São Paulo

2014

Toxicologia In Silico:

Aplicação de modelos in silico para verificação de efeitos toxicológicos no

contexto da indústria farmacêutica.

Farm. Carlos Eduardo Matos

Gerente de projetos e estudos - Computational and In Silico Toxicology – Intertox

I Fórum de Ensaios Pré-clínicos

Overview

• Introdução e contexto

• Diretrizes sobre aplicação de modelos in silico

• Bases técnicas e de aplicação

• Validação de modelos para fins regulatórios

• Aplicação no contexto da indústria

Ciência e evolução do conhecimento

Toxicologia: ciência em crise

Empirismo

histórico

Toxicologia Experimental

Ciência base

Observacional

Avanços em informática, estatística,

química computacional,

biologia e toxicologia

Toxicologia Computacional

Ciência preditiva (Predictive Toxicology)

in vivo in vitro e ex vivo in chemico in silico

•Histórico

Quebra de Paradigma

Atual pressão contra utilização

excessiva de animais

• 3R Philosophy - Replacement, Refinement and

Reduction (Substituição, Refinamento e Redução)

• Necessidade de mobilização e resposta de organizações no Brasil e no mundo em relação aos chamados testes “redundantes” e “obsoletos”;

• Revisão de regulamentações e protocolos de teste, e, estímulo ao desenvolvimento, validação e aplicação de métodos alternativos.

Toxicologia Computacional X Toxicologia

no século 21

Aplicação de modelos in silico

Aplicação complementar x Substitutiva

Aplicação de modelos in silico

Hartung, T. *et al.+ Food for Thought … Integrated Testing Strategies for Safety Assessments. ALTEX, 30(1): p. 3–18, 2013.

Diretrizes sobre modelos in silico

Validação de modelos in silico para fins regulatórios – Diretriz OECD

Validação de modelos in silico para fins regulatórios – Diretriz OECD

• Os princípios de validação de modelos (Q)SAR da OECD

• 1- Um endpoint definido

• 2- Um algoritmo inequívoco;

• 3- Um domínio de aplicabilidade definido

• 4- Medidas apropriadas de qualidade de ajustamento, robustez e preditividade

• 5- Uma interpretação mecanística, se possível

Definição e escopo da Toxicologia In Silico

Reconhecimento de padrões

SAR (Structure-activity Relationship)

• Associação entre determinado fragmento molecular ou

(sub)estrutura com a atividade biológica (neste caso,

toxicidade);

Desenvolvimento de alertas estruturais

QSAR (Quantitative Structure-activity Relationship) ou QSTR (Quantitative Structure-Toxicity Relationship)

• Correlação quantitativa entre determinada atividade biológica e as propriedades físico-químicas/estruturais Descritores moleculares

• Padrões de comportamento em determinadas categorias químicas (ex: alcoóis, ésteres, etc.)

Modelos de regressão

• Modelo de Regressão Linear Simples

y = a + bx (Eq.2)

• Modelo de Regressão Linear Múltipla (RLM)

y= a + bx1 + cx2

Em que:

• y é o endpoint de toxicidade definido

• a, b e c são parâmetros de ajustamento

• X, x1 e x2 são variáveis independentes (descritores moleculares)

Descritor x Resposta

• Coeficiente de correlação (r)

• r = 0 (Não há correlação entre o descritor e a resposta)

• r= +1 (Correlação positiva perfeita)

• r= -1 (correlação negativa perfeita)

• Problema de correlação entre descritores

• Número de componentes do training set / descritores = no mínimo 5.

Ex: Relação Estrutura-atividade

• Predição de potenciais ligantes de receptores estrogênicos

“Weak binder, NH2” - MW < 170 and with a non-impaired NH2

group attached to an 5 or 6 C-atoms ring;

“Moderate binder, NH2” - MW >= 170 and MW =< 200 and with a

non-impaired NH2 group attached to 5 or 6 C-atoms ring;

“Strong binder, NH2” - MW > 200 and MW =< 500 and with a non-

impaired NH2 group attached to 5 or 6 C-atoms ring;

Reatividade e explicação mecanística

• Entendimento da toxicidade como resultado da reatividade entre moléculas e biomoléculas:

– sensibilização dérmica; – sensibilização respiratória; – toxicidade aquática; – Mutagenicidade; – Hepatotoxicidade; – E outros;

• Interface com modelos in chemico, in vitro, in vivo e estudos epidemiológicos.

• Exemplos: • RC50 (concentração da substância na qual 50% da metade do tiol presente no peptídeo Glutationa é

desativado em determinado tempo de reação)

Aplicação no contexto da

indústria farmacêutica

P&D: importância das triagens em curto e longo prazo

Relação Estrutura-atividade

•Vantagens competitivas e identificação do grau de preocupação dos produtos de maneira antecipada (desenvolvimento inteligente)

Triagens e seleção de moléculas com menor perfil de preocupação

Seleção e priorização de

candidatos e testes com animais

Produto candidato

3

Produto candidato

1

Produto candidato

2

Produto candidato

6

Produto candidato

5

Produto candidato

4

Impurezas em medicamentos • A computational toxicology

assessment should be performed using (Q)SAR methodologies that predict the outcome of a bacterial mutagenicity assay (Ref. 6). Two (Q)SAR prediction methodologies that complement each other should be applied. One methodology should be expert rule-based and the second methodology should be statistical-based”

• “The absence of structural alerts

from two complementary (Q)SAR methodologies (expert rule-based and statistical) is sufficient to conclude that the impurity is of no mutagenic concern, and no further testing is recommended”

International Conference on Harmonisation of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use (ICH). M7 Guideline: Assessment and Control of DNA Reactive (Mutagenic) Impurities In Pharmaceuticals To Limit Potential Carcinogenic Risk. ICH Harmonised Tripartite Guideline, 2014.

