Проблемы поиска лекарственных средств
Методология поиска новых биологически активных фармакологических веществ с рецепторной активностью
Проблема изыскания новых высокоэффективных фармакологических веществ по сей день не теряет своей актуальности. Причиной этому служит низкая эффективность или отсутствие таковой у широко известных лекарственных препаратов, применяемых для профилактики и терапии ряда патологических состояний, а также наличие побочных реакций, вызывающих дискомфортные ощущения у пациентов в период лечения.
Процесс создания лекарств требует колоссальных затрат времени и средств, не говоря о его трудоемкости. Крупные фармацевтические предприятия вкладывают миллионы, а иногда и миллиарды, долларов в исследования по разработке инновационного лекарственного препарата. В среднем, от идеи создания до внедрения препарата на рынок проходит от 5 до 15 лет. Конечный продукт является результатом объединения знаний в области медицины, химии, биологии и других наук, а также организации и создания всех условий для проведения необходимых экспериментальных исследований [1].
Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, за последние пятьдесят лет средняя продолжительность жизни людей возросла. Не последнюю роль в этом сыграли достижения в области медицины и фармакологии. Причиной столь стремительного прогресса явилась интеграция новых технологий, в частности компьютерных, в научные исследования и разработку лекарственных препаратов, отвечающих современным фармакотерапевтическим стандартам и высоким требованиям к эффективности и безопасности [2, 5].
История фармакологии очень продолжительна и обширна. Древние люди, впервые столкнувшись с различными недугами, были вынуждены искать в окружающей среде вещества, способные в той или иной степени облегчить их состояние. Наиболее доступными оказались растительные объекты. Вещества природного происхождения не утратили свою необходимость и в настоящее время. На смену эмпирической терапии пришли синтетические препараты, что связано, в первую очередь, с бурным скачком в развитии химии во второй половине XIX в. Дальнейшее движение по пути развития привело ученых к открытию рецепторов и установлению их структуры. Данный факт является ключевым для рационального построения лекарственных средств, мощным способствующим фактором к которому послужило открытие учеными трехмерных структур белков-рецепторов и их комплексов с некоторыми лигандами.
Компьютерные технологии играют ведущую роль в конструировании лекарств, так как с их помощью можно ускорить процесс исследования, минимизировать ошибки и повысить результативность. Также активно используются достижения в области геномики и молекулярной биологии [4].
Целью настоящей статьи является обобщение и систематизация современных подходов к созданию новых лекарственных средств.
Компьютерное моделирование как метод конструирования лекарственных средств
Выбор типа моделирования зависит от имеющихся у исследователей сведений о пространственной структуре лиганда и рецептора-мишени.
Существует два основных типа моделирования: прямое и непрямое.
Прямое моделирование позволяет оценить степень сродства рецептора и лиганда. Комплементарность определенных структур активному центру рецептора можно оценить при помощи процедуры докинга. В этом случае на помощь ученым приходят специализированные базы данных, содержащие сведения об известных соединениях [3, 6].
Возможно также создание при помощи компьютерных программ гипотетической структуры молекул, которые в теории могут обладать высоким сродством к рецепторам того или иного типа. Это так называемые методы de novo. Их сущность заключается в подборе небольших фрагментов молекул с повышенной энергией связывания и минимальной энергией отталкивания в отношении активного центра рецептора. Путем постепенного присоединения фрагментов конструируется цельная молекула. Данный метод, несомненно, дает положительные результаты, однако, надежность оценки сродства не всегда высока.
Непрямое моделирование заключается в построении зависимостей «структура-активность» (QSAR) и фармакофорном моделировании. Фармакофорный анализ оценивает лиганд-рецепторное взаимодействие с позиции влияния на него функциональных групп молекул. Именно они отвечают за взаимосвязь структуры и активности.
Метод QSAR (Quantitative Structure – Activity Relationship) довольно успешно применяется уже на протяжении нескольких десятилетий. Он позволяет предсказать различные свойства соединений, исходя из их химической структуры. Для построения моделей в данном методе широко применяется математическая статистика [7].
