omicas.pdf

1. Las micas en el desarrollode nuevos frmacos

MARA JOS GMEZ-LECHN yMARA CSCALES ANGOSTO

1. RESUMEN

Las nuevas metodologas micas, junto con las aportaciones de los mtodosin vitro e in silico, constituyen en la actualidad una estrategia farmacolgica mul-tidisciplinar para el desarrollo de herramientas teraputicas con una utilidad y efi-cacia sin precedentes. El desarrollo de un nuevo medicamento es un proceso lar-go y costoso cuyo objeto es investigar en distintas fases, preclnicas y clnicas,que el nuevo frmaco rene los requisitos de eficacia teraputica y seguridad,exigidos para su comercializacin y administracin al ser humano. El progresode la Farmacologa y, en lgica consecuencia, de la Teraputica, se han relacio-nado estrechamente con el progreso de disciplinas tales como la qumica, la bio-qumica, la clnica y muy particularmente con la biologa molecular, la biotec-nologa y la bioinformtica. En el desarrollo de un nuevo medicamento hay queconsiderar que la investigacin ha de ir unida a una simultnea toma de decisio-nes. La interaccin de todas estas disciplinas y tecnologas ha incrementado laeficacia del descubrimiento de frmacos mediante el diseo in silico de nuevasentidades moleculares de potencial accin farmacolgica, cuya consecuencia esla generacin rpida y eficiente de nuevas estructuras qumicas. Gran parte delos estudios, que se llevan y se han llevado a cabo habitualmente en animales deexperimentacin, an siendo de gran valor para la evaluacin del riesgo txico,proporcionan resultados que no siempre han podido ser extrapolados al hombre.Por ello, conocer de antemano cul es el modelo animal idneo es la manera mseficaz de reducir el uso innecesario de animales y una de las maneras de contri-buir a una investigacin ms racional y slida desde el punto de vista cientficoy ms humana desde el punta de vista tico

21

2. INTRODUCCIN

Durante cientos de aos el poder teraputico de las plantas ha sido la basede la farmacologa, hasta que la qumica moderna las fue desplazando paulati-namente. A finales del siglo XIX se empezaron a aislar los principios activos dealgunas especies vegetales, a modificar sus molculas y a tratar de sintetizarlasen el laboratorio. Esto dio lugar a un sinfn de compuestos qumicos que fue-ron los cimientos de los medicamentos de sntesis, y determin el inicio de laFarmacologa moderna. Hoy en da, el desarrollo de un nuevo medicamento esuna empresa de elevado riesgo que requiere un notable esfuerzo humano y derecursos tcnicos y econmicos. Es un proceso complejo en el que la investi-gacin y la simultnea toma de decisiones, van encaminadas a la identificaciny validacin de una diana de teraputica, tratando de seleccionar, entre un im-portante nmero de compuestos derivados de un cabeza de serie, aqul que porsus caractersticas farmacolgicas y menor toxicidad y/o efectos adversos seams eficaz, seguro y de fcil manejo clnico.

En todo proceso de desarrollo farmacutico se pueden distinguir dos fasesbien diferenciadas (Tabla 1): Pre-clnica y Clnica. La fase pre-clnica (Figura 1)est destinada a identificar aqul compuesto que por sus prometedoras caracte-rsticas puede ser administrado a seres humanos, bajo formas y modos controla-dos, con el fin de determinar su eficacia teraputica en la fase siguiente o faseclnica.

Los estudios clnicos se desarrollan en varias etapas bien diferenciadas: des-de los estudios en grupos de voluntarios seleccionados hasta los estudios mul-

MARA JOS GMEZ-LECHN Y MARA CASCALES ANGOSTO

22

ticntricos para conseguir el registro sanitario del nuevo frmaco y finalmentesu comercializacin (Figura 2). La experiencia demuestra que la probabilidadde que un compuesto termine convirtindose en un nuevo medicamento, es re-ducida. En lneas generales, la causa principal de la interrupcin del desarrollode un nuevo frmaco en su fase clnica, suele ser la existencia de efectos ad-versos inesperados, mientras que la falta de eficacia teraputica contribuye deforma muy reducida.

En el proceso de evaluacin de medicamentos confluyen numerosas activida-des, todas ellas dirigidas a demostrar su eficacia, una relacin beneficio-riesgo fa-vorable y un coste-eficacia ptimo (1,2). El desarrollo y la introduccin de un fr-maco en el arsenal teraputico ha exigido y exigir un impresionante trabajomultidisciplinar en el que se incluye la colaboracin de qumicos, bilogos mole-culares, toxiclogos, farmaclogos bsicos y clnicos, economistas y estadsticos y

23

LAS MICAS EN EL DESARROLLO DE NUEVOS FRMACOS

FIGURA 1. Fases pre-clnicas en el desarrollo de un nuevo medicamento. Seleccin de unamolcula candidata para desarrollo a partir de varios derivados de un cabeza de serie,

por sus caractersticas farmacolgicas y menor toxicidad y/o efectos adversos para que sea eficaz, seguro y de fcil manejo clnico.

supone un considerable esfuerzo intelectual y un enorme costo econmico. Y elloen condiciones ptimas, cuando no se detectan efectos adversos que obligan a sus-pender el desarrollo del frmaco en fases avanzadas o una vez comercializado. Lafarmacoepidemiologa se ocupa de velar por este asunto. En todo caso tenemos queaceptar el riesgo que implica el uso de los medicamentos, como aceptamos los ries-gos de otras muchas actividades cotidianas. En los albores del siglo XXI, a dife-rencia con el pasado, los fundamentos para la investigacin y desarrollo de nuevosfrmacos se han de apoyar sobre todo en la biologa molecular, el genoma y pro-teoma, la biotecnologa, la qumica combinatoria, la bioinformtica y la robtica,al margen de la Farmacologa y la Clnica.

Los progresos en conocimiento de los mecanismos moleculares por los quese producen las enfermedades han conseguido llegar al diseo de frmacos queactan sobre molculas concretas. Estos frmacos intentan reproducir aquellasfunciones celulares que se han alterado por el estado patolgico. Sin embargo,las relacin entre la funcionalidad celular y las mltiples acciones de las sus-tancias son siempre muy complejas. As, una misma sustancia puede llevar aproducir efectos completamente opuestos dependiendo de la situacin en que seencuentre el organismo. Por ello, el desarrollo de nuevos frmacos continua en-frentndose a la barrera de la eficacia.


