La etapa de "hit to lead" ( H2L ), también conocida como generación de leads, es una fase inicial del descubrimiento de fármacos en la que se evalúan pequeñas moléculas identificadas mediante un cribado de alto rendimiento (HTS) y se someten a una optimización limitada para identificar compuestos prometedores . [ 1 ] [ 2 ] Estos compuestos se someten a una optimización más exhaustiva en una etapa posterior del descubrimiento de fármacos denominada optimización de leads (LO). [ 3 ] [ 4 ] El proceso de descubrimiento de fármacos generalmente sigue la siguiente ruta, que incluye una etapa de "hit to lead":
- Validación del objetivo (TV) → Desarrollo del ensayo → Cribado de alto rendimiento (HTS) → De compuesto prometedor a compuesto principal (H2L) → Optimización del compuesto principal (LO) → Desarrollo preclínico → Desarrollo clínico
La etapa de desarrollo de compuestos prometedores comienza con la confirmación y evaluación de los resultados iniciales del cribado, seguida de la síntesis de análogos (expansión de resultados). Por lo general, los resultados iniciales del cribado muestran afinidades de unión a su diana biológica en el rango micromolar (10⁻⁶ M ) . Mediante una optimización limitada de H2L, las afinidades de los resultados suelen mejorarse en varios órdenes de magnitud hasta alcanzar el rango nanomolar (10⁻⁹ M ). Los resultados también se optimizan de forma limitada para mejorar su vida media metabólica, de modo que los compuestos puedan probarse en modelos animales de enfermedades, y para mejorar la selectividad frente a la unión a otras dianas biológicas que podrían provocar efectos secundarios indeseables.
En promedio, solo uno de cada 5000 compuestos que ingresan al descubrimiento de fármacos hasta la etapa de desarrollo preclínico se convierte en un fármaco aprobado. [ 5 ]
Confirmación de pulsación
Una vez identificados los resultados positivos mediante un cribado de alto rendimiento, estos se confirman y evalúan utilizando los siguientes métodos:
- Pruebas de confirmación: los compuestos que demostraron ser activos contra el objetivo seleccionado se vuelven a probar utilizando las mismas condiciones de ensayo empleadas durante el HTS para asegurar que la actividad sea reproducible.
- Curva de respuesta a la dosis: el compuesto se prueba en un rango de concentraciones para determinar la concentración que produce la mitad de la unión o actividad máxima ( valor IC 50 o EC 50 , respectivamente).
- Pruebas ortogonales: los resultados positivos confirmados se analizan mediante un ensayo diferente que suele estar más cerca de la condición fisiológica objetivo o utilizando una tecnología diferente.
- Cribado secundario: los compuestos que han dado positivo se prueban en un ensayo celular funcional para determinar su eficacia .
- Viabilidad sintética: los químicos farmacéuticos evalúan los compuestos según la viabilidad de su síntesis y otros parámetros como la ampliación de la producción o el coste de los productos.
- Las pruebas biofísicas, como la resonancia magnética nuclear (RMN), la calorimetría de titulación isotérmica (ITC), la dispersión dinámica de la luz (DLS), la resonancia de plasmones superficiales (SPR), la interferometría de polarización dual (DPI) y la termoforesis a microescala (MST), se utilizan habitualmente para evaluar si el compuesto se une eficazmente al objetivo, la cinética , la termodinámica y la estequiometría de la unión, cualquier cambio conformacional asociado y para descartar la unión inespecífica.
- Clasificación y agrupación de compuestos activos: Los compuestos activos confirmados se clasifican según los distintos experimentos de confirmación de resultados.
- Evaluación de la libertad de operación : las estructuras de éxito se verifican en bases de datos especializadas para determinar si son patentables. [ 6 ]
Expansión de hits
Tras la confirmación de los resultados positivos, se seleccionarán varios grupos de compuestos según sus características en las pruebas previamente definidas. Un grupo de compuestos ideal contendrá miembros que posean:
- alta afinidad hacia el objetivo (menos de 1 μM)
- selectividad frente a otros objetivos
- eficacia significativa en un ensayo celular
- similitud con fármacos (peso molecular moderado y lipofilicidad generalmente estimada como ClogP ). La afinidad, el peso molecular y la lipofilicidad pueden vincularse en un único parámetro como la eficiencia del ligando y la eficiencia lipofílica .
