研究者は、人気 の オンライン カジノと分子シミュレーションを活用して、より効果的な治療のための方法を開くための新しい経路を発見しています。
オーバーン大学が率いるチームは、バーゼル大学とETHチューリッヒ大学の科学者と協力して、人気 の オンライン カジノを分子動力学シミュレーションと統合する新しいアプローチを開発しましたおよびPD-L1タンパク質の結合部位の予測を強化するネットワーク分析。
このブレークスルーは、がん関連タンパク質の重要な相互作用ポイントを特定することにより、個別化された癌治療の開発を加速することを約束します。
「タンパク質をエンジニアリングするために計算ツールを活用することは、がん治療の次のフロンティアを表しています」と、チームを率いたRafeal Bernardi博士は述べています。
「人気 の オンライン カジノ、分子のダイナミクス、ネットワーク分析を組み合わせた統合アプローチは、がん患者の個別化された療法を開発するための大きな可能性を秘めています。」
の使用医療分野では おーろら オンラインカジノは、ペンブロリズマブ（keytruda）などの免疫療法の改善に役立つ可能性があります。
パーソナライズされた癌治療の未来をマッピングする
個別化されたがん治療薬における最大の課題の1つは、薬物が標的タンパク質にどこに結合できるかを正確に予測することです。この場合、研究者は、免疫系を抑制するために癌が活用するチェックポイントタンパク質であるPD-L1に焦点を当てました。
一部の現代の薬物は、PD-L1をブロックすることにより腫瘍を攻撃するために免疫系を解き放ちます。ただし、新しい治療でPD-L1を正確にターゲットにする場所を理解することは、長年の問題でした。
チームは、Alphafold2ベースの人気 の オンライン カジノツールと分子動力学シミュレーションと動的ネットワーク分析を組み合わせた洗練された方法を開発しました。
彼らのアプローチにより、薬物相互作用に重要なPD-L1タンパク質の重要な結合領域を予測および確認することができました。
計算アプローチは、架橋質量分析や次世代シーケンスを含む最先端の実験技術で検証されました。
これらの実験により、チームの予測の精度が確認され、計算モデルを実験的検証と組み合わせて複雑なタンパク質間相互作用を解明し、パーソナライズされたがん治療を作成する力が示されました。
将来の創薬に対するタンパク質相互作用の影響
この研究の意味は、PD-L1をはるかに超えています。開発された方法は、他の多くのタンパク質に適用でき、潜在的に他のタイプのがんや自己免疫状態を含むさまざまな疾患の新薬標的の発見につながる可能性があります。
さらに、この研究は、従来の実験方法が遅く高価な領域であるがん治療薬のより費用対効果の高い急速な発展への道を開いています。
「この研究は、NAMDやVMDなどの計算ツールの可能性と、NVIDIA DGX Systemsなどの最先端のハードウェアを組み合わせて、がん治療を進めることを強調しています。私たちの発見は、がんのための新しいターゲットを絞った治療を開発するための重要なステップを示しています」と、作品の主著者であり、オーバーンの研究者であるディエゴ・ゴメス博士は説明しました。