24

FIGURA 2. Fases clnicas en el desarrollo de un nuevo medicamento. Los estudios clnicos sedesarrollan en varias etapas bien diferenciadas, desde los estudios en grupos seleccionados

de voluntarios hasta los estudios multicntricos necesarios para conseguirel registro sanitario del nuevo frmaco y su comercializacin.

En resumen, los compuestos son examinados durante la fase pre-clnica bajodos criterios bsicos:

a) que ejerzan una actividad farmacolgica definida y b) que posean una tolerancia lo suficiente elevada de manera que exista

una ventana teraputica suficientemente amplia.

Se puede afirmar que han cambiado las tcnicas pero no los objetivos. Eneste sentido, la farmacologa se ha beneficiado extraordinariamente de la posi-bilidad de utilizar, no slo la estrategia multidisciplinar anteriormente mencio-nada, sino tambin los nuevos mtodos in vitro e in silico, y las nuevas tecno-logas denominadas genricamente MICAS (genmica, protemica,metabolmica y citmica), de gran ayuda para descubrir y desarrollar nuevasherramientas teraputicas (Figura 3).

25


FIGURA 3. Integracin de las nuevas tecnologas micas para el estudio de nuevos frmacos.La genmica se ocupa de descifrar el genoma de los seres vivos, as como sus funciones, suregulacin y su transmisin. La protemica se ocupa de investigar la funcin y regulacin

de las protenas codificadas por el genoma (proteoma), por ejemplo las modificacionespostraduccionales. La citmica y metabolmica, las ms recientes micas, se

encargan de relacionar el proteoma con la estructura y funcin celulares.

3. NUEVAS ESTRATEGIAS PARA EL DESCUBRIMIENTO Y ESTUDIO DE NUEVOS FRMACOS

El estudio pre-clnico comprende una fase inicial de desarrollo qumico en-caminado a la sntesis y seleccin de nuevas molculas candidatas, seguida porla investigacin de su potencial accin farmacolgica, y finalmente de la eva-luacin de su seguridad. La clave del xito durante el proceso de investigaciny desarrollo de nuevas molculas es que posean ciertas propiedades favorables:actividad biolgica y solubilidad adecuadas, capacidad para atravesar barrerascrticas (intestinal y/o hematoenceflica), razonable estabilidad metablica, y se-guridad en su administracin al hombre.

3.1. Descubrimiento de molculas candidatas

La bsqueda de molculas prototipo es la fase ms arriesgada del procesodel desarrollo de un frmaco (Figura 4A).

Qu es un prototipo? Es un producto, de cualquier origen, con actividaden relacin con una determinada diana teraputica. La bsqueda de prototiposse puede realizar utilizando diferentes aproximaciones:

a) la mejora de frmacos ya existentesb) el aprovechamiento de la informacin biolgica ya existente (etnofar-

macologa, efectos secundarios, productos industriales, observaciones enanimales)

c) las aproximaciones racionalesd) el cribado sistemtico (extensivo, indiscriminado o de alto rendimiento).Qu hacer cuando se dispone de un prototipo? Como muestra la Figura 4B,

existen varias estrategias para estudiar y/o modificar la molcula y convertirla enun compuesto cabeza de serie, candidato para ser desarrollado. En la actualidadlas tcnicas de la qumica combinatoria predominan sobre cualquier otro tipo deaproximacin, sin perder de vista la creciente influencia que la biologa molecu-lar tiene tambin en este campo. Nos encontramos en una nueva era para el des-cubrimiento de frmacos (drug discovery), en la cual es posible desarrollar nue-vos agentes cuya diana teraputica sea una protena o una actividad biolgicadeterminada de la clula. La clave de todo ello ha sido el extraordinario progre-so en el conocimiento de la biologa celular y molecular y los recientes avances


26

cientficos y tcnicos que han permitido la secuenciacin del genoma humano,sin olvidar el incremento de nuevos mtodos de cribado (throughput) para des-cubrimiento y desarrollo de frmacos (3, 4).

27


FIGURA 4. Descubrimiento de nuevos frmacos. (A) Bsqueda de una molcula prototipo. (B) Estrategias para modificar un prototipo y convertirlo en una molcula cabeza de serie.

La qumica combinatoria constituye una estrategia emergente en respuestaa la necesidad de la industria farmacutica de generar de forma rpida y efi-ciente nuevas estructuras qumicas y de optimizar y agilizar la seleccin de nue-vas molculas cabeza de serie con potencial actividad biolgica. Todo ello hacontribuido de forma decisiva en los ltimos aos a aumentar el xito en el des-cubrimiento de nuevos frmacos (5-7). Esto es as hasta el punto de ser posibleidentificar entre mltiples molculas aquellas que puedan tener una potenciali-dad farmacolgica y en ltima instancia teraputica. La qumica combinatoriaen fase slida o lquida representa el avance de mayor relieve en nuestros dasen el rea de la qumica de sntesis. La tecnologa actualmente disponible per-mite identificar, obtener y separar compuestos con posible inters farmacolgi-co con una rapidez que era impensable hace pocos aos. Los mtodos matem-ticos QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship) se basan en el hechode que la actividad biolgica de un frmaco es funcin de su estructura. Por tan-to, mediante la definicin de una serie de descriptores moleculares es posiblepredecir, a partir de una serie de exploracin moderadamente pequea, un com-portamiento general para una familia de estructuras, y sobre esta base disearnuevos frmacos. Por otra parte, la utilizacin de descriptores moleculares to-polgicos para el diseo de frmacos hace posible la obtencin de nuevos com-puestos cabeza de serie sin necesidad de conocer su mecanismo de accin (8).Asimismo, la adicin o cambio de ciertos sustituyentes en las molculas, per-mite modificar un gran nmero de propiedades tales como la solubilidad, la den-sidad electrnica, la conformacin, la biodisponibilidad o las posibles interac-ciones. El desarrollo de los llamados uHTS (ultra-high throughput screeningmethods) o mtodos de cribado ultrarrpido de alto rendimiento, est permi-tiendo, mediante el uso de sistemas celulares, caracterizar y cuantificar con ra-pidez, precisin seguridad y sensibilidad las molculas obtenidas; hasta 50-60.000 por semana. Claro est que cuando se trata de estudios sobre metabolismoy farmacocintica (DNPK. Drug Metabolism and Pharmacokinetic), los mto-dos de cribado rpido no superan las 100 molculas por semana. En cuanto alos mtodos de cribado in vivo, un rendimiento de 10 molculas por semanapuede considerarse elevado si se piensa que la metodologa convencional a du-ras penas puede evaluar un solo compuesto. La qumica combinatoria ha per-mitido disponer de grandes y valiosas bibliotecas de molculas con muchos ca-bezas de serie con potencial inters farmacolgico. Hace tan solo pocos aoscerca del 40% de los medicamentos autorizados fueron obtenidos mediante qu-mica combinatoria. Este progreso no habra sido posible sin la colaboracin deuna disciplina puntera, la bioinformtica, que permite el tratamiento de datos auna escala impensable hace pocos aos.


