Новая вычислительная модель — инструмент для улучшения производства ценных лекарств
Международное исследование с участием партнеров с пяти континентов привело к созданию модели, описывающей метаболизм клеток яичника китайского хомячка (CHO). Эта модель может использоваться для улучшения и ускорения производства биотерапевтических препаратов, лекарств от рака и вакцин.
Клетки CHO производят более половины самых продаваемых терапевтических белков на рынке, включая противораковые препараты, белки крови, ферменты для лечения метаболических расстройств, вакцины и различные человеческие гормоны. Мировые продажи биотерапевтических белков превышают 140 миллиардов долларов США в год.
Несмотря на большой рынок, производство этих лекарств остаётся сложной задачей. Даже лучшие препараты можно производить в клетках CHO лишь в концентрациях 5–10 г/л. Низкий выход и высокий спрос делают биофармацевтические препараты весьма дорогими.
Новое исследование раскрывает биосинтетические пути, влияющие на производство белка в клетках CHO. Этот инструмент позволяет учёным проводить комплексное моделирование без трудоёмких лабораторных экспериментов. Если исследователь хочет произвести специфическое человеческое антитело в клетке CHO, модель покажет, какие метаболические пути задействованы и какие условия роста, предположительно, дадут оптимизированный производственный потенциал.
«Эта модель наконец-то напрямую связывает производство терапевтического белка с питательными веществами, потребляемыми клетками CHO. Это позволит исследователям создавать лучшие клетки CHO, оптимизированные для производства терапевтических белков, что может привести к снижению цен и большей доступности многих лекарств», — говорит автор-корреспондент, доцент Нейтан Льюис из Центра биологической устойчивости Novo Nordisk при Калифорнийском университете в Сан-Диего. Исследование опубликовано в журнале Cell Systems.
В работе участвовали партнёры из США, Дании, Сингапура, Австрии, Австралии, Чили, Исландии и Саудовской Аравии. Новая модель называется iCHO1766 и включает 6643 метаболические реакции и 2341 уникальный метаболит (продукты или промежуточные молекулы).
Чтобы проверить, отражают ли предсказания модели реальность, учёные провели ряд тестов и сравнили их с реальными данными из нескольких лабораторий. В среднем предсказания отклонялись от фактического результата лишь на 25%. Это так же хорошо, если не лучше, чем аналогичные анализы в любой другой сопоставимой модели метаболизма млекопитающих или человека.
«Это показывает, что модель достаточно надёжна, но всё ещё имеет возможности для улучшения», — говорит соавтор, аспирант Хуман Хефзи из Центра биологической устойчивости Novo Nordisk.
«Модель в основном основана на данных по CHO, но также и на данных по клеточным линиям человека и мыши, когда данные по CHO были недоступны. Но модель динамична и будет обновляться по мере появления новых данных или обнаружения областей для улучшения», — добавляет он.
Для построения этой консенсусной модели исследователи объединили три существующие модели метаболизма CHO. Оказалось, что каждая из моделей охватывала разные аспекты метаболизма, и поэтому лишь 22% окончательных реакций были общими для всех. Таким образом, консенсусная модель дала гораздо более полный обзор метаболизма CHO.
«Теперь исследователи могут работать гораздо более стратегически в проектировании клеток CHO. Вместо того чтобы скринировать и тестировать миллиарды клеток, чтобы найти ту, которая случайно производит высокие концентрации желаемого биофармацевтического препарата, можно проводить симуляции на компьютере, прежде чем идти в лабораторию, чтобы разработать стратегии конструирования клеток. Это очень важный инструмент для биоинженеров, работающих с CHO», — заключает Нейтан Льюис.
Модель iCHO1766 теперь доступна исследователям в базе данных BiGG Models: bigg.ucsd.edu/models/iCHOv1.