Неудачное лекарство от рака, перепрофилированное в печатный полупроводник

Неудачное лекарство от рака, перепрофилированное в печатный полупроводник

Shutterstock.com/ Вячеслав Лопатин

Часто клинические испытания могут привести к неудаче лекарства, что может означать либо несколько шагов назад, либо в некоторых случаях разочаровывающее завершение обширной фазы исследований и разработок .

Это не относится к биологическим молекулам, которые ранее продемонстрировали потенциал в лечении рака, но потерпели неудачу на этапе тестирования, как обнаружили исследователи из Университета Иллинойса.

Исследование, проведенное группой, которое было опубликовано в журнале Nature Communications разработало метод перепрофилирования молекул для использования в качестве органических печатных полупроводников. Эти полупроводники можно затем использовать в химических сенсорах и транзисторах. Это открытие произошло, когда исследователям было представлено перекрестное смешение двух отдельных элементов исследования – печатной электроники и фармацевтической инженерии.

«Это сближение двух моих областей исследований было совершенно неожиданным», – заявил Ин Ин Диао, доцент кафедры химической и биомолекулярной инженерии Университета Иллинойса и соавтор исследования.

При исследовании этих фармацевтических молекул мы заметили, что их молекулярные структуры очень похожи на органические полупроводники, с которыми мы работали в остальной части моей группы.

Ин Диао, доцент, Университет Иллинойса

Команда надеется, что применение органических полупроводников может выйти за рамки использования в стандартных электронных системах, поскольку они считают, что биологические молекулы, представленные в исследовании, могут быть использованы в биомедицине, а также в других устройствах, требующих подключения через электрические и биологические молекулы.

Молекула, которая обычно внедряется в ДНК, чтобы предотвратить репликацию и, следовательно, потенциал для лечения рака, является плоской, уложенной столбцами молекулярных колец, которые могут проводить электричество. Диао сказал, «Эти молекулы могут взаимодействовать с биологическим материалом с высокой специфичностью, что делает их хорошими кандидатами для использования в биосенсорах».

Согласно исследованию, эти молекулярные колонки связаны водородными связями, которые переносят электрические заряды от колонки к колонке. Этот процесс формирует мосты, которые затем превращают полную молекулярную сборку в полупроводник. В дополнение к их проводимости, эти молекулы могут быть эффективно получены, поскольку они легко печатаются, добавил Диао, «Но им потребуются новые растворители, потому что они химически отличаются от других органических полупроводников. Инфраструктура производства уже создана. "

Молекулы, с которыми работал Диао и его команда, известны как ингибиторы ДНК-топоизомеразы, и, как упоминалось ранее, они обладают свойствами, необходимыми для того, чтобы быть эффективным биосенсором. Тем не менее, в ходе исследования были некоторые проблемы с производительностью, которые заставили команду определить, что еще можно сделать для улучшения успеха молекулы как полупроводника. Весь этот поворот событий не является чем-то типичным, и пока это исследование не считалось редким явлением.

Однако, в то время как новые методологии производства должны быть доработаны, команда также признала, что есть много волнений и разговоров о возможности сделать новые открытия относительно подобных молекул. С 1970-х годов академическая и производственная практика привели к значительным достижениям в области органической электроники, но часто могут быть дорогостоящими на этапах исследований и разработок.

Поэтому, продвигаясь вперед, Диао стремится обратиться к другим исследователям, разрабатывающим системы машинного обучения и алгоритмы ИИ, которые могут идентифицировать другие молекулы с характеристиками, подобными ингибиторам ДНК-топоизомеразы.

Это затем дает команде возможность найти другие молекулы, подходящие для использования в биосенсорах, а также предложить недорогие решения, поскольку уже есть база данных для работы.

Они (алгоритмы) могут добывать обширные фармацевтические базы данных, доступные сегодня, в поисках молекул с похожими или, возможно, даже лучшими полупроводниковыми свойствами.

Ин Диао доцент, Университет Иллинойса

Source link