28

3.2. Genmica y protemica

La biologa molecular ha impulsado el proyecto Genoma Humano que seinici en 1990 y los avances tecnolgicos han hecho posible que su secuenciahaya sido terminada el ao 2000. El genoma humano parece estar compuestode alrededor de 40.000 genes que se transcriben en aproximadamente 250.000molculas de RNA (transcriptoma) que tras ser procesadas se traducen en pro-tenas, cuya modificacion post-traduccional resulta en mas de un milln de pro-teinas que constituyen el proteoma.

Se define como genmica a la disciplina que se ocupa de descifrar el genomade los seres vivos, es decir el conjunto de los genes de una especie dada, as comosus funciones, su regulacin y su transmisin. Por extensin, la genmica es tambinla ciencia que permite influir sobre los genes con un objetivo particular. El desarro-llo reciente de la tecnologa de microarrays de DNA, tambin llamados chips o mi-crochips de DNA permite fijar covalentemente a un soporte slido (vidrio, nitroce-lulosa, nylon etc.), desde centenares hasta decenas de miles de sondas moleculares(fragmentos de DNA de secuencia conocida, protenas, etc), o bien genotecas com-pletas, en un espacio muy reducido. Esto supone un gran avance tanto en escaladocomo en sensibilidad de deteccin, ya que los volmenes de trabajo son muy pe-queos, lo que supone a su vez mayores concentraciones de reactivos y cinticas dehibridacin ms rpidas. Los microarrays de DNA son las herramientas que permi-ten investigar de forma amplia la respuesta celular a travs de los cambios en la trans-cripcin del genoma a nivel del mRNA. Como consecuencia de lo anterior, la can-tidad de informacin que se est generando es enorme y por tanto ha sido necesarioel desarrollo en paralelo de potentes herramientas bioinformticas que permitan al-macenar y analizar los datos obtenidos. La identificacin de genes proporciona unanueva y paradigmtica forma de entender la enfermedad humana, al nivel ms fun-damental. Por otra parte el conocimiento del control gentico de las funciones celu-lares constituir la piedra angular de futuras estrategias para la prevencin y trata-miento de la enfermedad. Desde el punto de vista farmacolgico el conocimiento delgenoma y con ello la identificacin y validacin de nuevas dianas a nivel molecular,representa una herramienta de incalculable valor para el desarrollo de nuevos fr-macos con potencialidad teraputica en el futuro (9). De hecho casi cada semana sepublica un nuevo abordaje teraputico para ciertas enfermedades como consecuen-cia del desarrollo exponencial de las nuevas dianas a nivel molecular.

La farmacogentica en nuestros das se ha convertido en una herramienta paraoptimizar la eficacia teraputica (10). Esta disciplina estudia la relacin entre elgenotipo individual y la capacidad para metabolizar sustancias exgenas; frma-

29


cos en este caso particular. Se puede entender perfectamente qu diferencias en elmetabolismo de frmacos pueden ocasionar signos de toxicidad severa o fallos te-raputicos no menos graves (11). Por ejemplo la isoenzima del citocromo P-450,CYP 2D6, metaboliza ms de 40 frmacos corrientemente prescritos y el poli-morfismo de este gen afecta la respuesta teraputica de no menos del 20% en cier-tos grupos tnicos. Quin duda ahora del inters de los tcnicos de genetotipadoen la clnica? Adems en el campo del diagnstico molecular la existencia de po-limorfimos genticos de un solo nucletido abre la posibilidad de asociar altera-ciones genticas puntuales con alteraciones patolgicas mayores.

La protemica consiste en el estudio del proteoma. El trmino proteoma fueacuado para definir el conjunto de protenas codificadas por el genoma de un or-ganismo dado (12, 13). La protemica se ocupa de investigar la funcin y regu-lacin de las protenas codificadas por el genoma, por ejemplo las modificacio-nes post-traduccionales (fosforilacin, glicosilacin, acetilacin, y sulfatacin), elplegamiento tridimensional y la degradacin e interaccin entre protenas, ascomo su localizacin especfica subcelular, su abundancia relativa y los cambiosen respuesta a estmulos, con objeto de identificar su funcin en el contexto delorganismo (14, 15). Las tcnicas utilizadas para el anlisis protemico incluyenla extraccin de las protenas de un tejido dado, seguido de su separacin y cuan-tificacin mediante electroforesis bidimensional y posterior anlisis por espectro-fotometra de masas (MS) e identificacin con la ayuda de bancos de datos quealmacenan informacin sobre estructuras de polipptidos (14). Finalmente, se pro-cede a la caracterizacin, secuenciacin de los aminocidos, las modificacionespost-traduccionales y las interacciones entre ellas. La protemica ofrece un abor-daje alternativo, y complementario de la tecnologa genmica, para la identifica-cin y validacin de dianas proteicas para los frmacos y para la descripcin delos cambios en la expresin proteica bajo la influencia de la enfermedad o el tra-tamiento con frmacos. Las protenas son las principales dianas para el descubri-miento frmacos. De hecho la industria farmacutica tiene un gran inters en laprotemica con vistas al valor de este tipo de tecnologa aplicada al estudio de latoxicidad, descubrimiento y desarrollo de nuevos frmacos (16).

