כשבן בראון, פרופסור למחקר לכימיה, חושב על מגיפת האופיואידים, הוא רואה את הבעיה ברמה מולקולרית. משככי כאבים בשימוש לגיטימי ברפואה, כמו אוקסיקודון, הם מאוד ממכרים, אבל הבנה טובה יותר של האופן שבו המולקולות שלהם מתקשרות עם חלבונים בגוף עלולה להוביל לגיבוש חלופות לא ממכרות, אמר.
במאי, המכון הלאומי לשימוש בסמים העניק לבראון 1.5 מיליון דולר במשך חמש שנים כדי לקדם את עבודתו בתחום זה. בראון, שלוחת הפקולטה של מרכז ונדרבילט לחקר התמכרויות והמרכז לבינה מלאכותית יישומית בדינמיקת חלבון, מפתחת בינה מלאכותית המנתחת מיליארדי תרופות אופיואידיות פוטנציאליות כדי לחשוף תובנות מפורטות לגבי האופן שבו הן מתקשרות עם חלבוני מפתח. יתרת 875,000 $ הנותרים מהמענק יוזרמו לוונדרבילט עבור עלויות עקיפות וניהול הקשורות למחקר של בראון.
בראון יתמקד במחקר שלו בקולטנים של Mu-opioid, מאותת חלבונים במערכת העצבים המרכזית שנקשרים לאופיואידים. קולטנים אלה מווסתים כאב, מתח, מצב רוח ותפקודים אחרים. תרופות המכוונות לקולטנים אלו הן משככי הכאב החזקים ביותר, אך הן גם הממכרות ביותר.
המענק, פרס Avenir בכימיה ופרמקולוגיה של הפרעות שימוש בחומרים, מוענק על ידי NIDA לחוקרים בשלב מוקדם המציעים מחקרים חדשניים ביותר ומייצגים את העתיד של מדעי ההתמכרות.
האנרגיה וההתלהבות שבן מביא לשיתופי הפעולה המדעים והמדעיים שלו יוצאים מן הכלל, וראוי שיוכר כחלוץ צעיר בתחומו. בן הוא אחד התורמים האינטלקטואלים מאחורי הקמת המרכז לבינה מלאכותית יישומית בדינמיקת חלבון. אני צופה שבן יעשה התקדמות מהותית בהיבטי ליבה מרובים של תכנון תרופות בעזרת מחשב."
חסן מצ'אורב, מנהל המרכז לבינה מלאכותית יישומית בדינמיקת חלבון ויו"ר לואיז ב' מקגאבוק ופרופסור לפיזיולוגיה מולקולרית וביופיזיקה
הפלטפורמה החישובית של בראון מדגמנת אינטראקציות בין תרופות לחלבון באופן שמסביר את התנועות הפיזיות הדינמיות שלהן. תנועות אלה, הנקראות שינויים קונפורמטיביים, יכולות להתרחש באלפיות שניות ולעשות הבדל גדול באופן שבו חלבון מתנהג ונקשר או מקיים אינטראקציה עם תרופה מולקולה קטנה.
על ידי מודלים חישוביים של תנועה זו, אלגוריתמים יכולים לחזות בצורה יעילה יותר עד כמה חלבונים ותרופות יתקשרו בצורה הדוקה ואת ההשפעות של משחק זה. מידע זה משמש כדי לסנן מיליארדי תרופות פוטנציאליות – קנה מידה חסר תקדים לחלבונים דינמיים במיוחד – או לעצב תרופות חדשות עם תכונות שמובילות לפחות תופעות לוואי ממכרות.
פלטפורמות חישוביות המדגימות את המבנה של חלבונים וכיצד הם מתקשרים עם תרופות כבר קיימות, אך הן מזניחות במידה רבה את השינויים הקונפורמטיביים ומחזות בצורה גרועה כיצד תרופה חדשה תתנהג. זה נובע בין השאר ממיעוט הנתונים הזמינים עבור אלגוריתמים לאימון.
עם חומר עשיר בנתונים של החוקרים קרייג לינדסלי, היידי האאם ו-וסבולוד ו. גורביץ' מוונדרבילט, מתיאס אלגטי מאוניברסיטת לייפציג ו-Wu Beili ממכון שנגחאי ל-Materia Medica, בראון יסנתז, יאמת פונקציונלית ויאפיין באופן מבני מולקולות וקולטנים של תרופות שתוכננו על ידי החוקרים. בעקבות רכיב זה של המענק, בראון תזין את הנתונים בחזרה אל הפלטפורמה החישובית כך שיוכלו לשמש כנקודת התחלה לסבבי אופטימיזציה נוספים – לולאת משוב איטרטיבי חישובי-ניסיוני.
"אתה רואה שחולים בילדים עוברים ניתוח, והם מקבלים אופיואיד לאחר הניתוח, ואז יש להם בעיה אחרי זה. זה ממש עצוב", אמר בראון. "אז המטרה היא לספק משכך כאבים מבלי להסתכן בהתמכרות. ולמי שיש לו התמכרות, לספק תרופות חדשות שיעזרו בהחלמה".
בנוסף למרכז לבינה מלאכותית יישומית בדינמיקת חלבון ו-VCAR, תחומי המחקר של בראון כוללים את המרכז לביולוגיה מבנית ואת מכון ונדרבילט לביולוגיה כימית.
