KEEMIAINFORMAATIKA MUDELID AITAVAD MÕISTA JA KUJUNDADA PROTSESSE, MIDA KATSEKLAASIS EI NÄE

Molekulaarsete masinate ja tehisrakkude disainimisel on väga tähtis mõista ja ennustada keemilisi protsesse ning molekulide ja molekulaarsete süsteemide vahelisi vastastikmõjusid, mis võivad erineva keerukusega biotehnoloogilistes, materjalitehnoloogilistes ning biomeditsiini süsteemides aset leida. Uudsete omadustega molekulide ja materjalide väljatöötamisele võib läheneda nii eksperimentaalselt kui ka arvutuslikult. Viimane – arvuteid kasutav lähenemine – ongi Tippkeskuse molekulaardisaini töörühma tegevusvaldkond. Töörühm huvitub sellest, kuidas keemiliste interaktsioonide tundmaõppimisel baseeruvaid arvutusmudeleid välja töötada ning neid võimalikult efektiivselt rakendada sobivate omadustega ainete leidmiseks ja disainimiseks.

Laias laastus võib molekulaarsete süsteemide ja interaktsioonide tundmaõppimisel kasutatavad arvutusmeetodid jagada kaheks. Ühed arvutusmeetodid põhinevad konkreetsel füüsikalisel mudelil (näiteks kvantkeemia, molekulaarmehhaanika, molekulaardünaamika). Teised meetodid tuginevad olemasolevate andmete analüüsile ning andmete vaheliste seoste leidmisele, mis omakorda kodeeritakse arvutusmudelitesse hilisemaks kasutamiseks.

Andmete analüüsi käigus välja töötatud arvutusmudelite kõige eredamaks näiteks on kvantitatiivsed struktuur-aktiivsus sõltuvused, mis kasutavad mitmesuguseid statistilise andmeanalüüsi meetodeid, tehisintellekti ja masinõpet ning erinevaid keemia(molekulaar-)informaatika tehnikaid. Kogu uurimissuuna laiem eesmärk on eksperimentaalsete keemiliste uuringute tõhusamaks muutmine ja ka prognoosimine, ehk õige suuna leidmisele kaasa aitamine. 

Tänases suurandmete maailmas, mis pole ka keemias tundmatu, on vajalike omadustega molekuli leidmine üsna keeruline ülesanne. Kui 1970.-tel aastatel tundis inimkond umbes poolteist miljonit keemilist ühendit, siis täna ulatub tuntud keemiline ruum sadadesse miljonitesse keemilistesse ühenditesse. Need numbrid ei tundugi esmapilgul suured, kuid selle kõrval on oluline ka keemiliste struktuuride mitmekesisus. Juba väike muutus ühendi struktuuris võib tähendada väga suurt muutust aine omadusele ja selle mõjule erinevates tehnoloogilistes protsessides. 

Vanemteadur Uko Marani juhitud töörühm on TÜ keemia instituudi molekulaartehnoloogia õppetoolis arendanud välja prognoosmudeleid ja virtuaalse sõelumise meetodeid, et analüüsida andmekogusid, mis sisaldavad miljoneid madala molekulaarmassiga molekule. Neid mudeleid ja meetodeid saab rakendada näiteks ravimiarenduse varajases faasis, et suurest andmekogust valida välja uusi raviainete kandidaatmolekule.

Ühe konkreetse näitena uuris töörühm raviainete läbitavust seedetraktis, kasutades selleks nii eksperimentaalseid kui ka keemiainformaatika meetodeid. Suukaudselt manustatavate ravimite (tabletid, kapslid ja lahused) üks olulisemaid omadusi on nende imendumine seedekulglas. Imendumine sõltub raviaine lahustuvusest ja võimest läbida seedetrakti epiteelkihti. Lahustuvus ja läbitavus on omakorda suuresti mõjutatud seedetrakti pH-st, mis varieerub väga happelisest (maos) kuni aluseliseni (pärasooles) ja sõltub sellest, kas hiljuti on toitutud või on mõnda aega paastutud. Seedetrakti pH mõjutab seega raviaine omadusi ja määrab tingimused, kus ja millal saab raviaine liikuda seedekulglast vereringesse.

Peamiselt on raviaine läbitavust seedetraktis mõõdetud, kirjeldatud ja modelleeritud neutraalses keskkonnas (pH=7.4). Samas on enamus raviaineid happeliste või/ja aluseliste omadustega ja nende läbitavus sõltub keskkonna pH-st. Ainult neutraalset keskkonda arvestades saadakse raviainete seedekulglas käitumise kohta puuduliku informatsiooni.