3.3. Metabolmica y citmica

Las mas recientes micas (citmica y metabolmica) se encargan de rela-cionar el proteoma con la estructura y funcin celulares. La multitud de prote-nas que constituyen el proteoma participan en complejas vas de transduccinde seales que controlan el metabolismo del organismo y los tejidos, y conse-


30

cuentemente influyendo en la sntesis y degradacin de pequeas molculas. Eneste contexto, la metabolmica es una mica emergente que se ocupa de estu-diar el status fisiolgico de un organismo, rgano, tejido o clula determinadosmediante el anlisis de la concentracin del nmero mas amplio posible de pe-queas molculas no proteicas o metabolitos sintetizados endgenamente. Esteconjunto de molculas de un organismo o tejido determinado constituye su per-fil bioqumico o metaboloma, y los estudios comparativos del metaboloma per-miten detectar y analizar de forma muy sensible la naturaleza de cualquier cam-bio de la fisiologa celular o tisular (17, 18). Los recientes avances en losmtodos bioanalticos (LC, MS, LC-MS, NMR, etc), han hecho posible la me-dida rutinaria de cientos de parmetros metabolmicos con gran sensibilidad yprecisin. A diferencia de otras micas, las determinaciones metabolmicas pue-den ser cuantitativas, abriendo la posibilidad de realizar estudios estadsticos yrecoger la informacin en bancos de datos. Determinar la relevancia bioqumi-ca de las molculas analizadas constituye la base del anlisis metabolmico.

La metabolmica posee un gran potencial para los programas de desarrollode frmacos. Los programas deben empezar definiendo el perfil metabolmicodel estado fisiolgico normal o sano, de tal modo que cualquier desviacin conrespecto al perfil normal, por definicin, se considera anormal o indicativo decualquier enfermedad (19). La informacin que ofrece esta nueva mica es deextraordinario valor y utilidad en el desarrollo de nuevos frmacos. Por una par-te, el descubrimiento de potenciales dianas teraputicas puede realizarse anali-zando las diferencias entre los perfiles metabolmicos de tejidos normales y en-fermos. Se considera una diana potencial aquella que devuelve el equilibriofisiolgico a la normalidad. Esta metodologa puede aplicarse tambin para laoptimizacin de los compuestos candidatos a cabeza de serie. Para ello, la es-trategia consiste en determinar cul de ellos muestra el perfil bioqumico msprximo al de la lnea celular en la cual el gen diana ha sido inactivado, o culde ellos produce menos reacciones secundarias en un determinado modelo bio-lgico. Esta informacin permite a su vez controlar el proceso de desarrollo delos candidatos seleccionados. Finalmente, puede llevarse a cabo la recuperacinde candidatos que en el uso clnico no han mostrado eficacia teraputica en al-gunos pacientes, realizando un estudio comparativo de los metabolomas de pa-cientes en los que el frmaco ha sido eficaz y en los que no lo ha sido.

La citmica se define como la ciencia de anlisis celular que integra los co-nocimientos de la genmica y la protemica con la funcin dinmica de los sis-temas celulares complejos, es decir de los citomas mediante el anlisis de c-lulas individuales. La protemica est muy relacionada con la genmica

31


funcional (15), y prxima a la citmica como el rea de investigacin de la fun-cin dinmica de las clulas vivas. La morfologa y estructura celulares influ-yen a menudo en el metabolismo y en la funcin celular. La funcin o la pr-dida de la funcin induce al organismo a comportarse con normalidad o de formaanormal. La citmica tiene como objetivo definir exhaustivamente el fenotipomolecular aparente de una clula, que resulta de la interaccin entre el genoti-po del individuo y la exposicin a factores externos e internos. El futuro de mu-chas reas de la biotecnologa, tal es el caso del desarrollo de nuevos agentesteraputicos requiere un conocimiento profundo del citoma. La citmica cons-tituye el nexo de unin entre la biologa molecular y celular y su desarrollo hasido posible gracias a las nuevas y potentes tecnologas citofotomtricas, espe-cialmente la citometra de flujo y la microscopa confocal, basadas en el anli-sis multiparamtrico de clulas individuales. La integracin de estas tcnicasunida a los anlisis bioinformticos constituye una poderosa herramienta parael estudio de la funcionalidad celular de especial relevancia para el descubri-miento de potenciales dianas teraputicas, as como para investigar y predecirefectos a nivel celular de los frmacos en tejidos normales y enfermos (20).

4. NUEVAS ESTRATEGIAS PARA EL DESARROLLO PRECLNICODE NUEVOS FRMACOS

4.1. Modelos in vitro para el estudio de frmacos

En el desarrollo de un nuevo medicamento se utiliza un importante nme-ro de animales de experimentacin, con el nimo de detectar aquellos com-puestos, o dosis, potencialmente txicas para el hombre. Las actuales regula-ciones internacionales (OCDE, EMEA, FDA) requieren que los datos de eficaciaclnica y seguridad se hayan llevado a cabo en, al menos, dos especies anima-les (Tabla 2). Nada se dice sin embargo sobre qu especies debiera utilizarse, sibien lo ms frecuente es que se escoja un roedor (ratn o rata) y un no roedor(perro, mini cerdo) o un primate.

La opinin pblica, que por una parte demanda compuestos ms eficaces ytambin ms seguros, est, por otro lado, cada vez ms sensibilizada en contra dela utilizacin de animales para este tipo de ensayos. Sin embargo, una nueva con-ciencia sobre un uso limitado y ms racional de los animales de experimentacinha tomado carta de naturaleza en nuestro entorno cultural prximo, y la demandasocial, expresada a travs de distintos grupos sociales y polticos, se ha traducido


32

en una mayor presin sobre industrias y gobiernos para sustituir los ensayos conanimales por mtodos alternativos. El propio Parlamento Europeo se hizo eco deesta demanda social tomando la iniciativa legislativa en su directiva (86/609/CEE).Ello ha potenciado de forma extraordinaria el desarrollo de los modelos in vitro,alternativos a la experimentacin animal, para estudios de actividad farmacolgi-ca y toxicolgica en estas fases iniciales del desarrollo que permiten de manera efi-caz, reducir el nmero de posibles candidatos a frmaco (Figura 5).