Impurezas em medicamentos

EMA - European Medicines Agency. Guideline on the Environmental Risk Assessment of Medicinal Products for Human Use- Doc. Ref. EMEA/CHMP/SWP/4447/00. Pre-Authorisation Evaluation of Medicines for Human Use. London: Committee For Medicinal Products for Human Use (CHMP), 2006. ______________.Questions and answers on 'Guideline on the environmental risk assessment of medicinal products for human use (EMA/CHMP/SWP/44609/2010). Committee for Medicinal Products for Human Use (CHMP), 2011.

Impurezas em medicamentos

• Modelos in silico:

– Necessidade destes modelos para a Qualificação de Impurezas conforme as diretrizes internacionais

– Importância para tomada de decisão e controle de risco carcinogênico e status de conformidade (Qualificação de impurezas conforme as normas vigentes);

– Consulta Pública n° 68, de 29 de agosto de 2014;

Bases de dados – Modelos QSAR validados

• http://qsardb.jrc.it/qmrf/index.jsp

Bases de dados

• DSSTox (Distributed Structure-Searchable Toxicity

Database)

• Dados de resultados de modelagens computacionais, testes

in vitro, e outras abordagens.

Perspectivas para o Brasil

- Importância -- Custo-efetividade em triagens e avaliação de segurança -- Qualificação de impurezas e contaminantes conforme as diretrizes internacionais - Necessidades --alinhamento das organizações quanto aos contextos específicos em que já são exigidos e aplicados modelos in silico no Brasil e no mundo -- mecanismos de interação/diálogo e comissões para discutir boas práticas e consensos de teste em relação aos modelos nos diferentes contextos (farmacêutico, cosmético, agroquímico e outros).

Núcleo de Toxicologia Computacional

• Publicado em 2013 o primeiro livro sobre Toxicologia In Silico em língua portuguesa

• Qualificação de impurezas (FDA/ICH/EMEA compliance)

• Estudos com novas moléculas

Referências

BRASIL. Congresso Nacional. Lei nº 11.794. Regulamenta o inciso VII do § 1º do art. 225 da Constituição Federal, estabelecendo

procedimentos para o uso científico de animais; revoga a Lei nº 6.638, de 8 de maio de 1979; e dá outras providências. Publicada

no D.O.U. de 09/10/2008, Seção I, Pág. 1.

ECHA - European Chemicals Agency. Guidance on information requirements and chemical safety assessment Chapter R.6: QSARs

and grouping of chemicals. Helsínquia: ECHA, 2008. 134p.

EMA - European Medicine Agency. Guideline on the Limits of Genotoxic Impurities. Committee For Medicinal Products For

Human Use (CHMP): London, 2006.

EKINS, S. Computational Toxicology: Risk Assessment for Pharmaceutical and Environmental Chemicals. Wiley Series on Technologies for the Pharmaceutical Industry. New Jersey: Wiley, 2007.

NCR-National Research Council. Toxicity Testing in the 21st Century: A Vision and a Strategy. New York: Committee on Toxicity

Testing and Assessment of Environmental Agents, 2007. 226 p.

NCR - NATIONAL RESEARCH COUNCIL. Recognition and Alleviation of Pain in Laboratory. Washington: Committee on Recognition

and Alleviation of Pain in Laboratory, 2009.

SANTOS, C. E. M. Toxicologia In Silico: Fundamentos e aplicações. São Paulo: Plêiade, 2013

Referências (cont.) OECD - ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT. Guidance Document on the

Validation of Quantitative) Structure-Activity Relationships [(Q)SAR] Models. Paris: Inter-Organisation Programme for the Sound Management of Chemicals (IOMC), 2007. 154 p.

UNITED NATIONS. Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals (GHS). 4 ed. New York and Geneva:

UNECE, 2011.

USEPA – United States Environmental Protection Agency. A framework for a computati onal toxicology. Washington: U. S. Environmental Protecti on Agency Offi ce of Research and Devel- opment, 2003. 38 p.

_____. Technical Working Group on Pesticides (TWG). NAFTA TWG Quantitative Structure Activity Relationships (Q)SAR] Guidance Document. Washington: North American Free Trade Agreement (NAFTA), 2012.

______. Offi ce of Chemical Safety and Polluti on Preventi on (OC- SPP). Sustainable Futures (2013b). Disponível em: <www.epa. gov/oppt/sf/>. Acesso em 10 de novembro de 2013.

Obrigado!

c.eduardo@intertox.com.br