BioTech firma BioCortex koristi ono što može biti najveći svjetski grafikon biološkog znanja za razumijevanje kako bakterije utječu na efikasnost droga od raka
Od
- Stephen Pritchard
Objavljeno: 23. decembra 2024
Razvoj novih lijekova je rizično i skupo. Stvaranje novog lijeka i dovođenje na klinička ispitivanja mogu koštati milijarde funti, bez garancija za uspjeh. A ponekad lijek ne može ispuniti očekivanja tokom kliničkog ispitivanja u jednom dijelu svijeta, iako je bio efikasan u drugom.
Jedan od razloga su bakterije u ljudskom tijelu. Svaka osoba ima malo drugačije mješavinu bakterija u svojim tijelima, a ove bakterije sada znaju da igraju važnu ulogu u tome koliko dobro djeluje lijek – ili čak ako uopće radi.
Razumijevanje da je odnos sve važnije u tretmanu raka, gdje bakterije u tumorskom riziku blokira potencijalno tretmane za spašavanje života.
Odnos lijekova i tretmana izuzetno je složen i teško je predvidjeti. Ali s novim lijekom ili “imovinom”, koštajući čak 2,6 milijarde dolara za razvoj, što je u mogućnosti modelirati taj odnos je izuzetno važan i za fotografije farmaceutskih istraživača i kliničara.
BioCortex je specijalistička istraživačka kompanija koja je postavljena za upotrebu naprednih tehnika nauke o podacima za analizu odnosa između bakterija i kandidata za drogu, s početnim fokusom na onkologiju i, posebno konjuguse protiv lijekova.
Boljim razumijevanjem kako bakterije miješaju sa lijekovima, biokorteksu i istraživačima droga, imaju za cilj povećati stopu uspjeha lijekova koji prolaze kroz klinička ispitivanja. To bi trebalo dovesti do kraćih ciklusa razvoja lijekova i efikasnijim tretmanima za pacijente.
“Jedan od razloga koje smo osnovali je frustracija da, kad pazite na ljude kao kliničara, uočite da ljudi odgovore vrlo, vrlo drugačije na tretmane, a često je teško shvatiti zašto” kaže “, kaže” Sharma. “Videli smo priliku za postepno promenu kako razmišljamo o drogama i farmaceutskim proizvodima. Bakterije, koje su zaista sastavljene za zdravlje ljudi, zapravo podmire s lijekovima. Mislimo da je to jedan od osnovnih razloga zbog kojih lijekovi mogu raditi u pojedincu, ali u većoj mjeri može uspjeti. “
Klinička ispitivanja
U kliničkim ispitivanjima lijek može biti uspješan u jednoj geografiji ili populacijskoj grupi, ali ne uspije u drugi zbog različitih bakterija u ljudskom tijelu.
Bolje razumijevanje veze, s velikim brojem varijabli – i bakterijama ljudskog tijela i broj testiranja lijekova – je, međutim, ogroman matematički izazov. “Količina bakterija koje imamo fenomenalno”, kaže Sharma. “Količina farmaceutskih proizvoda [treatments] očigledno je velika. Složenost je ogromna.
Sharma i mo Alomari, rolls-royce inženjeru to vrijeme radio zajedno na pronalaženju rješenja. Alomari je radio na načinima za modeliranje sistema s izuzetno velikim brojem varijabli.
Ovo je ponudilo način da se pogledaju bakterije i interakciju droge i sharme iAlomari je nastavio u Cofound BioCortex. Ideja je bila testirati ove interakcije “u silikonciju” ili na računarskom hardveru.
Da biste to učinili, firma je izgradila jedan od najvećih grafikona znanja u biologiji. Modeliranje interakcije između bakterija i kandidata za drogu uključuje 15 do 16 milijardi veza.
Ovo je bilo izvan dosega bilo koje komercijalne baze ili analitičke alate za bazu podataka ili analitike. Dakle, BioCortex gradi vlastiti, koristeći Googleov Bigquery. “Ne postoji softver koji može podnijeti grafikon znanja te veličine da smo uspjeli pronaći, a mi smo pogledali sva komercijalna ponuda”, kaže Sharma.
“Ono što smo uradili je grafikovanje našeg znanja koristeći BigQuery, i to nam je zaista omogućilo da skaliramo i, što je važno, ne radimo ekonomski i izdajemo nove verzije našeg grafikona znanja i spajaju te podatke dva ili tri puta dnevno.”
Grafikon znanja
Grafikon znanja ima oko tri milijarde nota i 16 milijardi ivica, a sve su pohranjene na BigQueryju.
“Na grafičkim bazama podataka postoji niz njih,” kaže Alomari. “Nijedan od njih nije u stanju da podnese milijarde čvorova. Dakle, u osnovi smo se pojavili sa izgrađenim rješenjem izgrađenim na vrhu BigQuery, gdje smo dodali sloj na vrhu koji u osnovi tretira veliku kao grafikonsku bazu podataka. “
Ako naučnik želi pokrenuti nove podatke kroz sustav, BioCortex to može učiniti nekoliko puta dnevno u minimalnim troškovima. “Potrebno je otprilike 20 minuta”, kaže Sharma.
BioCortex preuzima podatke iz farmaceutskih kompanija i vodi ga kroz grafikon znanja kako bi identificirao moguće bakterijsko miješanje u lijek i kako to može utjecati na njegovu efikasnost u većem broju pacijenata.
“Bakterije čine neke droge za neke osobe nespojive, dok su kompatibilni za druge”, kaže Sharma. “Možemo odrediti tu interakciju. Možemo odrediti šta je kompatibilno na skali. Dakle, proizvod je zaista mogućnost da se ta sredstva brzo gledaju naprijed. “
Proces je brže, i naravno jeftiniji od kliničkog ispitivanja. Niti je anakorteksna analiza ograničena na nove droge.
“Ono što smo takođe u stanju da pogledamo imovinu koja nije bila uspješna”, kaže Sharma. “Videli biste da određeni broj studija ne uspije. Ti su lijekovi često ono što se naziva licencirano ‘, tako da će ih druga kompanija navesti i vidjeti mogu li ih razviti. U mogućnosti smo da pogledamo te imovine i vidimo da li nisu uspeli zbog skrivene interakcije između bakterija, tumora i leka. “
Ova vrsta modeliranja postaje sve važnija jer razvoj lijekova postaje više međunarodniji. Koristeći ogromne količine podataka, BioCortex može pokrenuti scenarije u model, recimo, fazu jednu studiju u Australiji, a zatim razlike između faze dvije studije u SAD-u i Evropi.
Ni BIOCORTEX-ova tehnologija ograničava na tretman raka. Iako je trenutni fokus na onkologiji, a bakterije, pristup se već koristi za proučavanje virusa i gljivica. “Motori su primjenjivi u različitim vertikalima; Radili smo neki posao u zdravlju potrošača “, kaže Sharma.
“Ono što smo u mogućnosti da pružimo daljnje uvide”, kaže on. “Ovo nije izbor. Farmaceutska kompanija ili kompanija za drogu nemaju izbor da li se ta interakcija događa – događa se.
“Dakle, mogu ili odlučiti da ga razumiju ili mogu raditi ono što sada rade sa brzinom kvara 96%. U budućnosti se nadamo da možemo ponuditi pravi lijek, prvi put, za sve. “