ADMET (y II) - doctoradoquimed.es · Unitat de Recerca en Informàtica Biomèdica Universitat...

ADMET

Manuel Pastor . GRIB/CADD. Madrid. 2011

ADMET (y II)

Manuel Pastor

[email protected] de Recerca en Informàtica BiomèdicaUniversitat Pompeu Fabra, Barcelona

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Organización de este curso

Sesión 1

Introducción al ADME

Estudios farmacocinéticos experimentales en diseño de fármacos

Sesión 2

Toxicidad en diseño de fármacos

Ejemplo de predicción in silico de toxicidad

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Toxicidad en diseño de fármacos

La evaluación de las propiedades farmacocinéticas y la seguridad de un fármacoforma parte integral del proceso de desarrollo de un nuevo candidato

Discovery

Developability assesment

Ensayos preclínicos

Ensayos clínicos Ensayos no-clínicos

NDA

Estudios tempranos• in silico, in vitro e in vivo (cortos)

• Orientados a seleccionar candidatos

Estudios normativos• Dictados por reguladores (FDA, EMEA)

• Necesarios para obtener la autorización de usarlo en humanos

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Estudios tempranos de toxicidad

Al final de las etapas de discovery, deben usarse ensayos de toxicidad para descartar compuestos con grandes probabilidades de dar problemas

Requisitos de los ensayos:• Baratos y rápidos • No deben necesitar mucha cantidad de compuesto (in silico>in vitro>in vivo)• Deben ser muy sensibles• Orientados a detectar los problemas más frecuentes y graves

“Fail early, fail fast”

Cada compañía tiene un protocolo propio de pruebas, que intenta optimizar para detectar lo antes posible, del modo más fiable, potenciales efectos tóxicos de los candidatos

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Estudios normativos

El objetivo es detectar posibles efectos tóxicos de los fármacos antes de administrarlo al ser humano en pruebas clínicas

Definido por ICH guidelines (M3):

• Toxicidad general• Toxicidad aguda• Toxicidad dosis repetida

• Farmacología de seguridad (ICH S7A y S7B)

• Genotoxicidad (ICH S2A y S2B)

¡Deben hacerse en condiciones GLP estrictas! Normalmente se externaliza a CRO’s

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Estudios normativos | toxicidad dosis repetida

Los estudios de toxicidad dosis repetidas tienen como objetivo

• Obtener los márgenes de seguridad y NOAEL (no observed adverse effect level)• Identificar órganos diana de la toxicidad • Identificar selectividad a cierta especie/género• Determinar la necesidad de estudios especializados

Estudios:

• Determinación de dosis relevantes para los estudios (alta, baja, intermedia)• Estudios es 2 especies: roedores (rata, ratón) + no-roedores (perro, minicerdo)• Estudios de 2 a 4 semanas, más tiempo de recuperación

En cada estudio, los animales son analizados periódicamente (sangre, orina, general) y al final se sacrifican y se lleva a cabo una necropsia

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Estudios normativos | farmacología de seguridad

Los estudios de farmacología de seguridad tienen como objetivo investigar efectos no deseables, no relacionados necesariamente con el modo de acción

Estudios in vivo (ICH S7A):

• CNS (Batería de observación funcional en rata)• Respiración (Perro)• Funcion CV (ECG de superficie en perros conscientes por telemetría)

Estudios de repolarización ventricular (ICH S7B)

Hablaremos más tarde de esta toxicidad en el ejemplo de

predicción in silico

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Estudios normativos | genotoxicidad

Tienen como objetivo comprobar si el compuesto produce alteraciones en el ADN que puedan conducir a efectos carcinogénicos

La ICH recomienda varios estudios. Entre los recomendados:

In vivoMamíferoGenéticaMicronucleus

In vitroMamíferoCromosómicaLinfoma ratón

In vitroBacteriaGenéticaAmes (Salmonela) o levadura

MétodosTipo célulaMutaciónTest

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Otros estudios

Una vez se aprueba en ensayo del compuesto en humanos, los estudios de toxicidad continúan, tanto en hombre como en animales

