Платформа Serna Bio пытается решить проблему, которая десятилетиями ограничивала разработку лекарств: научить малые молекулы избирательно находить и связывать РНК.
Большинство современных лекарств воздействуют на белки — конечный продукт работы клетки. Однако многие заболевания начинаются гораздо раньше, на уровне РНК, которая содержит инструкции для синтеза белков. Новый препринт компании Serna Bio описывает платформу генеративной химии, созданную специально для поиска малых молекул, способных избирательно связываться с РНК. Если подобный подход окажется успешным, фармацевтическая индустрия может получить доступ к огромному числу биологических мишеней, которые сегодня считаются практически недоступными для классической лекарственной химии.
РНК долгое время оставалась одной из самых привлекательных и одновременно самых сложных целей для лекарственной химии. Именно поэтому разработчики, инвесторы и крупные фармацевтические компании внимательно следят за новыми платформами, которые обещают превратить РНК в полноценный класс терапевтических мишеней.
Почему фармацевтика постоянно ищет новые биологические мишени
История создания лекарств — это история освоения новых территорий.
В 1980–2000-х годах индустрия научилась успешно работать с рецепторами, ферментами и GPCR-белками. Затем началась эпоха биологических препаратов и моноклональных антител. В 2010-х годах в центре внимания оказались киназы, а позже — технологии направленной деградации белков и induced proximity-подходы.
Каждый раз наибольшую стоимость создавали не улучшения существующих препаратов, а открытие принципиально новых классов биологических целей.
Сегодня многие исследователи рассматривают РНК именно как такую новую территорию.
РНК управляет процессами раньше, чем появляются белки
Большинство лекарств воздействует на белки.
Но белок — это уже конечный результат длинной биологической цепочки.
Перед тем как белок будет синтезирован, клетка использует РНК как инструкцию для его производства. Именно РНК определяет, какой белок будет создан, когда это произойдет и в каком количестве.
Поэтому воздействие на РНК потенциально позволяет вмешиваться в развитие болезни на более раннем этапе.
Если упростить, многие современные препараты воздействуют на последствия патологического процесса. РНК-направленные препараты могут воздействовать на инструкции, которые этот процесс запускают.
Почему РНК десятилетиями считалась слишком сложной мишенью
На бумаге идея выглядит очень привлекательной.
На практике все гораздо сложнее.
Белки обычно имеют относительно стабильную трехмерную структуру. Они формируют карманы и активные центры, к которым лекарственные молекулы могут присоединяться с высокой точностью.
РНК ведет себя иначе.
Ее структура намного более динамична. Пространственная конфигурация может меняться в зависимости от окружающей среды, а потенциальные участки связывания часто оказываются временными и нестабильными.
Кроме того, многие молекулы РНК обладают похожими структурными особенностями.
Именно поэтому найти молекулу, которая связывается с нужной РНК, уже сложно. Найти молекулу, которая делает это селективно и не взаимодействует с десятками других РНК, значительно сложнее.
Этот барьер остается одной из главных причин, по которой рынок РНК-направленных малых молекул до сих пор не стал массовым.
Что именно предлагает платформа Serna Bio
Авторы препринта описывают платформу, объединяющую несколько технологических направлений:
- структурную биологию РНК;
- генеративную химию;
- многопараметрическую оптимизацию соединений;
- алгоритмы прогнозирования взаимодействия между РНК и малыми молекулами;
- ИИ-модели для направленного молекулярного дизайна.
На первый взгляд это может выглядеть как еще одна AI-платформа для разработки лекарств.
Однако ключевое отличие заключается в том, что система создавалась именно под особенности РНК, а не под классические белковые мишени.
По сути, разработчики пытаются построить инфраструктуру для поиска молекул в пространстве, которое ранее считалось слишком сложным для систематической работы.
Вот что действительно интересно в этой работе
Самая важная идея препринта связана вовсе не с искусственным интеллектом.
Сегодня генеративные модели способны создавать тысячи новых химических структур практически по любому запросу. Сам факт генерации молекул уже перестает быть редкостью.
Настоящая проблема современной фармацевтики заключается в другом.
Можно ли создавать не просто новые молекулы, а молекулы, которые действительно работают в биологии?
Именно здесь находится главный вызов для РНК-направленной химии.