Por otra parte, no se puede olvidar que si el destino ltimo del frmaco es suutilizacin en seres humanos y stos, por razones ticas, no pueden ser utilizadosen las etapas iniciales del desarrollo del frmaco, parece que sera lgico, el uti-lizar para estudios de farmaco-toxicologa aquellos modelos in vitro que ms seaproximen al ser humano. Ello permite una correcta eleccin del modelo animal,lo que es determinante a la hora de extrapolar los datos de animales al ser huma-no. La idea de que la mayor parte de los efectos observables en el animal (tantofarmacolgicos como toxicolgicos), son escalables en funcin de parmetros ta-les como peso, tamao relativo del rgano, superficie corporal, etc. tienen en elmetabolismo quizs la prueba ms evidente de su inexactitud. La accin farma-colgica de un compuesto in vivo depende de la accesibilidad de dicho compues-to al rgano(s) diana, y que lo haga en un rango de concentracin determinado,por encima o por debajo del cual o no ejercer una accin eficaz o bien manifes-tar reacciones adversas. Conocer si el modelo animal que pretende utilizarse secomporta de manera similar al ser humano, es esencial de cara a un uso racional

33


de los animales, en aquellos experimentos en los que ineludiblemente deba ha-cerse uso de ellos. Dado que en la fase pre-clnica del desarrollo no sera tica-mente aceptable el que dicho compuesto pudiese ser administrado a seres huma-nos, y que sin saber cul sera su comportamiento es difcil decidir cul es elmodelo animal idneo para su estudio, se entra en un crculo vicioso del que sloes posible salir mediante estudios comparativos del metabolismo hechos en clu-las humanas y de animales. La disponibilidad de cultivos de clulas humanas dediferentes rganos y tejidos permite una mayor aproximacin al ser humano. Eneste contexto, los modelos celulares hepticos de origen humano, constituyen laherramienta idnea para abordar estudios encaminados a predecir en humanos latoxicidad y el metabolismo hepticos de nuevas molculas (21,22)

Por su propia naturaleza los modelos in vitro son una simplificacin de unarealidad mucho ms compleja como es el ser vivo, y por ello la informacin queson capaces de proporcionar es en muchas ocasiones parcial. An as, hoy enda, no cabe ninguna duda de que ofrecen ventajas intrnsecas muy destacablespara la evaluacin de nuevos frmacos, dada su simplicidad, disponibilidad, bajocoste, fcil control de las variables experimentales, necesidad de cantidades muypequeas de la molcula en estudio, y la posibilidad de realizar los estudios enetapas muy tempranas del desarrollo.


34

FIGURA 5. Nuevas estrategias para el desarrollo preclnico de nuevos frmacos. Si el destino l-timo del frmaco es su utilizacin en seres humanos y stos, por razones ticas, no pueden serutilizados en las etapas iniciales del desarrollo del frmaco, parece que sera ms lgico, el uti-lizar para estudios de farmaco-toxicologa aquellos modelos in vitro que ms se aproximen al serhumano. Ello permite una correcta eleccin del modelo animal, lo que es determinante a la hora

de extrapolar los datos de animales al ser humano.

4.2. Investigacin del ADMET en fases preclnicas

En las ltima dcada, la consecuencia de la implementacin de sistemas decribado de alto rendimiento (HTS) en las fases de descubrimiento de frmacos(drug discovery), ha sido el aumento considerable del nmero molculas cabe-za de serie que podran ser seleccionadas para desarrollo. La investigacin pre-clnica de los parmetros del ADME: absorcin, distribucin, metabolismo y ex-crecin de nuevos frmacos ha experimentado recientes avances tcnicos. Lamolcula candidata a desarrollo ha de ser activa en humanos, con un adecuadoADME y segura. La utilizacin de modelos in vitro e in silico, as como la in-troduccin de mtodos automatizados de anlisis de las molculas y procesa-miento computarizado de los datos, permite realizar este tipo de estudios mu-cho antes de lo que era habitual, hace tan solo una dcada, e incrementarsignificativamente la eficiencia y el nmero de molculas analizadas, todo ellocon gran ahorro de tiempo y costos (23-26). Gran parte del esfuerzo se ha diri-gido al diseo de modelos matemticos, denominados in silico, para la predic-cin y evaluacin experimental de las propiedades farmacocinticas de formafiable a partir de la estructura qumica de un compuesto con el uso de tcnicasbioinformticas (24, 27-29). Los modelos matemticos actualmente disponiblespara la prediccin del ADME, por ejemplo los QSAR / QSPR (QuantitativeStructure Property Relationship), debido a su naturaleza emprica adolecen detotal fiabilidad y seguridad en las predicciones. Todava requieren una mayor yms adecuada definicin de los parmetros necesarios para implementar el an-lisis. Adems de la solubilidad, la absorcin y el metabolismo de la molcula,es necesario considerar otros aspectos como la conjugacin, las protenas trans-portadoras del frmaco, mejores descriptores moleculares, etc., para optimizarlos modelos (28, 30). Actualmente los modelos in silico no son capaces de re-emplazar totalmente a los modelos convencionales tanto in vitro como in vivo,sin embargo, constituyen un complemento muy valioso para cualquiera de ellos(27, 31). Por tanto, el futuro de los estudios de ADME in silico est en el des-arrollo de modelos mas robustos y con mayor capacidad predictiva.

4.2.1. Estudios de metabolismo

La estabilidad metablica de una nueva molcula (New Chemical Entity, NCE)hace referencia a su susceptibilidad para ser biotransformada. Los frmacos, ade-ms de ejercer una accin farmacodinmica especfica sobre un determinado teji-do diana, sufren modificaciones qumicas en su trnsito a travs del organismo.

35


El metabolismo (M) de los frmacos es uno de los factores que ms influ-yen en la biodisponibilidad, el efecto farmacolgico y la toxicidad. Es un fac-tor determinante en su aclaramiento, es responsable de las variabilidad interin-dividual de la farmacocintica y en consecuencia, de la variacin en la respuestateraputica tras su administracin clnica (32).

