29. augustil kell 14.15 kaitseb Tõnis Laasfeld keemia erialal doktoritööd „Integrating Image Analysis and Quantitative Modeling for a Holistic view of GPCR Ligand Binding Dynamics“ („Pildianalüüsi ja tervikliku modelleerimise ühendamine retseptor-ligand kompleksi kineetika kirjeldamiseks“).
Juhendajad:
bioorgaanilise keemia professor Ago Rinken, Tartu Ülikool
bioinformaatika kaasprofessor Leopold Parts, Tartu Üikool
Oponent:
professor Martin Lohse, ISAR Bioscience GmbH (Saksamaa)
Kokkuvõte
Oletatavasti on tulnud kõnekäänd “mõru pilli alla neelama” ravimite kõige tuntumast kõrvaltoimest, mõrust maitsest. Paljudel ravimitel on aga tõsisemad kõrvaltoimed ning tervele hulgale haigustele polegi ravi. Erinevad teadusharud panustavad ravimite väljatöötamisse ja olemasolevate edasiarendamisse. Ravimi ülesanne on muuta retseptorkontrollitud protsesse organismis, et tekiks raviv või sümptomeid leevendav efekt. Üks olulisemaid ravimite märklaudu on G-valk seotud retseptorid. Inimeses on ligi 800 erinevat G-valk seotud retseptorit, mis reguleerivad erinevaid funktsioone nagu nägemine ja südame toimimine. Senini ei ole suudetud retseptorsüsteemide kõiki eripärasid lahti muukida. Doktoritöös arendati välja spektroskoopial ja mikroskoopial põhinevad katsesüsteemid, et jälgida ravimimolekulide retseptoritele seostumist nii lipiidsetes nanoosakestes kui ka elusates rakkudes. Näiteks õnnestus täieliku sisepeegeldusmikroskoobiga jälgida üksikute fluorestseeruvate ravimimolekulide seostumist retseptorile nanoosakeste pinnal. Kuna meetodid toodavad sadade gigabaitide kaupa andmeid, loodi Tarkvara Aparecium, mis koos sügavõppemudelitega suudab sellest andmehulgast olulise info välja sõeluda. Katsesüsteemide abil loodi kineetilised mudeleid, mis suudavad dünaamiliselt kirjeldada ja ennustada ravimainete retseptorile seostumist. Näiteks leiti, et muskariinsed M2 atsetüülkoliini retseptorid paiknevad membraanides enamasti paarikaupa ning pärast ravimimolekuli kinnitumisel ühele retseptorile lukustab teine ravimimolekul esimese kinni. Selle teadmise abil saaks disainida pikema toimeajaga või hoopis uute omadustega ravimeid. Edaspidi võiks mudeleid ja meetodeid kasutades läbi sõeluda suure hulga molekule ja leida need, millel on need huvitavad omadused olemas.
Kaitsmist saab jälgida ka Teamsis.