Ученые создали модель для поиска эффективных криопротекторов для лекарств

Учёные из Университета Уорика и Университета Манчестера разработали передовую вычислительную модель, которая улучшает процесс заморозки медикаментов и вакцин. В исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications, представлена новая методика, которая позволяет виртуально тестировать сотни молекул с помощью машинного обучения.

Для сохранения эффективности таких препаратов, как вакцины, донорская кровь и терапии рака, необходима быстрая заморозка, а криопротекторы играют ключевую роль в этом процессе. Без криопротекторов, такие терапии нужно использовать немедленно, что ограничивает их доступность.

Новое исследование позволило заменить трудоемкие методы проб и ошибок более эффективным подходом. Команда исследователей обнаружила новую молекулу, которая предотвращает рост кристаллов льда при заморозке и оттаивании, что является основным вызовом в криоконсервации.

Использование компьютерной модели ускоряет научные исследования и позволяет сократить количество рутинных экспериментов, направляя усилия на более сложные задачи.

© Nature Communications