המאמץ המחקרי בפיתוח תרופות מתרכז בפיתוח של תרופות יעילות ובטיחותיות, וכעת, המאמץ מוסיף נופך נוסף למחקר, שיפור טעמן המר של תרופות רבות שמקשות על נטילתן דרך הפה.
מחקרים הראו כי כאשר היה טעם מר לתרופות, נצפתה ירידה בהיענות לטיפול בקרב ילדים – מה שגרר עד כדי סכנה בריאותית של ממש עקב אי השלמת הטיפול התרופתי. לדוגמה, מחקר שפורסם ב-Computational and Structural Biotechnology Journal, קבע כי למעלה מ-90% מרופאי הילדים מדווחים על ילדים שאינם מוכנים לקבל תרופות בשל טעמן הלא מזמין.
כזכור, ה-FDA האמריקני ביקש לאחרונה להוסיף הערת טעם לרשימת תופעות הלוואי במרשמים של התרופות לילדים, כדי להזהיר הורים מפני אותם טעמים בעייתיים.
חברות התרופות יידרשו להתחיל בייצור התרופה ורק לאחר מכן לזהות האם יש טעם בעייתי, במקרה שזוהתה בעיית טעם חריגה במיוחד, החברות ינסו לשנות את הרכב התרופה, מה שעשוי לגרום בין היתר לדחייה נוספת בשחרור התרופה לצרכן, מה שמנע עד היום את העניין הוא הניסוים הרבים בטעמים שיגרמו אוטומטית להפסדים כספיים כבדים לכן, חברות התרופות יעדיפו לרוב להוציא לשוק תרופה גם אם כבר הבינו שהיא מרה מאוד, בתקווה שנתמודד עם הטעם הבלתי נסבל.
פרופ' מאשה ניב, חוקרת טעם במכון לביוכימיה, מזון ותזונה בפקולטה לחקלאות, מזון וסביבה של האוניברסיטה העברית, עלו על פיתרון לבעיה, והצליחו לפתח אלגוריתם שחוזה מרירות חזקה של מולקולה רק על סמך המבנה הכימי התיאורטי שלה, עוד לפני שהיא נוצרה במעבדה.
"אספנו מולקולות ממאגר שהוקם במעבדה שלנו ומכיל מידע על מעל 1000 תרכובות מרות", כך אומר איתן מרגוליס, דוקטורנט במעבדה של פרופ' ניב, כשהוא מספר על המהלך המחקרי ותהליך יצירת האלגוריתם באמצעות שיטת למידת מכונה לגבי מרירות עזה, "שילבנו מידע על טעמן של מולקולות שקיבלנו מעמיתינו בחברת התרופות GSK".
"לאחר מכן, לימדנו את המחשב להבין אילו קומבינציות של תכונות כימיות הכי חשובות על מנת שחומר מסוים ייתפס כבעל טעם מר מאוד ובכך 'אימנו' אותו לזהות במהירות האם מולקולה מסוימת עלולה להיות מרה מאוד או לא. כך למעשה יצרנו את האלגוריתם BitterIntense.
"לאחר בדיקת ביצוע ראינו שהוא צודק במעל 80% מהמקרים, מה שמחזק את פוטנציאל השימוש בו לצורך פיתוח תרופות ידידותיות מבחינת הטעם – ללא צורך בסינתזה מוקדמת של החומר ובבדיקתו בבני אדם או בבעלי חיים. בנוסף, היות ומדובר במודל חישובי, נוכל להמשיך ולשפר את דיוקו ככל שיצטבר עוד מידע על מולקולות מרות".
לסיכום, החוקרים מאמינים כי BitterIntense היא שיטה שעשויה להפחית את העלויות הכספיות, הניסויים בבעלי חיים ולקצר את זמן הגעת התרופה ללצרכן. היכולת לאתר מרירות גבוהה באופן אינטגרטיבי בתהליך גילוי ופיתוח, יעזור בפיתוח תרופות מתאימות לילדים ולמטופלים גריאטריים. בנוסף, האלגוריתם רלוונטי גם לחברות ביוטכנולוגיה וחברות שעובדות על פיתוח ממתיקים חדשים (שלעתים גם מרירים) או מרכיבים טבעיים שמטרתם להשתלב במוצרי מזון.