Оптимизация процесса создания лекарственных средств
В процессе разработки лекарственных средств выделяют две основные стадии – доклинические и клинические исследования. Как важнейшая составляющая, стадия доклинических испытаний включает в себя следующие этапы:
– выявление мишени для лекарственного средства;
– оптимизацию соединения лидера;
– доклиническую оценку фармакологических свойств.
Выбор мишени осуществляется на основании имеющихся данных о конкретном заболевании. В настоящее время преимущество отдается геномике и протеомике, позволяющим точно выявить мишени в организме, отвечающие за патологический процесс. Множество фармацевтических компаний уже пользуются достижениями геномики. Помимо секвенирования генома, ведущего к открытию новых мишеней, используется позиционное клонирование и другие современные методики. Следует отметить, что при наличии достаточного количества процедур по выявлению мишеней, выбор действительно верных из них, становится все сложнее. Для этого производят процедуру валидации (target validation) [8, 9].
Нельзя также не отметить перспективы применения хемоинформатики. Эта область науки, находящаяся на пересечении химии и информатики, позволяет прогнозировать физико-химические свойства соединений, токсическую и биологическую активность и разрабатывать новые лекарственные препараты [10].
Соединением-лидером считается вещество, обладающее сродством к определенному рецептору и проявляющее фармакологическую активность. Для поиска таких соединений используются обширные базы данных, содержащие информацию о зависимости фармакологического эффекта от особенностей химической и пространственной структуры исследуемых субстанций. Наиболее часто используемыми и эффективными считаются электронные библиотеки на основе de novo дизайна.
Все базовые соединения подвергаются тестированию на наличие определенного типа активности. Данный процесс достаточно длительный и трудоемкий. Эффективность тотального скрининга невелика, несмотря на его возможность анализировать большое количество соединений с высокой надежностью. В настоящее время ученые все чаще обращаются к инновационным методикам, среди которых следует особо выделить скрининг на основе ЯМР, фармакофорный анализ и виртуальный скрининг [11].
Магниторезонансные методики, являясь высокочувствительными, дают возможность анализировать сложные смеси веществ и получать данные о связи лигандов с рецепторами даже при отсутствии начальной информации [12].
Развитие компьютерных технологий позволяет более эффективно вести поиск соединений-лидеров в специализированных базах данных. Это во многом связано с сочетанием фармакофорного анализа и методов QSAR, позволяющих выявить требования, которым должны соответствовать искомые соединения [13].
Виртуальный скрининг как метод поиска соединений-лидеров объединяет в себе различные компьютерные технологии. Он особенно информативен в тех случаях, когда имеются сведения о химической структуре веществ в различных вариациях [14].
Таким образом, в арсенале ученых-исследователей имеется достаточное количество методов, охватывающих широкий круг проблем – от создания и совершенствования баз данных до анализа молекулярного подобия и построения моделей QSAR. Для анализа молекулярного подобия используются трехмерные дескрипторы молекулярной структуры. Актуальной на сегодняшний день является проблема поиска дескрипторов и обозначение границ их применимости.
После нахождения соединения-лидера проводится его оптимизация с целью усиления активности и избирательности действия, а также минимизации нежелательных побочных эффектов. Компьютерное моделирование помогает исключить заведомо бесперспективные соединения, что существенно ускоряет процесс оптимизации.
Важную роль в выборе метода оптимизации играет наличие сведений о пространственной структуре рецептора. Наличие такого типа информации дает возможность использования дизайна de novo. Дизайн лигандов, корректировка структуры комплекса вещество-рецептор приводят в дальнейшем к получению новых соединений-лидеров с заданными свойствами. Такие методики широко используются для создания лекарственных средств различных фармакологических групп, в том числе и препаратов терапии ВИЧ-инфекции [15].
При отсутствии сведений о пространственной структуре рецептора применяют метод QSAR, позволяющий установить зависимость между дескрипторами ряда близких по строению биологически активных соединений и их фармакологической активностью. Построение такого рода зависимостей помогает выявить и проанализировать факторы, обусловливающие возникновение того или иного эффекта в организме и дает возможность прогнозирования свойств новых соединений на основе общности химической структуры [16].
Помимо QSAR исследователи активно используют метод CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis), позволяющий подобрать лиганд с определенным расположением радикалов, а также доноров или акцепторов водородной связи. Позже возникли такие методы как: CoMMA (Comparative Molecular Moment Analysis); WHIM (Weighted Holistic Invariant Molecular descriptors) [17].
