Registration Number
0826U001154, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
10-06-2026
popup.evolution
o
Title
Biotechnological algorithm for screening substances with activity against coronaviruses
Author
Mykhailo P. Smetiukh,
popup.head Serhii Soloviov
popup.opponent Oleksandr Kyrychenko
popup.opponent Oleksandr Shmatenko
popup.review Oleksandr Y. Halkin
popup.review Olena I. Golembiovska
popup.rada
National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
Description
Дисертація присвячена розробці біотехнологічного алгоритму для швидкої ідентифікації та раціонального відбору перспективних сполук із протикоронавірусною активністю в умовах безперервної еволюції SARS-CoV-2. Актуальність дослідження зумовлена появою нових варіантів вірусу з підвищеною трансмісивністю, частковим уникненням імунної відповіді та потенційною резистентністю до наявних противірусних препаратів, а також високою вартістю і тривалістю масштабного доклінічного скринінгу. Запропоновано інтегрований алгоритм скринінгу, що поєднує in silico моделювання, оцінку ADME-параметрів і in vitro дослідження цитотоксичності та противірусної активності з використанням клітинних систем. Такий підхід забезпечує систематичну ідентифікацію перспективних кандидатів і водночас підвищує ефективність використання ресурсів. Алгоритм інтегрує результати комп’ютерного прогнозування, фармакокінетичних оцінок і експериментальної валідації, що підвищує надійність відбору сполук і зменшує кількість кандидатів, які потребують подальшого тестування. Отримані результати формують методологічну основу для підвищення ефективності доклінічних досліджень і полегшення переходу до клінічних випробувань. У роботі створено теоретично обґрунтований та експериментально підтверджений алгоритм скринінгу, що включає безпечну систему «клітина–вірус–сполука», молекулярне моделювання взаємодії сполук із мішенями, прогнозування ADME-параметрів, а також експериментальну оцінку цитотоксичності, противірусної активності та індексів селективності. Розроблено підхід до пріоритизації кандидатів на основі сукупності критеріїв для підтримки прийняття рішень. Вперше запропоновано комплексний поетапний біотехнологічний алгоритм, що інтегрує молекулярний докінг, аналіз ADME, in vitro дослідження та елементи моделювання клінічної ефективності в єдину систему. Це забезпечує ранню елімінацію малоперспективних кандидатів і оптимізацію доклінічних процесів. Запропонована стратегія пріоритизації підвищує точність відбору шляхом поєднання показників афінності зв’язування, цитотоксичності та противірусної активності, зменшуючи ризик хибної інтерпретації результатів. Експериментально підтверджена узгодженість між результатами in silico та in vitro свідчить про практичну придатність підходу та можливість його адаптації до нових варіантів вірусу і молекулярних мішеней. Практичне значення роботи полягає у впровадженні системи скринінгу та пріоритизації, яка дозволяє зменшити обсяг експериментальних досліджень, підвищити селективність відбору, оптимізувати використання ресурсів і забезпечити гнучкість скринінгових процедур. Результати впроваджено в наукову діяльність, лабораторну практику, освітній процес і промисловість, зокрема в медичних наукових установах, лабораторіях громадського здоров’я, освітніх програмах і біотехнологічних компаніях. У дисертації також розглянуто біологію коронавірусів, експериментальні методи, створення модельної вірусної системи, оцінку кандидатних сполук, інтеграцію експериментальних даних у моделі клінічної ефективності та розробку алгоритму прийняття рішень із використанням експертних оцінок і методів машинного навчання. Усі результати отримано автором самостійно, включаючи розробку дизайну дослідження, проведення експериментів, аналіз даних і створення алгоритму.
Registration Date
2026-04-21
popup.nrat_date
2026-04-21 / 2026-07-02
