การประยุกต์ใช้กระบวนการทางคอมพิวเตอร์เพื่อค้นหาสารประกอบที่ยับยั้ง TIGIT ซึ่งเป็น immune checkpoint molecule สำหรับภูมิคุ้มกันบำบัดมะเร็ง: การคัดกรองด้วยกระบวนการทางคอมพิวเตอร์ การศึกษาการจับตัว และการวิเคราะห์พลวัตระดับโมเลกุล

มะเร็งยังคงเป็นอีกหนึ่งปัญหาด้านสุขภาพที่สำคัญระดับโลก โดยเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับสองของคนทั่วโลก ในปัจจุบันนอกเหนือจากการผ่าตัดรักษาโรคมะเร็งแล้ว ยังมีการรักษามะเร็งด้วยวิธีต่างๆ ได้แก่ การฉายรังสี และเคมีบำบัด อย่างไรก็ตามการรักษาด้วยวิธีดังกล่าวทำให้เกิดผลข้างเคียงที่รุนแรงต่อผู้ป่วยได้ เนื่องจากทั้งเซลล์มะเร็งและเซลล์ปกติต่างถูกกำจัดไปพร้อมกัน ดังนั้นจึงมีการใช้โมโนโคลนอลแอนติบอดีที่สามารถจับกับโมเลกุลที่มะเร็งใช้ยับยั้งภูมิคุ้มกันของร่างกาย (immune checkpoint molecule) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง TIGIT/PVR (T-cell immunoglobulin and ITIM domain/poliovirus receptor) ซึ่งเป็นโมเลกุลที่เป็นเป้าหมายในการการพัฒนายารักษามะเร็ง การใช้โมโนโคลนอลแอนติบอดีในการยับยั้ง TIGIT แม้จะมีประสิทธิภาพในการรักษาที่ดี แต่จากการทดลองในผู้ป่วยพบว่าสามารถเกิดผลข้างเคียงจากการใช้แอนติบอดีและไปขัดขวางการทำงานตามปกติของร่างกาย และแอนติบอดีมีต้นทุนในการผลิตที่สูง ดังนั้นเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ จึงมีการใช้สารประกอบขนาดเล็กแทน ซึ่งมีข้อดีในเรื่องของความสามารถในการดูดซึมเข้าสู่กระแสเลือดผ่านการรับประทานเข้าไปและคาดว่าสามารถจัดการเนื้องอกได้ดีกว่าโมโนโคลนอลแอนติบอดีเนื่องจากมีขนาดที่เล็กกว่า โดยในการทดลองนี้เราศึกษาตัวยาที่มีความสามารถในการจับกับ TIGIT โดยคัดกรองจากตัวยาที่ผ่านการอนุมัติจาก FDA (Food and Drug Administration) ผ่านวิธี virtual screening และ molecular docking ได้สารประกอบ 100 ตัว และนำมาคัดกรองต่อจนเหลือ 10 ตัว ซึ่งมีค่าความสามารถในการจับ TIGIT อยู่ในช่วง -9.152 to -7.643 kcal/mol จากนั้นสารประกอบเหล่านี้จะถูกประเมินคุณสมบัติทางเภสัชจลนศาสตร์โดยใช้การวิเคราะห์ ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, และ Toxicity) เพื่อแสดงให้เห็นว่าตัวยาแต่ละตัวมีคุณสมบัติที่เหมาะสมสำหรับการใช้เป็นยา สารประกอบที่ผ่านเกณฑ์จะถูกวิเคราะห์ต่อโดยคาดคะเนการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างและความเสถียรในการจับกับ TIGIT ผ่านการใช้ molecular dynamics (MD) เพื่อให้มั่นใจว่าโครงสร้างของโปรตีนจะไม่เปลี่ยนแปลงไป การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าการใช้วิธีการทางคอมพิวเตอร์และการนำยากลับมาใช้ใหม่ (Drug repurposing) สามารถเป็นแนวทางในการค้นหายาที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการพัฒนายารักษามะเร็งใหม่ได้รวดเร็วขึ้น

Cancer remains one of the leading causes of mortality worldwide, driven by its complex and multifactorial origins. The numerous factors contributing to cancer onset complicate the identification of specific triggers, posing significant challenges for treatment. Despite advancements in therapeutic options, no cure guarantees complete remission, and treatment strategies vary depending on the individual and disease stage. Current modalities, including radiation therapy, chemotherapy, and surgery, are often limited by efficacy and adverse side effects. Cancer immunotherapy has emerged as a promising alternative, targeting immune checkpoints—key regulators of immune cell activity. Immune checkpoint molecules such as programmed cell death protein 1 (PD-1), lymphocyte-activation gene 3 (LAG-3), T-cell immunoglobulin and mucin-domain containing-3 (TIM-3), and T-cell immunoreceptor with Ig and ITIM domains (TIGIT) have become critical therapeutic targets. Monoclonal antibody-based drugs designed to block these pathways have demonstrated significant clinical success. However, the clinical translation of antibody-based immune checkpoint inhibitors remains limited due to immunogenicity, immune-related side effects, and high production costs. Additionally, their large molecular size restricts tumor tissue penetration, and their relatively long half-life can cause serious side effects by prolonging drug retention and complicating elimination. To overcome these limitations, advancements in computational drug discovery—including virtual screening, molecular docking, and molecular dynamics simulations—enable the efficient identification of potential small-molecule inhibitors that can bind to immune checkpoint targets and disrupt their interactions. These in silico techniques have become essential tools in modern drug development, offering rapid, cost-effective, and high-throughput screening methods for identifying promising drug candidates. In this study, we utilized in silico drug screening using FDA-approved drug libraries which were selected against a next-generation immune checkpoint TIGIT through structure-based virtual screening and molecular docking analysis. Additionally, the screened compounds demonstrated favorable drug-like properties, as assessed by ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicity) analysis. Collectively, this study represents the potential of computational approaches to accelerate drug screening process. Using these approaches, we identified the lead compounds that can target TIGIT molecule which can be potentially used for cancer treatment.