Los estudios se diseñan ad hoc, en función de los resultados obtenidos en la etapa pre-clínica

Algunos estudios (toxicidad reproductiva), llevan mucho tiempo y se conducen en paralelo a los estudios clínicos

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Toxicidad idiosincrática

La gran pesadilla de toda industria farmacéutica es encontrarse con fenómenos de toxicidad “idiosincrática”

Se trate de efectos adversos que aparecen con una frecuencia muy baja, asociados a susceptibilidad genética u otros factores

Tienden a detectarse en etapas muy tardías (o incluso en el mercado) y pueden provocar la retirada del mercado

Eg. Vioxx, Lipobay, etc..

Es importante estudiar en profundidad los mecanismos de los efectos tóxicos observados para orientar estudios específicos que detecten estos efectos

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Ejemplo de predicción in silico de toxicidad

En los noventa, la administración de ciertos fármacos no-cardiovasculares (terfenadina, cisapride) se asoció a la aparición de torsades de pointes (TdP) en algunos pacientes

La TdP en una forma rara de arritmia ventricular que puede conducir a fibrilación ventricular y a la muerte súbita del paciente

El riesgo de que un fármaco pueda producir esta forma fatal de arritmia ventricular preocupa a los reguladores y a la industria farmacéutica

Es la causa más frecuente de retrasos en la aprobación de fármacos y la segunda causa de retirada de fármacos del mercado

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Este tipo de arritmia inducida por fármacos se considera que es consecuencia de alteraciones en la repolarización que produce cambios observables en el electrocardiograma de superficie (ECG)

Anomalías en las corrientes iónicas durante la repolarización producen una elongación del segmento QT, llamado síndrome del QT largo (LQTS)

En un ECG normal, el complejo QRS marca la despolarización ventricular, y la onda T el final de la repolarización

El LQTS puede ser congénito o adquirido. Entre este último caso puede deberse a que un fármaco ha bloqueado los canales iónicos involucrados en las corrientes de repolarización

QRS

QT segment

QT segment

Arritmia ventricular inducida por fármacos

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Como consecuencia, los experimentos funcionales in vitro que miden la capacidad del compuesto para bloquear las corrientes IKr en células transfectadas con hERG son usadas ampliamente para estimar el riesgo de que un nuevo candidato produzca LQTS

Entre ellas, la IKr tiene un papel destacado. De hecho, se asume que la mayoría de los fármacos que producen LQTS bloquean el canal iónico IKr (hERG)

¿Es este el método que estamos buscando?

La repolarización ventricular es un proceso complejo que depende de un delicado equilibrio entre distintas corrientes iónicas

IK ICa

IKIKr (hERG)

IKs (KCNQ1)

IKIKr (hERG)

IKs (KCNQ1)

Arritmia ventricular inducida por fármacos

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To hERG or not to hERG?

• La corriente IKr es muy importante, pero no es la única involucrada en la repolarización (eg. IKs y ICa también son importantes)

BloqueohERG

Elongación segmento QT

• El retraso en la repolarización no es la única causa por la que puede aparecer arritmia

Arritmiaventricular

• Lo que queremos predecir

hERG is solo el primer eslabón de una larga cadena de biomarcadores indirectos

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Lo métodos centrados en hERG (in vitro o in silico) ignoran la compleja cadena de eventos que llevan a un fármaco a producir TdP y pueden producir predicciones falsas

Falsos positivos pueden llevar a descartar candidatos valiosos, pero los falsos negativos pueden entrar en fases avanzadas de desarrollo, derrochando dinero, tiempo y recursos

Hay ejemplos publicados de ambas situaciones:

Ebastine1 es un falso positivo

Over mM hERG blocker (pIC50= 6.5),no se observa elongación de QT

Under mM hERG blocker (pIC50= 5.0)25% prolongación QT y muerte súbita en animales

JNJ3032 es un falso negativo

(1) Rico S, Antonijoan RM, Barbanoj MJ. Ebastine in the light of CONGA recommendations for development of third generation antihistamines. J Asthma and Allergy (2009) 2; 73-92.

