Скрининг лекарств

   Рисунок 3. Фармакологический цикл. Группа молекулярной биологии отвечает за получение мутантных мишеней, группа фармакологии — за измерение данных по активности и аффинности синтезированных лигандов на мишенях дикого типа и мутантных, группа моделирования — за построение моделей мишеней, предсказание их мутаций и предсказание структур лигандов, группа медицинской химии — за синтез лигандов.

    С каждым оборотом такого «фармакологического цикла» прототип приближается к предшественнику лекарства, который уже тестируется непосредственно на животных (доклинические испытания) и на людях — в процессе клинических испытаний. Таким образом, роль скрининга заключается в существенном (на несколько порядков) сокращении выборки прототипов (см. рис. 4).

Рисунок 4. Роль высокопроизводительного скрининга в разработке нового лекарственного препарата. Скрининг, будь то его лабораторный (in vitro) или компьютерный (in silico) вариант, — главная и наиболее ресурсоемкая процедура по выбору стартовых структур лекарств (прототипов) из библиотек доступных соединений. Выходные данные скрининга часто являются отправной точкой для дальнейшего процесса разработки лекарства.

5. Клинические исследования.

    В настоящее время процедура тестирования лекарств достаточно сложна, дорога и требует значительного времени (2—7 лет тестирования в клинике и от 100 миллионов долларов на одно соединение-кандидат).

    Прежде всего, еще до поступления в клинику, препараты исследуются на токсичность и канцерогенность, причем исследования должны проводиться, кроме систем in vitro, как минимум на двух видах лабораторных животных. Токсичные препараты, само собой, в клинику не попадают, за исключением тех случаев, когда они предназначены для терапии особо тяжелых заболеваний и не имеют пока менее токсичных аналогов.

    Кроме того, препараты подвергаются фармакокинетическим исследованиям, то есть тестируются на предмет таких физиологических и биохимических характеристик, как поглощение, распределение, метаболизм и выведение. Биодоступность, например, характеризует введение препарата в организм, и означает скорость потери им биологических свойств (распад) при различных видах приёма: перорально, внутривенно и др. Так, инсулин, принимаемый перорально, имеет низкую биодоступность, поскольку, будучи белком, он расщепляется желудочными ферментами. Поэтому инсулин вводят либо подкожно, либо внутримышечно. По этой же причине часто разрабатывают препараты, действующие аналогично своим природным прототипам, но имеющие небелковую природу.

    Юридически процессы клинических исследований и регистрации новых препаратов имеет много нюансов, так как они требуют огромного количества сопроводительной документации (в сумме несколько тысяч страниц), разрешений, сертификатов и т. д. Кроме того, многие формальные процедуры сильно разнятся в разных странах в силу различного законодательства. Поэтому для решения этих многочисленных вопросов существуют специальные компании, принимающие от фармацевтических концернов заказы на проведение клинических испытаний и перенаправляющие их в конкретные клиники, сопровождая весь процесс полной документацией и следя, чтобы никакие формальности не были нарушены.

6. Роль вычислительной техники в драг – дизайне.

    В настоящее время в драг-дизайне, как и в большинстве других наукоемких областей, продолжает увеличиваться роль вычислительной техники. Следует сразу оговорить, что современный уровень развития компьютерных методик не позволяет разработать новый лекарственный препарат, используя только компьютеры. Основные преимущества, которые дают вычислительные методы в данном случае — это сокращение времени выпуска нового лекарства на рынок и снижение стоимости разработки.  

Основные компьютерные методы, используемые в драг-дизайне, это

- Молекулярное моделирование (ММ);

- Виртуальный скрининг;

- Дизайн новых лекарственных препаратов de novo;

- Оценка свойств «подобия лекарству»;

- Моделирование связывания лиганд-мишень. 

Виртуальный скрининг —  это вычислительная процедура, которая  включает автоматизированный просмотр базы данных химических соединений и  отбор тех из них, для которых  прогнозируется наличие желаемых свойств. Чаще всего виртуальный скрининг применяется при разработке новых  лекарственных препаратов для поиска химических соединений, обладающих нужным видом биологической активности. В последнем случае процедура виртуального скрининга может быть основана либо на знании пространственного строения биологической мишени либо на знании структуры лигандов к молекуле данной биологической мишени. Ключевой процедурой виртуального скрининга, основанного на знании пространственной структуры биологической мишени, является молекулярный докинг, позволяющий предсказать пространственное строение комплекса "лиганд-белок" и исходя из него при помощи оценочных функций рассчитать константу связывания лиганда с белком. В этом случае из соединений, для которых предсказаны наибольшие значения констант связывания с молекулой белка, формируют сфокусированную библиотеку, из которой отбирают материал для дальнейшего биологического эксперимента. В качестве примера применения виртуального скрининга такого рода можно привести работу, направленную на поиск потенциальных лигандов NMDA- и AMPA-рецепторов.

