• Artykuły
  • Forum
  • Ciekawostki
  • Encyklopedia
  • Przedsiębiorcy i chemicy uzgadniają nową normę dla bioaktywnych molekuł

    02.09.2011. 16:49
    opublikowane przez: Redakcja Naukowy.pl

    Przedstawiciele firm farmaceutycznych, dostawcy zasobów danych i grupy akademickie osiągnęli porozumienie w sprawie nowej normy opisującej oddziaływanie związku chemicznego na jednostkę biologiczną, której szczegóły zaprezentowano w nowym artykule opublikowanym w czasopiśmie Nature Review Drug Discovery.

    Mimo iż grupy farmaceutyczne, biotechnologiczne i akademickie generują ogromne ilości danych na temat biologicznych właściwości molekuł, takich jak leki, pestycydy czy dodatki do żywności, te użyteczne dane często nie są odpowiednio raportowane, co prowadzi do powtórzeń oraz straty czasu i zasobów. Obecnie kluczowe dane często nie pojawiają się w publikowanej literaturze lub są przedstawiane w niespójnych formatach.

    Tutaj do akcji wkracza MIABE (Minimum Informacji o Jednostce Bioaktywnej) - rozwiązanie zaproponowane przez międzynarodowe konsorcjum różnych podmiotów, od przedsiębiorstw, poprzez firmy farmaceutyczne i dostawców komercyjnych danych biologicznych, po środowisko akademickie, na czele którego stoi Europejski Instytut Bioinformatyki (EBI) w Wlk. Brytanii, część Europejskiego Laboratorium Biologii Molekularnej (EMBL).

    Nowa norma jest w gruncie rzeczy definicją wytycznych sprawozdawczych dotyczących jednostek bioaktywnych, a jej wypracowanie oznacza, że nastąpiło otwarcie śluzy i potok informacji o małych molekułach stanie się dostępny na zasadzie własności publicznej. W dziedzinie chemii przełoży się to miejmy nadzieję na ogromne postępy w opracowywaniu leków. Zespół ufa, że ten nowy standard umożliwi intensyfikację wymiany danych publicznych o udanych odkryciach leków i niepowodzeniach w tym zakresie.

    Prace nad normą otrzymały również wsparcie ze środków unijnych na kwotę 1.476.384 EUR w ramach projektu PSIMEx (Inicjatywa w zakresie standardów proteomiki i międzynarodowa wymiana danych molekularnych) realizowanego w obrębie tematu "Zdrowie" Siódmego Programu Ramowego (7PR). Projekt PSIMEx, przewidziany do 2013 r., wspiera rozmaite działania, które wnoszą wkład w osiągnięcie nadrzędnego celu, jakim jest dostępność danych o interakcjach molekularnych w formacie cyfrowym. Partnerzy projektu z Chin, Francji, Hiszpanii, Niemiec, Szwajcarii, Szwecji, USA, Wlk. Brytanii i Włoch planują dalsze prace nad istniejącą normą interakcji molekularnych, opracowaną w 2002 r. w ramach inicjatywy na rzecz standardów proteomiki HUPO, która definiuje wspólnotowe standardy prezentacji danych w proteomice w celu ułatwienia ich porównywania, wymiany i weryfikacji.

    Projekt PSIMEx stawia sobie również za cel promowanie wdrażania tej normy w całym łańcuchu od planowania doświadczeń, poprzez formatowanie i analizę danych, po przedstawianie ich w publikacjach zamieszczanych w czasopismach i publicznych bazach danych. Wiąże się to z organizowaniem szkoleń dla użytkowników w zakresie minimalnych wymogów, jakie musi spełniać publikacja danych o interakcjach molekularnych oraz szkoleń i wymiany dla administratorów baz danych uczestniczących w programie.