Развитие компьютерных технологий, несомненно, внесло колоссальный вклад в создание инновационных лекарственных препаратов, однако, компьютерное моделирование не всегда гарантирует создание лекарственного средства.
Необходимо проведение доклинической оценки фармакологических свойств.
Наличие у вещества рецепторной активности далеко не во всех случаях приводит к его дальнейшему использованию в качестве лекарственного средства. Многие из веществ-кандидатов, успешно прошедших доклинические исследования, отсеиваются на этапе дорогостоящих клинических испытаний. Для минимизации затрат и сокращения сроков исследования необходимо научиться моделировать различные фармакокинетические и токсикологические свойства соединений. Моделирование свойств ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity) позволяет из всего многообразия выделить только те вещества, которые обладают необходимыми фармакологическими характеристиками [18].
Серьезным этапом является перенос результатов исследований на человека. Существует ряд in silico методов оценки таких важнейших ADMET-свойств как биодоступность, степень связывания с белками плазмы крови, способность прохождения через барьеры и др. [19].
Сложность моделирования ADMET-свойств заключается в наличии множества взаимосвязанных физиологических процессов, протекающих в организме человека, и небольшом запасе экспериментальных данных. Однако, путем расширения научных знаний и перехода к построению моделей для предсказания тех или иных параметров возможно ускорение и улучшение процесса разработки лекарственных средств [20].
Подводя итог, следует отметить, что в настоящее время традиционный эмпирический синтез лекарственных средств отходит на второй план, уступая место инновационным технологиям. Широкое применение компьютерного моделирования, а также достижений в области геномики, протеомики, молекулярной биологии, фармакологии и медицины обусловливают переход науки на качественно новый уровень, что проявляется в возможности направленного синтеза лекарственных средств с заданными фармакокинетическими и фармакодинамическими показателями. Дальнейшее движение науки по пути прогресса позволит миниминизировать in vivo исследования и клинические испытания, сделав разработку лекарств более рациональной и эффективной.
Источник
Долгий путь от молекулы до лекарства: как пройти его максимально эффективно
Поиск инноваций – неотъемлемая часть фармацевтического бизнеса. Технологии в фармацевтике развиваются стремительно: в будущем лекарства можно будет выпускать для конкретного человека на основе его генетического паспорта. Но об их доступности говорить рано — в среднем на разработку одного лекарства тратится от 1 до 2,5 млрд долларов и около 10–15 лет. Путь от молекулы в лабораторной пробирке до лекарственного препарата невероятно тернист и долог. И он может прерваться на любом этапе: из всех веществ, участвующих в доклинических разработках, лишь 2% становятся зарегистрированными препаратами. Остальные оказываются недостаточно эффективными или вызывают слишком тяжелые побочные эффекты. О том, как создаются лекарства и команды разработчиков, а также о новых подходах к R&D в фармацевтике рассказывает к.м.н., медицинский директор АО «Байер» и руководитель Медицинского кластера стран СНГ Дмитрий Власов.
Фото предоставлено пресс-службой компании Bayer
В классическом понимании лекарственный препарат — это химическое соединение с определенными свойствами. Сейчас это понятие расширилось, поскольку кроме малых молекул, полученных химическим синтезом, фармацевты используют и большие активные молекулы белков – например, антитела.
От биомишени – до мышей
В создании лекарства все начинается даже не с молекулы, а с определения биологической мишени. Это некий белок, который играет важную роль в том или ином заболевании. Чтобы бороться с симптомами болезни необходимо воздействовать на этот белок – либо повышая, либо снижая его активность. На эту мишень и должно быть направлено создаваемое лекарство.
Следующий этап – выбор соединения, которое будет действовать на данный белок.
Сейчас самый ранний этап разработки проходит с применением компьютерных технологий. Это значительно дешевле и проще – отскринировать большое количество молекул виртуально. С помощью компьютерного моделирования оценивается взаимодействие биомишени и целого ряда химических соединений. Оценке подвергается способность вещества соединяться с биомишенью в нужном месте и с необходимой силой.