- unión baja a moderada a la albúmina sérica humana
- baja interferencia con las enzimas P450 y las glicoproteínas P
- baja citotoxicidad
- estabilidad metabólica
- alta permeabilidad de la membrana celular
- suficiente solubilidad en agua (superior a 10 μM)
- estabilidad química
- tratabilidad sintética
- patentabilidad
El equipo del proyecto suele seleccionar entre tres y seis series de compuestos para su posterior estudio. El siguiente paso consiste en probar compuestos análogos para determinar una relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR). Los análogos pueden seleccionarse rápidamente de una biblioteca interna o adquirirse comercialmente ("SAR por catálogo" o "SAR por compra"). Los químicos farmacéuticos también comienzan a sintetizar compuestos relacionados mediante diferentes métodos, como la química combinatoria , la química de alto rendimiento o la síntesis orgánica clásica .
Fase de optimización de clientes potenciales
El objetivo de esta fase de descubrimiento de fármacos es sintetizar compuestos principales , nuevos análogos con potencia mejorada, actividades fuera de objetivo reducidas y propiedades fisicoquímicas/metabólicas que sugieran una farmacocinética in vivo razonable . [ 7 ] [ 8 ] Esta optimización se logra mediante la modificación química de la estructura del compuesto inicial, con modificaciones elegidas empleando el conocimiento de la relación estructura-actividad (SAR) así como el diseño basado en la estructura si se dispone de información estructural sobre el objetivo.
La optimización de compuestos principales se refiere a las pruebas experimentales y la confirmación del compuesto basándose en modelos de eficacia en animales y herramientas ADMET ( in vitro e in situ ), a las que puede seguir la identificación y validación del objetivo terapéutico.
Mejores prácticas para la búsqueda de éxitos
Con fines educativos, la Federación Europea de Química Medicinal y Biología Química (EFMC) compartió una serie de seminarios web que incluyeron "Mejores prácticas para la búsqueda de compuestos activos" y "Estudios de caso de generación de compuestos activos". [ 9 ]
Véase también
Referencias
- ↑ Deprez-Poulain R, Deprez B (2004). "Datos, cifras y tendencias en la generación de compuestos líderes". Temas actuales en química medicinal . 4 (6): 569– 80. doi : 10.2174/1568026043451168 . PMID 14965294 .
- ↑ Fruber M, Narjes F, Steele J (2013). «Generación de compuestos líderes» . En Davis A, Ward SE (eds.). Manual de química medicinal: principios y práctica . RSC Books. págs. 505–528 . ISBN 978-1849736251.
- ↑ Keseru GM, Makara GM (agosto de 2006). "Descubrimiento de compuestos prometedores y enfoques de compuestos prometedores a candidatos a fármacos". Drug Discovery Today . 11 ( 15–16 ): 741–8 . doi : 10.1016/j.drudis.2006.06.016 . PMID 16846802 .
- ↑ Bleicher KH, Böhm HJ, Müller K, Alanine AI (mayo de 2003). "Generación de compuestos prometedores y candidatos: más allá del cribado de alto rendimiento". Nature Reviews. Drug Discovery . 2 (5): 369– 78. doi : 10.1038/nrd1086 . PMID 12750740 . S2CID 4859609 .
- ↑ Ezekiel J. Emanuel (9 de septiembre de 2015). «La solución a los precios de los medicamentos» . New York Times .
En promedio, solo uno de cada 5000 compuestos que las compañías farmacéuticas descubren y someten a pruebas preclínicas se convierte en un medicamento aprobado. De los medicamentos que se inician en ensayos clínicos en humanos, solo el 10 % obtiene la aprobación de la FDA.
- ↑ Cockbain J (2007). «Derechos de propiedad intelectual y patentes». En Triggle JB, Taylor DJ (eds.). Química Medicinal Integral . Vol. 1 (2.ª ed.). Ámsterdam: Elsevier. pp. 779–815 . doi : 10.1016/B0-08-045044-X/00031-6 . ISBN 978-0-08-045044-5.
- ↑ Beckers, Maximilian; Fechner, Nikolas; Stiefl, Nikolaus (12 de diciembre de 2022). "25 años de optimización de moléculas pequeñas en Novartis: un análisis retrospectivo de la evolución de las series químicas" . Journal of Chemical Information and Modeling . 62 (23): 6002– 6021. doi : 10.1021/acs.jcim.2c00785 . ISSN 1549-9596 . PMID 36351293 .
- ↑ Brown, Dean G. (2023-06-08). "Análisis de pares exitosos de candidatos clínicos a fármacos" . Journal of Medicinal Chemistry . 66 (11): 7101– 7139. doi : 10.1021/acs.jmedchem.3c00521 . ISSN 0022-2623 . PMID 37224022 .
- ↑ "Generación de éxitos" .
- descubrimiento de fármacos