• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Направления научной деятельности

Цели и задачи лаборатории

Цели:

Основная цель научно-учебной лаборатории био- и хемоинформатики - обучение специалистов в области молекулярного моделирования, создания программных алгоритмов и модулей, для анализа и моделировании эволюционных явлений в биологических структурах. Особое внимание уделяется изучению биологических систем, аффилированных с социально значимыми заболеваниями, такими как онкология, метаболические расстройства, заболевания вирусного или бактериального генеза и др.

Задачи:

  • Исследование динамики сложных биологических систем в присутствии низкомолекулярных интерактантов;
  • Разработка методов и алгоритмов моделирования молекулярной структуры биологических объектов;
  • Прогноз биологической активности и физических свойств;
  • Моделирование биологических молекул и их взаимодействий;
  • Молекулярный дизайн биологически активных малых молекул;
  • Поиск низкомолекулярных соединений, актуальных в качестве компонентов таргетной терапии заболеваний.

Актуальность исследований:

Возросший уровень глобализации и международных контактов фактически убирает межпопуляционные границы что приводит к практически неограниченному переносу возбудителей инфекционных заболеваний по миру. Ярким примером послужил локдаун 2020-2021 года, связанный с пандемией SARS-CoV-2. При этом, пандемия способствовала росту неконтролируемого потребления антибиотиков, что привело к увеличению антибиотикорезистентности бактериальных инфекций.

Актуальность проводимых в лаборатории исследований связана с необходимостью поиска новых мишеней и разработки новых лекарственных препаратов для терапии социально значимых заболеваний. Интерес к данной области исследований подогревается растущим влиянием явления множественной лекарственной резистентности. Особое значение, данная проблема, имеет в области терапии злокачественных новообразований, а также в сфере лечения инфекционных заболеваний.

Методы молекулярного моделирования, в сочетании с машинным обучением дают возможность более глубокого и детального изучения механизмов лекарственной резистентности, что обеспечивает базис для развития препаратов новых поколений, с более высоким терапевтическим эффектом, сниженной токсичностью, контролируемыми побочными эффектами.

Направления научной деятельности

Прикладная математика, теория вероятностей и программирование в биологии и фундаментальной медицине

Применение методов машинного обучения к задачам структурной биологии белков

Структурная биоинформатика и компьютерный молекулярный дизайн


 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.