Drug design достаточно полезная область, и тоже использует квантовую механику. Её суть не в том, чтобы избавиться от реальных испытаний на мышках, а в том, чтобы снизить их количество, и не пробовать все вещества подряд.
М.б. вернее будет сказать: квантовую химию. (Не знаю списка отличий, но от квантовиков слышал). Но кроме квантовых моделей (часто используют полуэмпирические методы), используют многие другие модели: графовые (соответствующие классическим шаростержневым молекулярным моделям), молекулярно-механические (хим. связи моделируются пружинками по закону Гука) и т.д. Причем для поиска новых веществ часто используют совокупность таких различных моделей. Однако по сравнению с хорошо формализированными методами конструирования есть качественная разница. Взять, к примеру, электронику. Допустим, надо сконструировать усилитель. Обычно выбирают стандартное схемотехническое решение и по заданным входным-выходным параметрам рассчитывают параметры элетронных компонентов: резисторов, конденсаторов и т.д. Далее подбирают серийно выпускаемые детали: интегральную схему операционного усилителя, резисторы, конденсаторы и т.д. Паяют испытательный образец и испытывают его в требуемых режимах. Бывает, что параметры отдельных деталей приходится корректировать, но, как правило, расчет не сильно отличается от эксперимента. А в drug design противоположная картина. Прежде всего приходится брать обучающие выборки близких по строению веществ, потом находить похожего на них кандидата и испытывать его на несчастных мышках. В случае неудачи брать иную обучающую выборку и т.д. Большая удача, если удается сэконимить пару мышек из ста, т.е. сто истратили бы при обычном "слепом" поиске без предварительных расчетов. Так обстоит дело на сегодняшний день. А приведенный текст в рамках нашей темы можно рассматривать как пример краткого философского описания конкретной ситуации в научной области
Отметим, что из этого примера можно сделать интересный философский вывод, что химия заметно хуже формализуется, чем физика.[/quote]
Да, тоже полагаю, что в drug design другая картина, чем в автоматизированной схемотехнике (хотя не знаком с последней). Вот с конкретными цифрами (сколько мышек экономится и сколько денег) нужно разбираться отдельно, с источниками, статистикой и прочим. Мне всегда казалось, что количество реальных экспериментов сокращается на порядок.
Не совсем понял, что за метод описывается здесь и в чём его смысл. Можете пояснить? Один из методов, который я знаю — брать цифровую базу веществ с известной структурой, модель некоторого белка, активность которого нужно уменьшить, и с помощью методов молекулярного докинга смотреть, какие вещества могут соединяться с белком, а какие нет (виртуальный скрининг). Потом тестировать вещества с наилучшей расчетной энергия связывания in vitro и дальше наилучшие вещества – на животных и т.д.
