Подписаться на новости
  • Сенатор
  • ООО "Ай Вао"
  • Vitacoin
  • БиоМолТекст17

Хелатные комплексы для диагностики рака

Радиофармпрепарат для диагностики рака, созданный при участии политехников, осенью выйдет на стадию доклинических испытаний

Служба новостей ТПУ

Ученые Томского политехнического университета вместе со своими коллегами из томского НИИ онкологии и Института биоорганической химии РАН создали радиофармпрепарат для точной диагностики онкологических заболеваний, меченый изотопом технеция-99. Осенью проект вступит в стадию доклинических исследований.

Над проектом работают химики Института природных ресурсов ТПУ и специалисты Физико-технического института. Сам радиофармпрепарат имеет сложную структуру. В основе лежит каркасный белок DARPin, к нему присоединяется хелатный комплекс, который связывает белок с радиоактивным изотопом технеций-99. Отметим, что в ТПУ разработана безотходная технология производства этого самого востребованного изотопа в медицинской диагностике.

«На раковой клетке есть “замочек” в виде рецепторов, а белок в препарате — это ключик к рецепторам. Чтобы этот ключик не потерять в массе других похожих ключиков, его нужно пометить. Для этого необходимы хелатные комплексы.

На этот маркер физики сорбируют изотоп технеция, который легко фиксируется с использованием гамма-камер. Такое строение радиофармпрепарата позволяет очень точно определять размеры опухли и ее расположение. Это особенно важно при диагностике мелкоклеточных видов рака, когда раковые клетки рассеяны по пораженному органу», — говорит заведующий кафедрой технологии органических веществ и полимерных материалов ТПУ Мехман Юсубов.

В 2017 году политехники запатентовали методику получения хелатных комплексов.

«Мы предложили свой путь получения хелатных комплексов. В качестве одного из реагентов мы используем йод.

В целом, методика получения этих комплексов благодаря йоду является более эффективной, так как увеличивается выход конечного продукта и сокращается количество стадий для его получения. Кроме того, методика является более выгодной  экономически по сравнению с существующими благодаря использованию дешевых и экологичных реагентов», — отмечает Мехман Юсубов.

По словам ученого, в будущем этот препарат можно будет использовать не только для диагностики онкологических заболеваний, но и для их лечения. Однако для этого необходимо провести более детальные исследования.

Добавим, этот сетевой проект по созданию радиофармпрепарата получил поддержку по Федеральной целевой программе «Развитие фармацевтической и медицинской промышленности Российской Федерации на период до 2020 года и дальнейшую перспективу». Стадия доклинических исследований должна завершиться в 2019 году.

Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru 25.05.2017


Читать статьи по темам:

рак диагностика разработка препаратов Версия для печати
Ошибка в тексте?
Выдели ее и нажми ctrl + enter
назад

Читать также:

Нанотехнологии против рака

Российским ученым удалось разработать уникальный метод диагностики рака – наносредство на основе магнетита, которое поможет обнаружить недуг на ранней стадии с помощью МРТ и сразу начать эффективное лечение.

читать

ОнкоБиоМед-2014: лучшие стартапы

В рамках XVIII российского онкологического конгресса состоялся финал конкурса «ОнкоБиоМед-2014», определивший 3 лучших стартапов в области инновационных решений для борьбы онкологическими заболеваниями.

читать

РВК инвестирует в биотехнологические проекты

Инвестиционный комитет Фонда посевных инвестиций РВК начнёт работу с финансирования двух биотехнологических проектов.

читать

Недоступный маркер

Новосибирские исследователи нашли способ на молекулярно-генетическом уровне диагностировать злокачественные опухоли на ранней стадии. Но денег на его внедрение нет.

читать

Диагностика локализации рака по анализу крови

Авторы делают только первые шаги в разработке метода диагностики рака и его локализации по крови, но они очень надеются, что за этой идеей большое будущее.

читать

Компьютеры помогают онкологам

Специалисты Google изучают, как можно дополнить «ручное» изучение образцов тканей алгоритмами машинного обучения для распознавания злокачественных клеток.

читать