    Twórcy normy MIABE podkreślają, że dla odpowiedniej analizy jakichkolwiek zgromadzonych danych nieodzowna jest ich porównywalność. Dogłębniejsze poznanie tego, co decyduje o skutecznym działaniu leków można zyskać poprzez zestawienie danych z dużej liczby programów odkrywania leków i jak wyjaśnia dr John Overington z EMBL-EBI: "Mamy nadzieję, że MIABE umożliwi wzrost ilości danych dostępnych do analizy o rząd wielkości. Doświadczenia z innymi standardami pokazały, że im więcej grup je przyjmuje, tym ilość użytecznych danych dostępnych dla naukowców wzrasta w postępie geometrycznym."

    Opracowanie tego nowego standardu niesie ze sobą również konsekwencje ekonomiczne.
    "Zwiększona dostępność danych zgodnych ze standardem pomoże firmom usprawnić procesy decyzyjne" - zauważa autor raportu z badań, dr Dominic Clark z EMBL-EBI. "Branża staje się coraz bardziej uzależniona od danych będących własnością publiczną. Dysponowanie zestawem zasad i standardów uprości integrację danych i pomoże w kontrolowaniu kosztów."

    Niemniej udostępnianie danych na zasadzie własności publicznej nie polega jedynie na zyskaniu wiedzy o "udanych" jednostkach biologicznych. Identyfikowanie i opracowywanie molekuł z użytecznymi właściwościami bioaktywnymi, jak środki farmaceutyczne, pestycydy czy dodatki do żywności, nigdy nie było prostym zadaniem i jedynie kilka nowych leków objętych badaniami zakwalifikuje się do etapu zatwierdzonego zastosowania klinicznego, niemniej naukowcy potrzebują informacji o molekułach, które nie dotarły do ostatniego etapu i powodach tego stanu rzeczy.

    Niektóre molekuły nie są wprowadzane na rynek na przykład z powodu braku skuteczności lub niespodziewanych skutków ubocznych bądź toksyczności. Pestycydy, które wywołują negatywne skutki uboczne u organizmów innych niż ich pierwotny cel albo dodatki do żywności, takie jak sterole roślinne, które stanowią przedmiot niezwykle rygorystycznych regulacji, są również często blokowane.

    Niedawnym przykładem obrazującym pozytywne skutki szerokiego dostępu do informacji na temat bioaktywnych związków chemicznych było opublikowanie danych przez firmy farmaceutyczne GlaxoSmithKline i Novartis oraz przez St Jude Children's Research Hospital w USA, dotyczących ponad 14.000 związków chemicznych przeciwdziałających aktywnie pasożytowi odpowiedzialnemu za rozprzestrzenianie malarii. Teraz dane te są dostępne w bazie danych ChEMBL, gromadzącej informacje o bioaktywnych, małych molekułach podobnych do leków, które zostały opracowane przy wsparciu 7PR i unijnej inicjatywy w zakresie leków innowacyjnych (IMI). Dane z tej bazy danych zostały wykorzystane w przesiewowych badaniach chemogenomicznych, dzięki którym zidentyfikowano białka Schistosoma mansoni, przeciwko którym mogą działać istniejące leki. Zyskano przez to nadzieję, że znane metody terapeutyczne można by wykorzystać do leczenia schistosomatozy, zaniedbanej choroby tropikalnej, na którą choruje obecnie 210 mln ludzi w 76 krajach na świecie.

    W następstwie opracowania normy MIABE chemicy mają nadzieję, że tego typu sukcesy będą się pojawiać bardziej systematycznie.

    Za: CORDIS

    Czy wiesz ĹĽe...? (beta)
    Model bazy danych – zbiór zasad (specyfikacji), opisujących strukturę danych w bazie danych. Określane są również dozwolone operacje. Definiuje się strukturę danych poprzez specyfikację reprezentacji dozwolonych w modelu obiektów (encji) oraz ich związków. W informatyce głównymi modelami baz danych są: Operacyjne bazy danych - bazy wykorzystywane wszędzie tam, gdzie istnieje potrzeba nie tylko na gromadzenie danych, ale również na możliwość ich modyfikowania. Ten typ baz przechowuje dane dynamiczne, tzn. takie, które ulegają ciągłym zmianom i przedstawiają aktualny stan rzeczy, której dotyczą. Zazwyczaj to ten typ bazy można spotkać w różnych organizacjach i firmach. Przykładem takiej bazy danych są np. bazy inwentaryzacyjne lub bazy obsługi zamówień. EuroFIR (European Food Information Resorce - Europejskie Źródło Informacji o Składzie Żywności) jest międzynarodowym stowarzyszeniem non-profit, które wspiera wykorzystanie istniejących oraz przyszłych źródeł danych dotyczących składu żywności poprzez współpracę i harmonizację jakości danych, ich funkcjonalności oraz spełnianie światowych standardów.