Третий этап – настоящий «живой» скрининг.
После отбора наиболее эффективных молекул их действие тестируется на живых объектах, для начала – на клетках. К примеру, для разработки противоопухолевых препаратов тестируемые соединения испытываются на специализированных клеточных линиях, представляющих собой клетки опухолей различного типа. В этом случае оценивается уже непосредственно эффект воздействия соединения на клетку, например, его способность остановить или замедлить неконтролируемое деление раковых клеток. Как и в первом этапе, по результатам экспериментов отбираются наиболее перспективные соединения-лидеры.
Эти соединения уже доказали свою эффективность, однако и их можно и нужно дополнительно улучшить с помощью химических модификаций. На примере каждого перспективного соединения создают целый пул молекул, похожих по структуре, но имеющих небольшие отличия, которые могут влиять положительно на такие параметры молекулы, как эффективность (сильное воздействие на биомишень), безопасность (снижение токсичности), фармакокинетику (время жизни в организме). Полученный пул молекул снова тестируют на клеточных моделях. Этот процесс называется оптимизацией лидерных соединений.
Следующий этап – доклинические исследования, проверка действия препарата на уровне целого организма. Стандартным объектом экспериментов на данном этапе являются лабораторные животные, чаще всего – мыши или крысы. На животных воссоздается модель заболевания (например, стимулируется появление опухоли) и тестируются будущие лекарственные препараты. На этапе доклинических исследований необходимо понять не только эффективность действия вещества на уровне организма (которая может значительно отличаться от таковой на уровне тестирования на клетках), но и изучить такие важнейшие параметры как фармакокинетику, токсичность (опасность для жизни и здоровья организма), оценить динамику распределения и накопления вещества в органах и тканях.
Крайне важно учитывать, что на следующем этапе в исследованиях будут участвовать уже люди, поэтому необходимо исключить максимум рисков с точки зрения безопасности (для нивелирования или минимизации вреда для человека), так и эффективности (исследования на животных значительно дешевле, чем исследования на человеке. Так что, гораздо проще отсеять неэффективные препараты на данном этапе).
Качество данных на этапе доклинических исследований имеет огромное значение, поэтому для всех центров доклинических исследований существуют правила надлежащей лабораторной практики (Good Laboratory Practice или GLP), которые содержат стандарты к содержанию животных и проведению доклинических исследований. Оценку соответствия центров доклинических исследований стандартам GLP проводят независимые сертифицирующие организации.
Когда получены все данные по эффективности, безопасности и фармакокинетике и отобраны лучшие соединения, можно переходить к следующему, самому ответственному этапу.
Клинические исследования
Основные затраты времени и ресурсов занимают доклинические и клинические исследования, в том числе – проверка токсичности, подбор оптимальной дозировки и режима лечения, а также отработка промышленной технологии производства, выбор оптимальной лекарственной формы.
Если проведение доклинических исследований – зона ответственности научных лабораторий институтов или фармацевтических компаний (хотя сами лаборатории, как мы помним, сертифицируются по стандартам GLP), то на этапе клинических исследований значительно возрастает роль государства. Прежде чем начать клиническое исследование, необходимо получить разрешение регулирующего органа, которое он выдает на основании анализа данных о препарате, представляемых фармацевтической компанией.
Все клинические исследования состоят из трех фаз. На первой фазе идет оценка безопасности препарата. Эти исследования часто проводят на здоровых добровольцах, за исключением случаев, когда препарат заведомо высокотоксичен (как, например, почти все противоопухолевые препараты). В этом случае препарат при условии согласия могут уже принимать больные пациенты, которым не помогли другие методы лечения. Для них участие в исследованиях – серьезный шанс продлить жизнь и, возможно, заметно улучшить состояние здоровья. Кроме безопасности препарата, на этом этапе также оценивается фармакокинетика вещества в организме человека.
Вторая фаза – оценка эффективности и выбор оптимальной дозировки препарата. На этом этапе препараты всегда исследуются на пациентах с определенным заболеванием. Помимо оценки эффективности, безусловно, оценивается и безопасность (препарат может по-разному действовать на здорового и больного человека).