Disponer de esta informacin en etapas tempranas del desarrollo es clavepara la seleccin y/o el diseo de nuevos frmacos con propiedades farmacoci-nticas ms favorables. Es de gran inters para la industria farmacutica el po-der analizar y optimizar la estabilidad metablica de un nuevo frmaco duran-te las fases pre-clnicas, cuando todava no es posible administrarlas al hombre(23). Sin embargo, la prediccin de estas propiedades, durante estas fases ini-ciales, solamente puede realizarse in vivo en animales o in vitro utilizando mo-delos celulares, subcelulares o modelos in silico.

4.2.2. Estudios de toxicidad

Unido al ADME, la toxicidad (T) de las molculas candidatas para el des-arrollo, es otro aspecto que debe ser investigado en las fases pre-clnicas.

Tarea primordial durante las fases de descubrimiento de frmacos es deter-minar el balance entre el riesgo de toxicidad y el beneficio teraputico del nue-vo frmaco en su posterior uso clnico. As, un nuevo medicamento se consi-dera tanto ms seguro cuando posee un elevado potencial teraputico y un riesgode toxicidad mnimo o inexistente para el hombre. Estos estudios, que se llevana cabo habitualmente en animales de experimentacin, an siendo de gran va-lor para la evaluacin del riesgo txico, como se ha indicado anteriormente, pro-porcionan resultados que no siempre son extrapolables al hombre (33, 34) Dehecho, la literatura mdica est llena de ejemplos de frmacos, que habiendosido considerados seguros en los estudios rutinarios realizados con animales,han resultado ser txicos para el ser humano al ser administrados al hombre alllegar a las fases clnicas (35).

Los recientes avances en el desarrollo de modelos experimentales in vitro(co-cultivos, micromasas, cultivos organotpicos, clulas madre, clulas mani-puladas genticamente, etc.) y la tecnologa bsica en cribado (HTS) abren nue-vas y prometedoras perspectivas para estudios de toxicidad pre-clnica en las fa-ses iniciales del descubrimiento de frmacos (36). Aunque solamente algunosmtodos in vitro se han aceptado desde el punto de vista regulatorio, otros seencuentran en fase muy avanzada de prevalidacin o validacin.


36

Dos aspectos clave en el desarrollo de frmacos son la prediccin y la eva-luacin del potencial riesgo de toxicidad de una molcula, y para ello es esen-cial el conocimiento de los mecanismos moleculares implicados en el efecto t-xico. Durante las fases muy tempranas del desarrollo de frmacos, los mtodosin vitro se usan principalmente para el cribado rpido y clasificacin de las mo-lculas por su toxicidad. La genmica, la protemica y las ms reciente meta-bolmica y citmica constituyen nuevas y eficaces aproximaciones tecnolgicaspara realizar estudios toxicolgicos mecansticos (37). El desarrollo de bancos dedatos sobre perfiles de expresin gnica de clulas diana expuestas a txicos mo-delo y a nuevos compuestos, acompaado de la creacin de modelos matemti-cos para analizar e interpretar los datos, hacen posible la prediccin del poten-cial txico de una molcula a partir de los cambios en el patrn de expresingnica (19). Examinando estos cambios de expresin, en clulas y tejidos, en res-puesta a los frmacos, es posible a su vez elaborar hiptesis sobre el mecanismode toxicidad. La toxicologa in vitro es un rea muy prometedora para abordarestudios mecansticos considerados clave hoy da para evaluar adecuadamente elriesgo de toxicidad de frmacos. El desarrollo de nuevos modelos y estrategiasexperimentales permitir abordar estudios de citotoxicidad, respuesta celular, to-xicocintica, modelizacin, metabolismo, toxicidad del desarrollo, cncer, pre-diccin de la alerga, desarrollo de biomarcadores, etc., problemas algunos deellos para los que no existen an modelos in vitro fiables y reproducibles.

4.3. Qu informacin pueden aportar los modelos celulares en estudiosfarmacotoxicolgicos preclnicos?

Los modelos celulares constituyen una alternativa capaz de reemplazar a losanimales para determinados estudios del desarrollo pre-clnico, o de comple-mentar los estudios realizados con stos. En cualquier caso, su utilizacin con-tribuye sin lugar a dudas a mejorar el diseo de los estudios pre-clnicos, a au-mentar la seguridad en la futura administracin del frmaco en las fases clnicas,y son de gran ayuda para la toma de decisiones durante el desarrollo, hasta elpunto de detenerlo, si los estudios as lo aconsejaran, con el ahorro en tiempoy costo econmico que ello puede representar en el la inversin global que re-quiere llevar a trmino el desarrollo de un nuevo frmaco (25,38-40).

Son varios los modelos celulares de los que se dispone, y debe realizarseuna eleccin adecuada del tejido y la especie, as como un diseo experimentalcorrecto para responder a cada una de las preguntas durante el desarrollo de unfrmaco. Es evidente que la extrapolacin in vivo de los resultados experimen-

37


tales observados in vitro es, sin lugar a dudas, el aspecto crucial en la utiliza-cin de los modelos celulares. Su valor predictivo, en la evaluacin del riesgode toxicidad para el hombre de nuevas molculas, depende de un anlisis muycuidadoso de la informacin obtenida in vitro y de su correcta elaboracin e in-terpretacin. En lneas generales, se pueden enumerar varios aspectos en los quela contribucin de los estudios in vitro pueden ser clave:

a) Clasificar y ordenar un grupo de molculas candidatas potenciales para des-arrollo en funcin de su toxicidad molar. Ello permite identificar los can-didatos ms seguros, es decir, seleccionar de un grupo de aqullas molcu-las farmacolgicamente activas y que a su vez manifiesten menor toxicidad.

b) Investigar los efectos de las molculas a nivel del genoma (genmica),de la expresin proteica (protemica), sobre la sntesis de metabolitosendgenos (metabolmica), y sobre funciones bioqumicas o estructu-ras especficas del rgano diana (citmica), as como los mecanismosmoleculares responsables de la toxicidad

c) Estimar in vitro la mxima concentracin no txica de una molculadada. Se puede estimar el riesgo y la toxicidad potencial in vivo, en casode que la molcula tomara contacto con las clulas diana a concentra-ciones superiores a la mxima concentracin no txica.