Методы ММ, основывающиеся на структуре лиганда.

    В случае, если ничего не известно про трехмерную структуру мишени (что случается достаточно часто), прибегают к методикам создания новых соединений исходя из информации о структуре уже известных лигандов и данных по их активности.

    Подход основывается на общепринятой в химии и биологии парадигме, гласящей, что структура определяет свойства. Основываясь на анализе корреляций между структурой известных соединений и их свойствами, можно предсказать структуру нового соединения, обладающего желаемыми свойствами (или же, наоборот, для известной структуры предсказать свойства). Причем, этот подход используется как при модификации известных структур с целью улучшения их свойств, так и при поиске новых соединений используя скрининг библиотек соединений.

    Методы определения похожести молекул (или методы отпечатков пальцев) состоят в дискретном учете определенных свойств молекулы, называемых дескрипторами (например, число доноров водородной связи, число бензольных колец, наличие определенного заместителя в определенном положении и т.д.) и сравнивании получившегося «отпечатка» с отпечатком молекулы с известными свойствами (используемой в качестве образца). Степень похожести выражается коэффициентом Танимото, изменяющимся в диапазоне 0÷1. Высокая похожесть предполагает близость свойств сравниваемых молекул, и наоборот.

    Методы, основывающиеся на известных координатах атомов лиганда, называются методами количественной связи между структурой и активности. Один из наиболее используемых методов этой группы — метод сравнительного анализа молекулярных полей. Этот метод заключается в приближении трехмерной структуры лиганда набором молекулярных полей, отдельно характеризующих его электростатические, донорно-акцепторные и другие свойства.  Модель строится на основании множественного регрессионного анализа лигандов с известной активностью и описывает лиганд, который должен хорошо связываться с исследуемой мишенью, в терминах молекулярных полей. Полученный набор полей говорит, в каком месте у лиганда должен быть объемный заместитель, а в каком — маленький, в каком полярный, а в каком — нет, в каком донор водородной связи, а в каком — акцептор, и т.д.

    Модель может использоваться в задачах виртуального скрининга библиотек соединений, выступая в данном случае аналогом фармакофора. Самым главным недостатком этого метода является то, что он обладает высокой предсказательной силой лишь на близких классах соединений; при попытке же предсказать активность соединения другой химической природы, чем лиганды, использовавшиеся для построения модели, результат может оказаться недостаточно достоверным.

    Очевидно, что достоверность моделирования, как и эффективность всего процесса конструирования нового лекарства, можно существенно повысить, если учитывать данные не только о структуре лигандов, но и о структуре белка-мишени. Методы, учитывающие эти данные, носят общее название «драг-дизайн, основывающийся на структурной информации».

Методы ММ, основывающиеся на структуре белка.

    В связи с растущим потенциалом структурной биологии, все чаще можно установить экспериментальную трехмерную структуру мишени, или построить ее молекулярную модель, основываясь на гомологии с белком, чья трехмерная структура уже определена.

    Наиболее часто используемые методы определения трехмерной структуры биомакромолекул с высоким разрешением — это спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и метод рентгеновской кристаллографии (РСА, рентгеноструктурный анализ). РСА способен дать детальную трехмерную структуру мишени, если удается получить кристалл исследуемого белка, ЯМР же может давать информацию о структуре молекулы и подвижность отдельных ее участков для растворимых белков.

    Часто, когда экспериментальная структура мишени все же недоступна, прибегают к моделированию на основании гомологии — методу, для которого показано, что построенная им модель обладает достаточно высоким качеством, если гомология между структурным шаблоном и моделируемым белком не ниже 40%.

    Особенно часто к моделированию по гомологии прибегают при разработке лекарств, направленных на G-белок сопряженные рецепторы, так как они, будучи мембранными белками, очень плохо поддаются кристаллизации, а методу ЯМР пока недоступны такие большие белки. Для этого семейства рецепторов известна структура только одного белка — бычьего родопсина, полученная в 2000 г. в Стэнфорде, которая и используется в качестве структурного шаблона в подавляющем числе исследований.