(2) Towart R et. al Blockade of the IKs potassium channel: An overlooked cardiovascular liability in drug safety screening? J Pharm Toxicol Methods (2009) 60; 1-10

To hERG or not to hERG?

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Nuestro método multiescala considera los eventos que aparecen a distintos niveles:

Un método de simulación multiescala

Predice cómo el fármaco bloquea canales iónicos relevantes

Calcula el efecto del bloqueo iónico en el potencial de acción (AP) de cardiomiocitos aislados

Usa el AP para obtener un ECG simulado, utilizando un modelo monodimensional de tejido ventricular

Molecu

lar

Celular

Tisular

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Se obtiene el cambio en parámetros relevantes, como por ejemplo la prolongación del segmento QT en el ECG

Molecu

lar

Celular

Tisular

Se introduce la estructura 2D de un compuesto


Nuestro método multiescala considera los eventos que aparecen a distintos niveles:

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Molecu

lar

Celular

Tisular

Se construyeron modelos 3D-QSAR para predecir el bloqueo de los canales hERG (IKr) y KCNQ1 (IKs)

Se comenzó por obtener estructuras adecuadas de ambos canales a partir de modelos de homología publicados

hERG (1) KCNQ1 (2)

Nivel molecular

(1) Farid R, Day T, Friesner RA, Pearlstein RA. New insights about HERG blockade obtained from protein modeling, potential energy mapping, and docking studies. Bioorg. Med. Chem. (2006) 14; 3160-73

(2) Lerche C. et al. Chromanol 293B binding in KCNQ1 (Kv7.1) channels involves electrostatic interactions with a potassium ion in the selectivity filter. Mol. Pharmacol. (2009) 71; 1503-11


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Molecu

lar

Celular

Tisular

Las estructuras de todos los compuestos de la serie de entrenamiento se acoplaron en el sitio de unión de ambos canales, usando el programa GOLD y la función ASP

Nivel molecular

Se asume que la mejor pose obtenida para cada compuestos es una representación razonable de su conformación bioactiva


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Molecu

lar

Celular

Tisular

La simetría presente en el sitio de unión y la gran diversidad estructural de la serie de entrenamiento hace imposible usar métodos 3D-QSAR estándar (CoMFA like)

Nivel molecular

Las poses fueron caracterizadas usando descriptores independientes de alineamiento: los nuevos GRid INdependentDescriptors (GRIND-2), implementados en el programa Pentacle


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Molecu

lar

Celular

Tisular

Finalmente los descriptores GRIND-2 se usaron para construir dos modelos PLS

Ambos modelos tienen una capacidad predictiva razonable, comparable con otros modelos publicados

No obstante, la calidad es pobre, al estar limitada por la falta de homogeneidad de los datos obtenidos de la literatura

hERG n 355 r2 0.52 q2 0.46

KCNQ1n 160r2 0.69q2 0.41

Nivel molecular


ADMET


Molecu

lar

Celular

Tisular

En resumen: el modelo 3D-QSAR se usa para predecir el IC50 del bloqueo producido por nuevos compuestos en hERG y KCNQ1

Nivel molecular

hERG pIC50 = 4.9KCNQ1 pIC50 = 7.2

3D QSAR predictionscript

3D structure (CORINA)

Docking (GOLD)

GRIND-2 (Pentacle)

XY

PLS modeling (Pentacle)


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Molecu

lar

Celular

Tisular

La actividad eléctrica de cardiomiocitos aislados fue simulada mediante una versión modificada del modelo dinámico de AP de Luo-Ruddy