d) Estudiar y predecir en humanos el metabolismo de nuevos frmacos(metabolitos mayoritarios, metabolitos txicos, velocidad y grado demetabolizacin, parmetros cinticos).

e) Identificar en humanos la(s) isoenzima(s) del citocromo P450 implica-das de forma especifica en el metabolismo de una molcula dada, ascomo identificar las isoformas del P450 implicadas en la produccin decada uno de los metabolitos.

f) Analizar factores que pudieran influir sobre el metabolismo: el estu-dio de posibles interacciones medicamentosas y el potencial efecto in-duccin/inhibicin del frmaco sobre las isoenzimas del citocromoP450.

g) Ayudar a elegir la especie animal que se comporta de forma ms pare-cida al hombre, desde el punto de vista del metabolismo, frente a uncompuesto determinado para realizar estudios toxicolgicos.

h) Es posible simular experimentalmente situaciones difciles de analizaren modelos animales.


38

5. PERSPECTIVAS PARA EL DESARROLLO DE NUEVOS FRMACOS DE CARA AL TERCER MILENIO

Se pueden formular un sin fin de preguntas que es de desear seamos capa-ces de dar respuesta en un futuro no muy lejano (41, 42):

Qu impacto farmacoteraputico tendr el conocimiento detallado del ge-noma humano, ya totalmente secuenciado?Hasta dnde los frmacos antirrechazo y la fabricacin de rganos de re-puesto a la carta?Qu haremos con las enfermedades emergentes, las del porvenir, el SIDA,las nuevas enfermedades virales o por priones?Qu haremos con la creciente resistencia de los grmenes a los antibiti-cos?Hasta donde llegar el diseo molecular de frmacos? Qu aportar laqumica combinatoria, la bioinformtica y los ordenadores en el campo te-raputico?Seguirn ocupando un lugar estratgico los productos naturales como fuen-te de medicamentos?En qu quedar los efectos adversos de los frmacos?Hasta dnde llegar el problema de los medicamentos hurfanos?Hasta dnde podr la economa soportar el coste creciente para el desarro-llo y uso clnico de los medicamentos?

Aunque sta no sea una visin completa de la Farmacologa futura, y de susgrandes problemas y soluciones, de lo que no cabe duda es que se investigarn pro-blemas bsicos y aplicados desde el punto de vista cientfico y tecnolgico, polti-co, econmico, social y sanitario. Vendrn otras enfermedades, pero dispondremosde nuevos medicamentos para su prevencin o cura ms especficos, eficaces y conmenos efectos adversos que adems permitirn mejorar la calidad de vida.

BIBLIOGRAFA

(1) Frank, R.G.( 2003) New estimates of drug development costs. J Health Econ 22,325-330.

(2) Dimaxi, J.A., Hansen, R.W. & Grabowski, H.G. (2003) The price of innovation:new estimates of drug development costs. J Health Econ 22,151-85.

39


(3) Garrett, M.D., Walton, M.I., McDonald, E., Judson, I. & Workman, P. (2003) Thecontemporary drug development process: advances and challenges in preclinicaland clinical development. Prog Cell Cycle Res 5,145-158.

(4) Bleicher, K.H., Bohm, H.J., Muller, K & Alanine, A.I. (2003) Hit and lead gene-ration: beyond high-throughput screening. Nat Rev Drug Discov 5,369-378.

(5) Baldino, C.M., Caserta, J., Goetzinger, W., Harris, M., Hartsough, D., Yohannes,D., Yu, L. & Kyranos. J.N. (2004) High-throughput medicinal chemistry for effi-cient drug discovery. www.urrentdrugdiscovery.com

(6) Goodnow, R.A. Jr., Guba, W. & Haap, W. (2003) Library design practices for suc-cess in lead generation with small molecule libraries. Comb Chem High Through-put Screen 6,649-660.

(7) Muegge, I. (2003) Selection criteria for drug-like compounds. Med Res Rev 23,302-21.

(8) Duart, M..J., Garcia-Domenech, R., Anton-Fos, G..M. & Galvez, J. (2001) Opti-mization of a mathematical pattern for the prediction of antihistaminic activity. J.Comput Aid Mol Desig 15,561-572.

(9) Lord, P.G. (2004) Progress in applying genomics in drug development. ToxicolLett 149,371-375.

(10) Wilkin, M.R. (2002) What do we want from proteomics in the detection and avoi-dance of adverse drug reactions.Toxicol Lett 127,245-249.

(11) Baldrick, P. (2003) Toxicokinetics in preclinical evaluation. Drug Discov Today8,127-133.

(12) Lan, N., Montelione, G.T. & Gerstein, M. (2003) Ontologies for proteomics: to-wards a systematic definition of structure and function that scales to the genomelevel. Curr Opin Chem Biol 7,44-54.

(13) Neumann, T. (2001) Adventis Research & Development, Department of Biologi-cal Chemistry & Proteomics website (http://www.proteomics.com/intro.htm)

(14) Giometti, C.S. (2003) Proteomics and bioinformatics. Adv Protein Chem 65,353-369.(15) Stephens, F. (2001) Argonne Functional genomics Link (http://www.ipd.anl.gov) (16) Walgren, J.L. & Thompson, D.C. (2004) Application of proteomic technologies

in the drug development process. Toxicol Lett 149,377-385.(17) German, J.B., Bauman, D.E., Burrin, D.G., Failla, M.L., Freake, H.C., King, J.C.,

Klein, S., Milner, J.A., Pelto, G.H., Rasmussen, K.M. & Zeisel, S.H. (2004) Me-tabolomics in the opening decade of the 21st century: building the roads to indi-vidualized health. J Nutr 134,2729-2732.

(18) Robosky, L.C., Robertson, D.G., Baker, J.D., Rane, S. & Reily, M.D. (2002) Invivo toxicity screening programs using metabonomics. Comb Chem HighThroughput Screen 5,651-662.


