最近読んだ文献

行き帰りの電車は文献を読むのにちょうどいい時間だったりします。昼はPythonのスクリプト書いたりRSS眺めてることが多いかなぁ。
 週末良さげな文献にほう見つけた。どっちも前に報告はあったけど今回のはそれがまとまってて自分的には刺激的。

A modern in vivo pharmacokinetic paradigm: combining snapshot, rapid and full PK approaches to optimize and expedite early drug discovery
 H to L , Lead optimizationの過程において、PKは重要度が高いが、なかなか試験ができないことがままあります(?)。
化合物の主活性ばっかり追い求めて、、、、 はて。と悩むのは行けてないわけですよねぇ。
 このレビューではsnap shot PK, rapid PK, full PKそれぞれについての比較を分かりやすくまとめてくれております。
 この前のsnap shot PKにフォーカスしたレビューでは全体のシステムの話が詳しく書かれており、こちらも勉強になりました。
 snap shot PK, rapid PKはSDがないので、個体差が大きい薬剤の場合多少ぶれるのかもしれません。
でもfull PKとだいたい良い相関示していると書いてあったので、そもそも化合物のクオリティーが高いのかもしれません。
 IT進んで情報処理系は結構技術向上してますのでデータをしっかり取る部分がボトルネックになる。現状に甘んじること無くそこをしっかり改善して行くというアプローチは、見習わねば。

A chemistry wiki to facilitate and enhance compound design in drug discovery
 あったらいいよね〜っていろんな人に言ってみても”?”という顔をされたことがここにあった訳で。
These web-based solutions are transparent,
always up-to-date, open for all users to view and contribute to,
interoperative and completely customisable.
誰もが見れて、すぐにアップデートされて、互換性があって、カスタマイズできる。ところにみそがあるように思う。
データーベースというと、何か結果を貯めとくみたいな意味合いが強くて、こういった仮説とか、フィロソフィーみたいなもの
をちゃんと残すシステムって発想持ってる人自分の周りにはあんまりいない。
 デザインを書き出して、in silico等を利用して優先順位をたてて、実際つくって、結果を解析。
まさにDMTAのサイクルにリンクしている。
 Fig5を見るとサイクルの加速具合が一気にあがっていることにこのシステムのすばらしさが伝わる。

Adoption outside the initial user-group was driven by word of
mouth and so the Compound Design Database found positive
response from many users.
ということで、この辺に何となく触発されたり
PythonベースのDjangoが最近使われていたりするそうで。

ちょっとこれはハイレベルすぎるが、何かデザインをまとめていけるようなシステムあるといいと思う。考えてみよう
いつかの会議のパワポ。とか、何かナンセンスじゃないすかね。

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