Ajándékozz éves hvg360 előfizetést!
Szegfűszeg és kapor is kell hozzá – két összetevő, amit nem mindenkinek jutna eszébe ugyanabba az ételbe rakni. Szalay Kristóf egészségügyi mérnök sem gondolt erre, amíg meg nem ismerkedett a borscs receptjével. És amikor ezt a példát hozza fel, már maga is sejti, hogy cikkünk ezzel fog kezdődni. Innentől már csak bonyolultabb lesz, hiszen a Turbine azzal foglalkozik, hogy emberi sejteket szimuláljon számítógépben, és így jusson el a mostaninál több és jobb rákgyógyszerhez.
A Turbine startupot néhány éve alapította Szalay Kristóf és két társa, Veres Dániel fehérje- és rákkutató és Nagy Szabolcs közgazdász. A név eredete prózai: Kristóf PhD-dolgozatának témája perturbációs analízis volt (a perturbáció ez esetben a sejtek működésével kapcsolatos számítás).
A konyhai példa azt illusztrálja: „ha szeretném kipróbálni, milyen fűszerkombinációk finomak, akkor végig kellene próbálnom őket. Ennyit nem lehet főzni. De ha van egy számítógépes rendszer, amely rengeteg kombinációt végigpróbál, akkor előjönnek az új és használható ötletek.“ Említésre méltó érdekesség, hogy a világ legismertebb hálózatkutatója, Barabási Albert-László és néhány kollégája nemrég hasonlót alkotott: a világ konyháiban használatos alapanyagok kapcsolódásait térképezte fel.
De hogyan lesz ebből rákgyógyszer? Kristóf nemcsak biokémikus, hanem hálózatkutató is. A Turbine kutatásainak alapja, hogy az emberi sejtet hálózatként fogják fel, így modellezik számítógéppel. Ennek köze van gráfelmélethez (aki nem matekos, csak rejtvényfejtő, az utazó ügynök esetéből ismerheti ezt), de jól illusztrálható az útvonaltervező appokkal is. Az emberi sejtet térképként (alaposan leegyszerűsített térképként) szemlélik. Az egyes fehérjék pontok, és ahol kapcsolatba tudnak lépni egymással, a modellben összeköti őket egy vonal (szaknyelven egy él). De lehet úgy is mondani, hogy a Turbine modelljében a sejtek kapcsolási rajzát vázolják fel.
A sejt belsejében 20 ezer fajta fehérje van. Ezeket apró gépeknek is szokás tekinteni, ezeknek az együttműködése – például ahogyan tápanyagot szállítanak vagy kommunikálnak – jelenti azt, hogy élünk. Egyetlen sejtben több százmilliárd fehérje található. Az összeset számítógépesen még nem lehet, illetve nem érdemes modellezni – már csak azért sem, mert rengeteg fehérjéről a tudomány mindmáig nem vagy nem teljesen tudja, mire valók. Szerencsére a rákgyógyszerek kutatásához nincs is szükség mindegyikre – ahogyan az útvonaltervezőnek is mindegy, hogy az utcasarkon felhőkarcoló vagy emeletes ház áll. A számítógéppel csak azt modellezik, hogyan reagál az egészséges és a rákos sejt a kívülről érkező jelekre, és vajon – ez a nagy kérdés – megváltozik-e ez a folyamat, ha a sejt valamilyen gyógyszert kap vagy bizonyos paramétereit módosítják.
Mindez természetesen valódi sejtek tanulmányozásával, biológiai laboratóriumban is tanulmányozható. Csak sokkal tovább tart. Laborban csak apránként, nagyon lassan, nagyon sok erőforrással lehet akár csak néhányat is megfigyelni olyan finom változásokból, hogy mi történik, ha valamelyik fehérje, egy bizonyos gén ki van kapcsolva, netán kicsit több működik belőle. „Nekünk meg ez csak néhány bit átbillentése“ – mondja Kristóf, Dániel pedig hozzáteszi: „hagyományosan a biológia és a gyógyszerkutatás azért nehéz, mert nem tudunk ennyi útvonalat felfogni. A mi erőnk az újdonság keresésében az, hogy ezt a sok utat számítógépes modellezéssel összerakjuk“.
Ehhez nagyon sok térképet használnak. Ha ezer különböző daganatos sejtet vizsgálnak, ez annyi különböző hálózatot jelent. Ezekben a hálózatokban megfigyelik, hogyan változik a jelterjedés, ha például egyenként ki- vagy bekapcsolják az összes fehérjét. Milliónyi – lassan már milliárd – kísérletet futtatnak, és csak két esetben néznek bele: amikor építik, aztán amikor valamelyik kísérlet nyomán a gép eredményt jelez.