Многие исследовательские группы уже показали, что связывание с РНК возможно.
Но между связыванием и лекарством лежит огромная дистанция.
Необходимо добиться:
- высокой селективности;
- достаточной активности;
- хорошей фармакокинетики;
- приемлемой токсичности;
- воспроизводимого биологического эффекта.
Именно этот переход от компьютерной модели к работающему препарату остается самым сложным этапом.
Момент осознания: проблема не в поиске молекулы
На протяжении многих лет считалось, что главный барьер РНК-терапии заключается в отсутствии подходящих химических соединений.
Сегодня ситуация начинает выглядеть иначе.
Молекулы можно генерировать в огромных количествах. Данные можно собирать быстрее, чем когда-либо прежде. Алгоритмы становятся все мощнее.
Поэтому главный вопрос смещается.
Проблема уже не в том, чтобы найти молекулу. Проблема в том, чтобы найти правильную молекулу. Ту, которая будет избирательно работать в клетке, сохранять активность в организме, обладать приемлемой безопасностью и приносить терапевтический эффект.
Именно здесь будет определяться судьба большинства AI-платформ нового поколения.
Где могут появиться первые успешные препараты
Если технология подтвердит свою эффективность, первые коммерческие успехи, вероятнее всего, появятся не в массовых заболеваниях.
Исторически новые платформы сначала демонстрируют ценность в более узких и хорошо изученных областях.
Наиболее перспективными направлениями выглядят:
- редкие генетические заболевания;
- нарушения сплайсинга;
- заболевания, связанные с повторяющимися нуклеотидными последовательностями;
- отдельные виды онкологических заболеваний;
- вирусные инфекции;
- некоторые классы некодирующих РНК.
Во многих таких случаях биологическая роль конкретной РНК уже хорошо доказана, что существенно снижает научный риск.
Конкуренция за рынок уже началась
Serna Bio работает не в одиночку.
Среди наиболее известных компаний, развивающих РНК-направленные платформы, часто называют Arrakis Therapeutics, Ribometrix и Expansion Therapeutics.
Параллельно крупные игроки рынка искусственного интеллекта в фармацевтике также могут выйти в это направление.
Поэтому долгосрочное преимущество, вероятно, будет определяться не только качеством алгоритмов. Ключевое значение будут иметь собственные экспериментальные данные, способность быстро валидировать гипотезы, эффективность перехода к доклиническим исследованиям и качество клинической разработки.
История фармацевтики показывает, что лучшие вычислительные модели сами по себе редко гарантируют создание успешного лекарства.
Главные риски остаются прежними
Несмотря на высокий интерес к направлению, фундаментальные риски никуда не исчезли.
Главный из них — сама биология РНК. Отрасль уже неоднократно сталкивалась с ситуациями, когда привлекательная научная гипотеза плохо переносилась в реальные лекарственные программы.
Даже если молекула связывается с РНК, это не гарантирует терапевтический эффект.
Многие соединения сталкиваются с проблемами недостаточной селективности, низкой активности, плохой биодоступности, токсичности и непредсказуемой фармакологии.
Именно поэтому наиболее важными будут данные по исследованиям in vivo, а не компьютерные результаты.
Почему инвесторы уделяют таким платформам особое внимание
Самые дорогие компании в фармацевтике часто строятся не вокруг одного препарата. Наибольшую ценность создают технологии, которые можно использовать многократно.
Если РНК действительно станет массово доступной для лекарственной химии, это приведет к расширению терапевтического пространства в масштабах всей отрасли.
Появятся новые возможности для лечения заболеваний, которые сегодня находятся между традиционными малыми молекулами и дорогостоящими генными технологиями.
Для инвесторов это означает потенциальное появление нового многомиллиардного сегмента рынка. Для фармацевтических компаний — возможность создавать целые портфели препаратов на базе одной платформы. Для пациентов — шанс получить новые варианты терапии там, где существующие подходы остаются ограниченными.
Данная публикация предназначена для специалистов здравоохранения и участников фармрынка. Аналитические выводы редакции носят информационный характер и не являются призывом к самолечению или заменой очной консультации врача. При работе с лекарственными препаратами необходимо руководствоваться официальной инструкцией и мнением профильного специалиста. Полный текст дисклеймера.