Введение
Латинский термин, относящийся к компьютерному моделированию.
В биологии и других экспериментальных науках эксперимент in silico – это эксперимент, проводимый на компьютере или с использованием программного обеспечения для компьютерного моделирования. Этот термин является псевдолатинским вариантом выражения "в кремнии" (правильно – in silicio) и отсылает к кремнию, используемому в компьютерных чипах. Он был введен в 1987 году как аналогия латинским фразам in vivo, in vitro и in situ, широко используемым в биологии (особенно в системной биологии). Последние фразы обозначают эксперименты, проводимые соответственно в живых организмах, вне живых организмов и в естественной среде обитания.
История
Самым ранним известным использованием этой фразы было применение её Кристофером Лэнгтоном для описания искусственной жизни в объявлении о семинаре по этой теме в Центре нелинейных исследований Лос-Аламосской национальной лаборатории в 1987 году. Выражение in silico впервые было использовано для характеристики биологических экспериментов, полностью выполненных на компьютере, в 1989 году на семинаре "Клеточные автоматы: теория и применение" в Лос-Аламосе, штат Нью-Мексико. Педро Мирамонтес, математик из Национального автономного университета Мексики (UNAM), представил доклад "Физикохимические ограничения ДНК и РНК, клеточные автоматы и молекулярная эволюция". Позднее эта работа была представлена Мирамонтесом в качестве диссертации. In silico использовалось в аналитических записках, подготовленных в поддержку создания программ генома бактерий Комиссией Европейского сообщества. Первая статья, в которой упоминается in silico, была написана французской группой в 1991 году. Первая глава книги, содержащая in silico, была написана Хансом Б. Сибургом в 1990 году и представлена на летней школе по сложным системам в Институте Санта-Фе. Изначально фраза in silico применялась исключительно к компьютерным симуляциям, моделирующим естественные или лабораторные процессы (во всех областях естествознания), и не относилась к компьютерным расчетам в целом.
Открытие лекарственных средств с помощью виртуального скрининга
Считается, что исследования in silico в медицине обладают потенциалом ускорить темпы открытий, одновременно снижая потребность в дорогостоящих лабораторных исследованиях и клинических испытаниях. Одним из способов достижения этого является более эффективная разработка и скрининг лекарственных кандидатов. Например, в 2010 году, используя алгоритм докинга белков EADock (см. Докинг белковых лигандов), исследователи in silico выявили потенциальные ингибиторы фермента, связанного с онкологической активностью. Позднее было показано, что 50% этих молекул являются активными ингибиторами in vitro. Этот подход отличается от использования дорогостоящих роботизированных лабораторий высокопроизводительного скрининга (HTS) для физического тестирования тысяч различных соединений в день, часто с ожидаемой долей положительных результатов в 1% или меньше, и еще меньшим количеством соединений, которые после дальнейших исследований окажутся перспективными для разработки лекарств (см. открытие лекарств). В качестве примера, эта технология была использована в исследовании по перепрофилированию лекарственных средств для поиска потенциальных методов лечения COVID-19 (SARS-CoV-2).
Модели ячеек
Были предприняты попытки создать компьютерные модели клеточного поведения. Например, в 2007 году исследователи разработали in silico модель туберкулеза для содействия разработке лекарств, главным преимуществом которой является скорость, превышающая скорость реального роста, что позволяет наблюдать интересующие явления за минуты, а не месяцы. Существует множество работ, посвященных моделированию конкретных клеточных процессов, таких как цикл роста Caulobacter crescentus. Однако эти усилия пока далеки от создания точной, полностью предсказуемой компьютерной модели, охватывающей все аспекты поведения клетки. Ограниченность понимания молекулярной динамики и клеточной биологии, а также недостаток вычислительных ресурсов вынуждают использовать значительные упрощения, что ограничивает применимость современных in silico клеточных моделей.
Генетика
Цифровые генетические последовательности, полученные в результате секвенирования ДНК, могут храниться в базах данных последовательностей, подвергаться анализу (см. Анализ последовательностей), цифровым образом модифицироваться или использоваться в качестве матриц для создания новой реальной ДНК с помощью искусственного генного синтеза.