    Normalizacja bazy danych jest to proces mający na celu eliminację powtarzających się danych w relacyjnej bazie danych. Główna idea polega na trzymaniu danych w jednym miejscu, a w razie potrzeby linkowania do danych. Taki sposób tworzenia bazy danych zwiększa bezpieczeństwo danych i zmniejsza ryzyko powstania niespójności (w szczególności problemów anomalii). Kostka OLAP (ang. OLAP cube) – jest strukturą danych, która pozwala na szybką analizę danych. Przechowuje ona dane w sposób bardziej przypominający wielowymiarowe arkusze kalkulacyjne niż tradycyjną, relacyjną bazę danych. Można ją również zdefiniować jako zdolność manipulowania i analizowania danych z różnych punktów widzenia. Rozmieszczenie danych w kostkach pokonuje ograniczenia relacyjnych baz danych.

    Eksploracja danych (spotyka się również określenie drążenie danych, pozyskiwanie wiedzy, wydobywanie danych, ekstrakcja danych) (ang. data mining) - jeden z etapów procesu odkrywania wiedzy z baz danych (ang. Knowledge Discovery in Databases, KDD). Idea eksploracji danych polega na wykorzystaniu szybkości komputera do znajdowania ukrytych dla człowieka (właśnie z uwagi na ograniczone możliwości czasowe) prawidłowości w danych zgromadzonych w hurtowniach danych. Big data – termin odnoszący się do dużych zbiorów danych, których przetwarzanie wymaga zastosowania specjalistycznego oprogramowania. W praktyce pojęcie dużego zbioru danych oznacza rozmiar wyrażany przy pomocy co najmniej dziesiątek terabajtów, a często nawet petabajtów. Big data ma zastosowanie wszędzie tam, gdzie dużej ilości cyfrowych danych towarzyszy potrzeba zdobywania nowych informacji lub wiedzy. Szczególne znaczenie odgrywa wzrost dostępności Internetu oraz usług świadczonych drogą elektroniczną, które w naturalny sposób są przystosowane do wykorzystywania baz danych.

    Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych w niej danych. Temporalne bazy danych są często administrowane automatycznie, poprzez usuwanie nieaktualnych danych lub ich archiwizowanie. Analiza danych – proces przetwarzania danych w celu uzyskania na ich podstawie użytecznych informacji i wniosków. W zależności od rodzaju danych i stawianych problemów, może to oznaczać użycie metod statystycznych, eksploracyjnych i innych.

    Usługa metakatalogu służy przepływowi danych między jednym lub więcej serwerem usług katalogowych i baz danych w celu zapewnienia synchronizacji danych. Jest ważną częścią systemów zarządzania tożsamością. Synchronizowane dane to zwykle profile użytkowników i informacje o polisach i autoryzacji. Większość implementacji metakatalogu synchronizuje dane do minimum jednego serwera usług katalogowych by zapewnić aplikacjom działającym w oparciu o katalogi, takim jak pojedyncze logowanie, dostęp do bieżących danych nawet jeśli źródłowe dane nie znajdują się w katalogu.

    Wyzwalacz (ang. trigger) – procedura wykonywana automatycznie jako reakcja na pewne zdarzenia w tabeli bazy danych. Wyzwalacze mogą ograniczać dostęp do pewnych danych, rejestrować zmiany danych lub nadzorować modyfikacje danych.

    Dodano: 02.09.2011. 16:49  


    Najnowsze