40

(19) Lindon, J.C., Holmes, E., Bollard, M.E., Stanley, E.G. & Nicholson, J.K. (2004)Metabolomics technologies and their applications in physiological monitoring,drug safety assessment and disease diagnosis. Biomarkers 9,1-31.

(20) Figeys, D. (2004) Combining different omics technologies to map and validateprotein-protein interactions in humans. Brief Funct Genomic Proteomic 2,357-365.

(21) Castell, J. V. & Gmez-Lechn, M. J. (1997) In Vitro Methods in Pharmaceuti-cal Research. Academic Press. London.

(22) Rodrigues, A.D. (1997): Preclinical drug metabolism in the age of high-through-put screening: an industrial perspective. Pharm. Res 14, 1504-1510.

(23) Masimirembwa, C.M., Bredberg, U.& Andersson,T.B. (2003) Metabolic stabilityfor drug discovery and development: pharmacokinetic and biochemical challen-ges. Clin Pharmacokinet 42,515-528.

(24) Gombar, V.K., Silver, I.S. & Zhao, Z. (2003) Role of ADME characteristics indrug discovery and their in silico evaluation: in silico screening of chemicals fortheir metabolic stability. Curr Top Med Chem 3,1205-1225.

(25) Vanparys, P. (2002) ECVAM and pharmaceuticals. Altern Lab Anim. 2,221-223.(26) Shen, M., Xiao, Y., Golbraikh, A., Gombar, V.K. & Tropsha, A. (2003) Develop-

ment and validation of k-nearest-neighbor QSPR models of metabolic stability ofdrug candidates. J Med Chem 46,3013-3020.

(27) Etkins, S. (2003) In silico approaches to predict drug metabolism, toxicology andbeyond. Biochem Soc Trans 31,611-614.

(28) Beresford, A.P., Segall, M. & Tarbit, M.H. (2004) In silico prediction of ADMEproperties: are we making progress? Curr Opin Drug Discov Devel 7,36-42.

(29) Lombardo, F., Gifford, E. & Shalaeva, M.Y. (2003) In Silico ADME Prediction:Data, Models, Facts and Myths. Mini Rev Med Chem 3, 861-875.

(30) Wilson, A.G., White, A.C. & Mueller, R.A. (2003) Role of predictive metabolismand toxicity modeling in drug discoverya summary of some recent advance-ments. Curr Opin Drug Discov Devel 6,123-128

(31) Oprea, T.I. (2002) Virtual screening in lead discovery: A viewpoint. Molecules7,51-62.

(32) Gmez-Lechn, M. J., Donato, M. T., Castell, J. V. & Jover. R. (2003) Humanhepatocytes as a tool for studying toxicity and drug metabolism. Curr Drug Me-tab 4,292-312.

(33) Donato, M. T., Castell, J.V. & Gmez-Lechn, M.J. (1999) Characterization ofdrug metabolizing activities in pig hepatocytes for use in bioartificial liver devi-ces. Comparison with other hepatic cellular models. J Hepatol 31,542-549.

(34) Lin, J. H. (1995) Species similarities and differences in pharmacokinetics. DrugMetab Dispo 23, 1008-1021.

41


(35) Donato, M. T., Goethals, F., Gmez-Lechn, M.J., Deboyser, D., De Coster, I.,Roberfroid, M. & Castell, J. V. (1992) Toxicity of the antitumoral drug datellip-tium in hepatic cells: use of models in vitro for the prediction of toxicity in vivo.Toxicol. In Vitro 6, 295-302.

(36) Carere, A., Stammati, A. &, Zucco F. (2002) In vitro toxicology methods: impacton regulation from technical and scientific advancements. Toxicol Lett 127,153-160.

(37) Eisenbrand, G., Pool-Zobel, B., Baker, V., Balls, M., Blaauboer, B.J., Boobis, A.,Carere, A., Kevekordes, S., Lhuguenot, J.C., Pieters, R. & Kleiner, J. (2002) Me-thods of in vitro toxicology. Food Chem Toxicol 40,193-236.

(38) Andersson, T.B., Sjberg, H., Hoffmann, K-J., Boobis, A, R., Watts, P., Edwards,R. J., Lake, B. G., Price, R. J., Renwick, A. B., Gmez-Lechn, M. J., Castell, J.V., Ingelman-Sundberg, M., Hidestrand, M., Goldfarb, P. S., Lewis, D. F. V., Cor-cos, L., Guillouzo, A., Taavitsainen, P. & Pelkonen. O. (2001) An assessment ofhuman liver-derived in vitro systems to predict the in vivo metabolism and clea-rance of almokalant. Drug Metab Disp 29, 712-720.

(39) Pelkonen, O., Myllynen, P., Taavitsainen, P., Boobis, A. R., Watts, P., Lake, B.G., Price, R. J., Renwick, A. B,. Gmez-Lechn, M.J., Castell, J. V. Ingelman-Sundberg, M., Hidestrand, M., Guillouzo, A., Corcos, L., Goldfarb, P. S. & Le-wis D. F. V. (2001) Carbamazepine: a blind assessment of CYP-associated me-tabolism and interactions in human liver-derived in vitro systems. Xenobiotica 31,321-343.

(40) Salonen, J. S., Nyman, L., Boobis, A. R., Watts, P., Lake, B. G., Price, R. J., Ren-wick, A. B., Gmez-Lechn, M.J., Castell, J. V., Ingelman-Sundberg, M., Hides-trand, M., Guillouzo, A., Corcos, L. & Goldfarb, P. S (2003) Comparative studieson the CYP-associated metabolism and interaction potential of selegiline betwe-en human liver-derived in vitro systems. Drug Meta. Disp 31,1093-1102.

(41) Snchez Garca, P. (1999) Investigacin y desarrollo de nuevos frmacos en elumbral del siglo XXI. An R Acad Nac Med 116,16-19.

(42) Castell Ripoll, JV (2004) Desarrollo farmacetico y metabolismo: los problemas,las necesidades, las herramientas. En Citocromo P-450 (M. Cascales y MJ G-mez-Lechn eds) Real Academia Nacional de Farmacia / Instituto de Espaa. Ma-drid. pp 469-494.


42

omicas.pdf

Documents

Transcript of omicas.pdf