — ключевые участники метаболизма липидных веществ, способствующих развитию ряда заболеваний, в том числе воспалительных. Например, их активность может запустить каскад реакций у больных с ожирением, которые в конечном счете приведут к инсулиновой невосприимчивости тканей. Подавление липооксигеназ при помощи препаратов-ингибиторов может стать важным компонентом терапии, однако проблема возникает еще на стадии разработки и тестирования таких лекарств. Все дело в том, что соединения часто проверяют на мышиных моделях, ожидая, что если удастся подавить работу животных ферментов, то на людях тоже сработает. Как показал сотрудник Института тонких химических технологий имени М. В. Ломоносова совместно с индийскими и немецкими коллегами, это вовсе не так.

Гомологичные белки, то есть эволюционно произошедшие от одного гена, могут быть паралогами или ортологами. Паралоги возникают, если ген удвоился, при этом копия может приобрести новые функции. это часто встречается в одном организме. Ортологами называют гомологи, разошедшиеся в результате видообразования, и у них обычно одинаковые функции. Это могут быть ферменты разных организмов, но играющие одинаковую роль. Результаты нового исследования говорят о том, что у известных ингибиторов липооксигеназ нет паралогической специфичности, то есть они не избирательны в отношении определенного фермента. Ортологическая специфичность — в случае белков, схожих у человека и животного — иногда прослеживается, но и здесь результаты могут получаться спорными: порой препарат работает на ферменте одного организма, но не другого, или же эффект будет наблюдаться, но вызывают его другие, перекрестные каскады реакций.

Результаты исследования наглядно продемонстрировали, насколько неоднозначными могут быть результаты тестирований препаратов на разных объектах, а потому в каждом конкретном случае необходимо тщательно подбирать модельную систему.

News article publications

Read also

Фитоканнабиноид сыграл роль палки в колесе главного клеточного онкоканала
Непсихоактивный аналог тетрагидроканнабинола конопли заблокировал канал, через который проходит кальций, известный своей важной ролью в развитии и прогрессировании особо опасных и трудно излечимых форм рака
Medicine
Molecular Biology
Pharmacology
3 August 2023
Циклические липопептиды не дали коронавирусу заразить клетки
Эти соединения используются как противогрибковые и антибактериальные лекарства. Теперь же ученые показали, что они мешают липидной оболочке вируса слиться с мембраной клетки, а значит, и проникнуть в нее
Molecular Biology
Pharmacology
Virology
3 April 2023
Антимикробные пептиды могут «вернуть к жизни» утраченные антибиотики
Эти маленькие защитные молекулы способны не только бороться с устойчивыми к антибиотикам патогенами, но и, вероятно, возвращать микроорганизмам чувствительность к лекарствам.
Bacteriology
Medicine
Molecular Biology
Pharmacology
25 January 2022
Ученые раскрыли молекулярные механизмы антитромботического действия куркумина
Это вещество из куркумы само способно снижать образование тромбов, но, как оказалось, может усилить терапевтический эффект антитромботического лекарства кангрелора
Biochemistry
Molecular Biology
Pharmacology
14 January 2022
Ингибитор ферментов улучшил состояние грызунов с остеоартритом
Московские ученые представили результаты доклинических испытаний препарата-ингибитора ферментов, который помог остановить разрушение костей и суставов при остеоартрите
Biochemistry
Molecular Biology
Pharmacology
Pharmacy
7 December 2021
Ускорен поиск новых лекарств с помощью машинного обучения
В последние годы компьютерное моделирование сильно облегчило создание новых лекарств за счет предсказания структуры молекул и их взаимодействий. Однако даже такой «чисто компьютерный» скрининг может быть слишком дорог и затруднен, если речь идет о миллионах веществ. Поэтому авторы новой статьи в Journal of Chemical Information and Modeling — исследователи из МФТИ, Университетов Гронингена и Гренобля, — сделали этот процесс намного быстрее и эффективнее с помощью активного машинного обучения.
Drug Design
Machine learning
Molecular Biology
13 February 2024