Ha például az volt a hiba, hogy egy „közlekedési lámpa“ (biológusok kedvéért: például egy kináz) folyamatosan be van kapcsolva, akkor azt kell megoldani, hogyan kapcsolják ki. Daganat esetében azt jelenti, hogy az a sejt folyamatosan osztódott. Ha viszont „kikapcsolják ezt a lámpát“, akkor meghal a daganat.
Laboratóriumi munkára így is szükség van, mert a számítógépes modell eredményeit csak így lehet összehasonlítani a valósággal. Ennek az ellenőrzésnek a révén is tudják a Turbine kutatói, hogy azokat a folyamatokat már nagyon jól tudják modellezni, amelyek a sejteken belül zajlanak. A mostanában fellendülő immunonkológiában viszont még nem jók, mert ahhoz nem elég a sejten belüli folyamatokat figyelni, hanem azt kellene megnézni, hogyan kommunikál a tumorsejt az immunsejttel.
Magukba a sejtekbe belenyúlni a laborban is lehet, csak sokáig tart. Az utóbbi évek nagy találmánya, az idén Nobel-díjra érdemesített génolló, a CRISPR kiválóan alkalmas arra, hogy egy sejtben „kiüssék azt a célpontot“, amelyet vizsgálnak, egy hasonló sejtben pedig békén hagyják, és megfigyeljék a különbséget. Ezt a számítógépben – szép kifejezéssel: in silico – megcsinálni minden előkészülettel együtt legfeljebb pár óra (maga a szimuláció pár másodperc), laborban több hónap. Ráadásul a laborban – in vitro – a legtöbb kísérlet csak azt mutatja, hogy meghalt-e a sejt vagy sem, míg a számítógépes modell azt is jelzi, hogy mi váltotta ki a hatást.
A borscs ezzel kapcsolatban került szóba: a számítógépes sejtmodellezés egyik fő előnye, hogy egyszerűen és gyorsan ki lehet próbálni olyan elképzelhető gyógyszerkombinációkat, amelyekről eddig mégsem képzelték volna, hogy működnek. A Turbine szakértői ilyen alapon adtak már tippeket gyógyszergyáraknak.
Bár a számítógépes modellezés gyorsabb, mint a laboratóriumi kísérletezés, a Turbine célja mégsem elsősorban a sebesség, hanem a sikeresség. Dániel szerint ez olyan, mint amikor nem kell agyagból mindig új autót mintázni a szélcsatornához, hanem számítógéppel lehet eljutni a legjobbig, elég azt kipróbálni, és utána már csak kicsit kell dolgozni rajta. A Turbine munkatársainak is el kell végezniük a biológiai kísérletet – csak célzottabban.
Remélhetőleg így olyan gyógyszereket is lehet fejleszteni, amelyek betegek jól meghatározott csoportjának hasznosak. A rák gyógyítása szempontjából ez azért fontos, mert a tumorok sokfélék, a betegek sem egyformán reagálnak a kezelésre, ezért sok gyógyszerből kell tudni választani ahhoz, hogy minden betegnek kiválaszthassuk a legjobbat vagy a legjobb kombinációt. Most a gyárak leginkább olyan gyógyszerekkel foglalkoznak, amelyek sok betegnek hasznosak, különben nem térülnek meg. A magas költségeket az okozza, hogy a gyógyszernek szánt molekulák 95–99 százaléka elbukik. Ha ezt mondjuk 90 százalék közelébe szorítanák, máris jobban megérné többfajta gyógyszert fejleszteni.
Mikor lesz ebből rákgyógyszer?
A Turbine-nál remélik, hogy ha minden jól megy, az első gyógyszerükkel 4–5 év múlva kezdődhet a klinikai kipróbálás. Betegeket talán 8 év múlva gyógyíthatnak vele. Legalábbis ez a megszokott időszámítás. A koronavírus elleni oltások és gyógyszerek példája azonban mutatja, hogy mehet ez gyorsabban is, és a rákgyógyszereknél is törekszenek már a nagyobb sebességre.
Hogy a rák gyógyítható lesz, az most még felelőtlenség lenne állítani. De lesznek daganattípusok, amelyeket a mostaninál is sokkal jobban lehet majd gyógyítani – ígéri Dániel. Amit hozzátesz még, azt a Turbine munkájától függetlenül sem árt felidézni: már ma is vannak olyan daganatos betegségek, amelyek pár éve még szinte halálosak voltak, ma pedig gyógyíthatóak, vagy legalábbis stabilan tartható a páciensek állapota.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