Третья фаза – масштабное исследование препарата с учетом полученных ранее результатов. Нужно подтвердить, что лекарственное средство дает не кратковременный эффект, а достоверно улучшает важные для жизни параметры. Очень важным является вопрос всесторонней проверки безопасности лекарственных веществ, изучение побочных явлений их применения. «Современные лекарства подобны ядерной энергии: они могут приносить огромную пользу и огромный вред», — в свое время сказал Деррик Данлоп, первый председатель комиссии по безопасности лекарств Великобритании. Сегодня эти слова не утратили своей актуальности.
Третья фаза – самая длительная и дорогостоящая. Она может стоить сотни млн долларов и охватывать несколько десятков тысяч пациентов в разных странах. По итогам третьей фазы препарат получает регистрацию и может быть использован для лечения на коммерческой основе.
Далее возможна четвертая фаза – исследования на предмет расширения действия препарата в отношении других заболеваний, или получение дополнительных сведений о безопасности препарата. Здесь также ведется мониторинг долгосрочной результативности.
Предусмотреть последствия
Часто бывает, что тестируемое лекарство эффективно для животных, но на организм человека не действует. Экспертам важно предусмотреть такой вариант заранее – до клинических исследований. Для этого используют подход под названием трансляционная медицина. На подопытном животном разрабатывают релевантную модель болезни типичную для организма человека и исследуют будущее лекарство.
В этом случае данные об эффективности с большей вероятностью совпадут с результатами клинических исследований. Если, конечно, исследователи проведут все расчеты точно. Здесь многое зависит и от уровня компетенции экспертов, команды ученых. Поэтому тщательное отношение к квалификации сотрудников, постоянное ее повышение и правильная система развития и мотивации – одна из важнейших задач фармацевтической компании.
Открытые инновации
Если посмотреть на статистику расходов фармкомпаний, то можно увидеть, что на R&D они тратят с каждым годом все больше (по оценкам Evaluate Pharma в ближайшие 5 лет общие затраты фармкомпаний на R&D будут расти в среднем на 3% в год и к 2022 году достигнут более $180 млрд). В научные разработки уходят миллиарды долларов. При этом количество зарегистрированных молекул в мире остается примерно одинаковым. Получается, стоимость каждой новой молекулы возрастает. И, судя по всему, исследования и разработки новых препаратов в ближайшие годы дешевле не станут.
Понятно, чтобы закрыть все вопросы в цепочке создания лекарств с учетом нынешних объемов расходов ни у одной компании не хватит ни человеческих, ни финансовых ресурсов.
На помощь здесь приходит концепция открытых инноваций – вовлечение внешних сторон в процесс исследований и разработок. На пути создания новых медицинских решений фармкомпании активно взаимодействуют с научным сообществом, стартапами и институтами развития. Выделяют гранты на поддержку разработок в том или ином направлении. Либо делятся с институтами своей экспертизой, лабораторной коллекцией химических соединений и антител.
Возникает ситуация сотрудничества, когда компания помогает ученым и исследователям повысить вероятность успешности их разработок, а они помогают фармацевтике за счет новых идей, подходов, решений. Такое сотрудничество неизбежно: если бы компании вели все разработки самостоятельно в своих лабораториях, то затраты были бы в разы больше.
За счет оптимального расходования ресурсов модель открытых инноваций позволяет исследовать максимальное количество технологий.
В то же время эта модель приносит дополнительный доход и новые возможности университетам, где была создана исходная молекула. Даже если проекты, с которыми мы работаем, окажутся неуспешными, будет сформирована экосистема, коллективы, которые знают, как надо действовать дальше. Если у них не получится с этим проектом, то будет успех со следующим. В глобальном смысле это воспитание некой культуры разработок инновационных препаратов, что очень важно для развития медицины.
На Западе эта модель давно и успешно развивается. Университеты и научные институты ведут множество исследований для фармкомпаний.
Но в России модель открытых инноваций пока находится в процессе становления. Да, отечественные компании объявляют конкурсы по поиску новых технологий, но не обкатан метод взаимодействия с разработчиками на дальнейшем этапе. Бывают, ученые демонстрируют интересные перспективные разработки. Казалось бы, вот он – прорыв в медицине! Нужно лишь довести идею до конца. Но, к сожалению, со многими проектами так и не выстраиваются долгосрочные истории взаимодействия.
