Esigenze informatiche per lo screening: Prima parte

Prima degli anni '80, la maggior parte delle scoperte di farmaci veniva effettuata su tessuti, cellule o organismi viventi, dove si cercava di capire come i composti agissero sul fenotipo. Da allora l'industria ha adottato approcci basati su target in vitro, sfruttando i progressi delle piattaforme di laboratorio ad alta produttività per esaminare vaste librerie di composti contro una proteina bersaglio. Ma quale impatto ha questo significativo aumento di scala sui ricercatori di oggi?

L'adozione di questi saggi altamente scalabili basati sul bersaglio ha portato a un enorme aumento della produzione di composti testati e ha sostenuto l'aumento delle dimensioni delle librerie di composti nel settore. Tuttavia, le molecole scoperte con questo approccio hanno sofferto di alti tassi di abbandono e alcuni si chiedono se l'adozione di un approccio puramente basato sul bersaglio abbia portato a un minor numero di farmaci sul mercato.

Storicamente i saggi fenotipici erano difficili da scalare. Spesso è stato lento o estremamente difficile interpretare e perfezionare i risultati di questi saggi per guidare lo sviluppo di farmaci, a causa della mancanza di comprensione del bersaglio o dei bersagli con cui interagiscono.

Oggi i saggi fenotipici possono essere sempre più scalati e i costi e i tempi di esecuzione di questi saggi stanno diminuendo. Per interpretare come si è verificato l'effetto e su quale bersaglio, i dati di questi saggi vengono riuniti con quelli dello spazio omico.

Un esempio di questa analisi fenotipica, sempre più spinta, è screening ad alto contenuto (HCS). Si tratta di un saggio di imaging che misura l'effetto fenotipico sulle cellule quando vengono introdotte in una sostanza farmacologica.

L'analisi di questi test mediante software di imaging è una parte della soluzione, ma questi test generano dati molto complessi che devono essere analizzati e archiviati. Inoltre, devono essere collegati all'immagine originale delle cellule.

La gestione di questi dati è uno degli aspetti più importanti dei saggi fenotipici. Questi saggi necessitano di un sistema informatico capace di acquisire, interpretare e presentare i dati normalizzati e le immagini in modo semplice all'utente finale. Inoltre, per ottenere un valore reale, i risultati di questi saggi devono essere interpretati con i dati di altre analisi o da altri team informatici. Ciò richiede una soluzione in grado di memorizzare i risultati in un formato strutturato e facilmente accessibile, consentendo alle organizzazioni di trovare, interpretare e perfezionare ulteriormente questi risultati.

La prossima settimana vi invito a leggere il mio secondo post, che analizza le aree chiave da considerare per la tecnologia di gestione dei dati HCS in laboratorio.