Articulo de referencia

Golpear para liderar

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 identifi...

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":

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:

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:

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

  1. 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 . 
  2. 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.
  3. 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 . 
  4. 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 .  
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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 .  
  8. 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 .  
  9. "Generación de éxitos" .