Soovides paremini mõista keemilise struktuuri eripärasid, mis mõjutavad raviaine läbitavust, ja prognoosida raviainete imendumist seedetraktis, viis molekulaardisaini uurimisrühm läbi teadus- ja arendustööde tsükli. Keskenduti raviainete membraaniläbitavuse mõõtmistele, võttes sealjuures arvesse seedekulgla laia pH vahemikku. Saadud pH profiile ja andmeseeriaid analüüsiti keemiainformaatika tööriistadega.

Töö käigus vaadeldi pH vahetut mõju membraaniläbitavusele ja selle kaudu ka imendumisele seedekulglas. Kõigepealt arendati laboris välja eksperimentaalse membraaniläbitavuse mõõtmise metoodika, milles kasutati seedekulgla epiteelkihile vastavat mudelmembraani. Järgnevalt mõõdeti ning koostati andmebaas raviainete membraaniläbitavustest erinevate pH-väärtuste (3, 5, 7.4 ja 9) juures. Niisugune andmebaas on maailmas ainulaadne. See sisaldab kuue andmeseeria andmeid 274 raviaine kohta: 1644 andmepunkti (sh. 1096 unikaalset mõõtmistulemust, 274 kõrgema membraaniläbitavuse väärtust ja 274 arvutatud neutraalse ühendi membraaniläbitavuse väärtust). Mõõdetud membraaniläbitavuse ja inimese seedekulglas toimuva imendumise võrdlus näitas, et erinevaid pH-väärtuseid arvesse võttes on võimalik raviaine läbitavust seedekulglas täpsemalt hinnata.

Mõõtmiste käigus kogutud andmeid kasutati arvutusmudelite arendamiseks, mille abil saab ainuüksi molekuli struktuuri põhjal prognoosida raviaine membraaniläbitavust. Arendustöös kasutati erinevaid keemiainformaatika meetodeid, näiteks multilineaarset regressiooni, logistilist klassifitseerimist ja otsustuspuusid.

Ühte osa arvutusmudelitest saab rakendada membraaniläbitavuse kvantitatiivseks (numbriliseks) hindamiseks keemiliste klasside (alused, happed, amfolüüdid ja neutraalsed raviained) järgi, aga ka klasside üleselt eri pH-del või üle kogu seedetrakti pH vahemiku. Teist osa mudelitest saab kasutada kõrge ja madala läbitavusega raviainete klassifitseerimiseks (kvalitatiivseks hindamiseks) samuti eri pH-del või üle kogu seedetrakti pH vahemiku. Kõik need mudelid annavad infot huvipakkuvate suukaudselt manustatavate raviaine kandidaatide membraaniläbitavuse kohta. Mudelid võimaldavad uurida isegi selliseid ühendeid, mida pole veel sünteesitud.

Välja töötatud klassifitseerimise mudeleid saab rakendada ka läbitavuse klassi määramiseks biofarmatseutilise klassifikatsiooni süsteemis. Seda süsteemi kasutab USA Toidu- ja Ravimiamet raviaine kandidaatide valimiseks biokättesaadavuse eksperimentidesse. Mudeleid kasutades õnnestus korrektselt klassifitseerida 91% USA Toidu- ja Ravimiameti võrdlusühenditest. See kinnitab mudelite väga head usaldusväärsust.

Täiendavalt saab välja tuua, et just uute mõõdetud unikaalsete andmete tõttu sai esmakordselt võimalikuks tuletada mudeleid, mis kirjeldavad membraaniläbitavuse sõltuvust pH-st. Valitud keemiainformaatika meetodid ja mudelitesse valitud keemilise struktuuri parameetrid võimaldavad mudeleid füüsikalis-keemilisel alusel tõlgendada ning hinnata ennustuse usaldusväärsust. Membraaniläbitavuse kui farmakokineetilise protsessi arvestamine on võtmeküsimuseks ravimiarenduse varajases faasis. Eesti töörühma uuringud pakuvad sellele küsimusele süstemaatilise ja keemiliselt põhjendatud lahenduse.

Keemiainformaatika mudelid on leidnud laialdast rakendust ühendite keemilise struktuuri ja omaduste või aktiivsuse vaheliste seoste kirjeldamisel. Samuti on mudelid olulisel kohal meditsiinilises keemias, ravimiarenduses, ennustavas toksikoloogias, uute bioaktiivsete ainete disainis, keskkonnariskide hindamises ja otsustustoe stsenaariumides keemia-, materjali-, ning ravimitööstuses, sealhulgas ka kemikaalide regulatiivsetes rakendustes.