ग्लूकागन-जैसे पेप्टाइड -1 (जीएलपी -1) रिसेप्टर एगोनिस्ट जैसे सेमाग्लूटाइड और टिरजेपेटाइड लोगों को वजन कम करने में मदद करने में अत्यधिक प्रभावी हैं। जीएलपी -1 नामक हार्मोन की क्रिया की नकल करके और कोशिकाओं में जीएलपी -1 रिसेप्टर से जुड़कर और सक्रिय करके, वे भूख और भूख की भावनाओं को कम करते हैं, पेट से भोजन की रिहाई को धीमा करते हैं और भूख की भावनाओं को बढ़ाते हैं। खाने के बाद परिपूर्णता.
हालांकि, स्ट्रक्चरल बायोइनफॉरमैटिक्स एंड हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग रिसर्च ग्रुप (बीआईओ-एचपीसी) और ईटिंग डिसऑर्डर रिसर्च यूनिट, कैथोलिक यूनिवर्सिटी ऑफ मर्सिया (यूसीएएम), मर्सिया, स्पेन की एलेना मर्सिया का कहना है कि विकल्पों की जरूरत है।
यद्यपि वर्तमान जीएलपी -1 एगोनिस्ट की प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया गया है, उनके उपयोग से जुड़े कुछ दुष्प्रभाव हैं - गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल समस्याएं जैसे मतली, उल्टी, और चिंता और चिड़चिड़ापन जैसे मानसिक स्वास्थ्य परिवर्तन। हाल के आंकड़ों से यह भी पुष्टि हुई है कि जब मरीज इलाज बंद कर देते हैं तो उनका खोया हुआ वजन फिर से वापस आ जाता है।
इसके अलावा, अधिकांश जीएलपी -1 एगोनिस्ट पेप्टाइड्स हैं - अमीनो एसिड की छोटी श्रृंखलाएं जिन्हें पेट के एंजाइमों द्वारा विघटित किया जा सकता है - और इसलिए उन्हें वर्तमान में मौखिक रूप से लेने के बजाय इंजेक्ट किए जाने की अधिक संभावना है।
जो दवाएं पेप्टाइड नहीं हैं उनके दुष्प्रभाव कम हो सकते हैं और उन्हें प्रशासित करना आसान हो सकता है, एम
यानी इन्हें इंजेक्शन के बजाय गोलियों के रूप में दिया जा सकता है। अन्य हालिया शोध ने दो आशाजनक गैर-पेप्टाइड यौगिकों, टीटीओएडी2 और ऑर्फोर्गलिप्रोन पर प्रकाश डाला है।
ये सिंथेटिक हैं और हम प्राकृतिक विकल्प खोजने में रुचि रखते थे।"
एलेना मर्सिया, स्ट्रक्चरल बायोइनफॉरमैटिक्स एंड हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग रिसर्च ग्रुप (बीआईओ-एचपीसी) और ईटिंग डिसऑर्डर रिसर्च यूनिट, कैथोलिक यूनिवर्सिटी ऑफ मर्सिया
सुश्री मर्सिया और सहकर्मियों ने गैर-पेप्टाइड प्राकृतिक यौगिकों की पहचान करने के लिए उच्च-प्रदर्शन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों का उपयोग किया जो जीएलपी -1 रिसेप्टर को सक्रिय करते हैं।
सुश्री मर्सिया कहती हैं, "हमने पौधों के अर्क और अन्य प्राकृतिक यौगिकों पर ध्यान केंद्रित किया क्योंकि उनके कम दुष्प्रभाव हो सकते हैं।"
वर्चुअल स्क्रीनिंग का उपयोग 10 से अधिक यौगिकों को छानने के लिए किया गया था, ताकि जीएलपी रिसेप्टर से जुड़े यौगिकों की पहचान की जा सके।
इसके बाद, यह देखने के लिए एआई-आधारित तरीकों का उपयोग किया गया कि ये बंधन जीएलपी -1 हार्मोन और उसके रिसेप्टर के बीच होने वाले बंधनों से कितने मिलते-जुलते हैं। फिर सबसे समान रूप से बंधे 100 यौगिकों को अतिरिक्त दृश्य विश्लेषण के लिए चुना गया, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या उन्होंने रिसेप्टर पर प्रमुख अवशेषों - अमीनो एसिड - के साथ बातचीत की है।
अंत में, GLP{0}}R एगोनिस्ट के रूप में उच्चतम क्षमता वाले यौगिकों की पहचान करने के लिए एक वेन आरेख (ओवरलैपिंग सर्कल का उपयोग करने वाला एक गणितीय ग्राफ) संकलित किया गया था।
इसके परिणामस्वरूप 65 यौगिकों की एक शॉर्टलिस्ट तैयार हुई, जिनमें से दो, "कंपाउंड ए" और "कंपाउंड बी", टीटीओएडी2 और ऑर्फोर्गलिप्रॉन के समान ही प्रमुख अवशेषों से मजबूती से बंधे थे।
यौगिक ए और यौगिक बी बहुत ही सामान्य पौधों से प्राप्त होते हैं, जिनके अर्क अतीत में मानव चयापचय पर लाभकारी प्रभाव से जुड़े रहे हैं। पेटेंट दिए जाने तक पौधों और यौगिकों के बारे में अधिक जानकारी गोपनीय रखी जा रही है। आशा है कि दोनों को गोली के रूप में दिया जा सकता है। दोनों यौगिकों का अब प्रयोगशाला परीक्षण चल रहा है।
सुश्री मर्सिया कहती हैं: "हम प्राकृतिक स्रोतों से प्राप्त नए जीएलपी -1 एगोनिस्ट विकसित करने के प्रारंभिक चरण में हैं। यदि हमारी एआई-आधारित गणना इन विट्रो और फिर नैदानिक परीक्षणों में पुष्टि करती है, तो हमारे पास मोटापे के प्रबंधन के लिए अन्य चिकित्सीय विकल्प होंगे .
"हमारे जैसे कंप्यूटर-आधारित अध्ययनों के प्रमुख लाभ हैं, जैसे लागत और समय में कटौती, बड़े डेटा सेटों का तेजी से विश्लेषण, प्रयोगात्मक डिजाइन में लचीलापन और प्रयोगशाला में प्रयोग करने से पहले किसी भी नैतिक और सुरक्षा जोखिम को पहचानने और कम करने की क्षमता।
"ये सिमुलेशन हमें जटिल समस्याओं का विश्लेषण करने के लिए एआई संसाधनों का लाभ उठाने की भी अनुमति देते हैं और इस तरह नई दवाओं की खोज में एक मूल्यवान प्रारंभिक परिप्रेक्ष्य प्रदान करते हैं।"