Как развить научные фарм-стартапы в России
Как показывает практика, многие фундаментальные идеи в фармацевтике при определенной поддержке можно перевести в сферу реального бизнеса. И речь здесь идет не только об инвестициях. Лет десять назад у российских разработчиков было две проблемы: где найти финансирования и как эффективно использовать полученные средства. С первой проблемой при помощи господдержки, профильных грантов, венчурного инвестирования понемногу научились справляться. Но уверенное понимание того, как при наличии разработок заниматься не только развитием науки, но и созданием коммерчески успешного проекта, еще предстоит сформировать.
И здесь очень важен опыт тех, кто уже прошел путь вывода препарата или медуслуги на рынок – более крупных фармкомпаний, экспертов в области бизнеса. В США или Европе, например, при ведущих университетах есть профильно-работающие центры с представителями потенциальных инвесторов, которые позволяют разработчикам структурировать проекты и должным образом их направлять. Распространена и практика бизнес-инкубаторов, которые содействуют молодым ученым в создании собственных медико-биологических стартапов. Могу рассказать о примере Bayer. С 2012 года мы запустили собственную модель лаборатории-инкубатора для фармстартапов – КоЛаборатор. Поначалу в США и Европе, а сейчас и в России. Суть программы: команды проходят конкурсный отбор и, попадая в инкубатор, получают доступ к обширной лабораторно-офисной инфраструктуре, профессиональным знаниям и глобальной исследовательской сети фармкорпорации. В свою очередь, мы рассчитываем стать первыми к кому новые компании с уникальными разработками обратятся в поиске возможных партнеров. При этом, сами стартапы остаются независимыми.
В России участниками такого бизнес-инкубатора могут стать проекты образованные студентами, аспирантами, преподавателями и научными сотрудниками ведущих университетов страны, а также высокотехнологические стартапы, занимающиеся разработкой в области фармацевтики.
Конечно, у нас модель КоЛаборатора имеет некоторые отличия. В России мы в большей степени предоставляем экспертную поддержку стартапам, как в научной, так и в коммерческой сфере – то, чего им больше чего не хватает. Планируем расширять партнерства с ключевыми центрами в Москве, Санкт-Петербурге, в Новосибирске и других городах с большим научным потенциалом.
На данный момент резидентами КоЛаборатора являются три стартапа. В рамках КоЛаборатора Bayer предоставляет международную экспертизу в области исследований и разработок, а также делится технологиями развития инновационных решений.
Среди участников КоЛаборатора проект в области терапии хронической тромбоэмболической легочной гипертензии. Это разработка научного коллектива Национального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова – партнера проекта КоЛаборатор.
Второй проект – ученых Новосибирского института молекулярной и клеточной биологии. Они разрабатывают метод клеточной терапии в онкологии, который позволит в перспективе эффективно бороться с такими распространенными заболеваниями как рак простаты, рак молочной железы и рак легких.
Третий проект также касается сердечно-сосудистой системы. Это разработка компании Target Medicals, резидента «Сколково», воздействующая на гормональную систему регуляции кровяного давления (РААС-систему).
Ведущие эксперты Bayer консультируют участников КоЛаборатора на всех этапах деятельности, включая исследования, разработки, позиционирование будущего продукта на рынке. По каждому проекту мы выстраиваем отдельную стратегию поддержки, развития бизнеса. В этом году мы согласовали выделение небольших грантов нашим резидентам. Но основная цель для участвующих проектов – долгосрочная поддержка проектов с помощью экспертизы компании. Проекты должны получать ее на всех этапах развития, начиная с экспертизы в области медицинской химии, и заканчивая стратегией выхода препарата на рынок, стратегией патентования, возможного конкурентного анализа, рыночного позиционирования.
Задача – сформировать эффективную цепочку создания лекарств и коммерциализации разработок в России – непростая. Но перспективы и возможности для этого есть. Судя по вниманию глобального фармбизнеса к R&D в России, а также задачам, обозначенным Президентом России, в рамках стратегии развития научно-исследовательского потенциала нашей страны, такое утверждение представляется абсолютно реалистичным.
Источник