El efecto de “bloqueo de poro” se introduce en el modelo usando los valores de IC50 calculados en el nivel molecular para IKr e IKs, usando una fórmula sencilla

b1

IC

D1

1

I

)D(I

50

x

x −=+

=1-b = fracción de canales Ix no-bloqueados

Myocyte

IKr IKs

Nivel celular


ADMET


Molecu

lar

Celular

Tisular

Este modelo, basado en el formalismo de Hodgkin-Huxley, permite calcular la curva de AP y extraer el valor del APD90

integrando en un solo valor el efecto de un fármaco sobre varios canales a una cierta concentración

Los valores de APD90 se pueden pre-calcular para cada par de valores de IC50 sobre IKr e IKs, obteniendo mapas 2D

En estos mapas pueden trazarse ciertos límites de APD90 (por ejemplo un incremento del 10% o el 20%) definiendo regiones de seguridad y de alto riesgo

APD90

90% of

repolarization

pIC50 IKr

pIC

50I K

s

Safe

High risk

Nivel celular

110%120%


ADMET


Molecu

lar

Celular

Tisular

No obstante, no todos los cardiomiocitos del tejido ventricular son equivalentes

Los cardiomiocitos del endocardio, miocardio medio y epicardio tienen diversa proporción IKs/IKr y pueden responder de un modo distinto

Nivel tisular

APD90 a 100nM

Epi35:1

Endo23:1

Mid7:1


ADMET


Molecu

lar

Celular

Tisular

El efecto de esta heterogeneidad en la propagación de la ondacardiaca fue considerado construyendo un modelo monodimensional del una fibra trans-mural

En esta simulación, la propagación del potencial de acción (AP) se describe mediante una ecuación de reacción no lineal

Nivel tisular

Endo Mid Epi

360 180 60

600 células (anchura 100µm)

0x

)t,x(V

)x(R

1

x2

aI

t

)t,x(VC m

i

ionm

m =

∂∂

∂∂++

∂∂

∑


ADMET


Molecu

lar

Celular

Tisular

Esta simulación genera un pseudo-ECG que representa la propagación del latido desde Endo a Epi, a partir de la cual pueden extraerse los valores de APD90 y el intervalo QT en ms

Nivel tisular

La simulación resume los resultados en parámetros relevantes y fáciles de interpretar, para un cierto compuesto a concentración dada

APD90

ECG


ADMET


Molecu

lar

Celular

Tisular

Nivel tisular También pueden calcularse mapas 2D representando el cambio en QT que se obtendría para cualquier combinación de valores de IC50 para IKr y IKs

SafeSafe

High riskHigh risk

pIC50 IKr

pIC

50I K

s

Compuestos con QT bajo 110% pueden considerarse seguros

RiskRisk

Los métodos basados solo en hERG (pIC50 IKr < 6) producen resultados falsos positivos (FP) y falsos negativos (FN)

SafeRisk

pIC50 Ikr= 6


ADMET


El método ha sido probado calculando el cambio de QT que producen algunos compuestos bien conocidos

Validación

5.56.5Ebastine

7.24.9JNJ303

6.9<5HMR1556

<47.9Dofetilide

pIC50 KCNQ1pIC50 hERGCompuesto

DofetilideDofetilide

HMR1556HMR1556

JNJ303JNJ303

EbastineEbastine

Todos los compuestos se probaron a 100nM

Los puntos rosa fueron obtenidos con valores de IC50 experimentales

Los puntos blancos fueron obtenidos con valores de IC50 in silico

∆∆∆∆QT predicho para [100 nM]

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Nuestro método produjo predicciones correctas en todos los casos, ya sea usando valores de IC50 experimentales o in silico. Las predicciones basadas solo en valores experimentales de IC50 hERG fallaron para algunos compuestos, produciendo FN y FP

TNFPno5.56.5Ebastine

TPFN25%7.24.9JNJ303

TPFN12%6.9<5HMR1556

TPTP20%<47.9Dofetilide

Pred. multiscalePred. hERGDQT pIC50 KCNQ1pIC50 kERGCompuesto

Validación

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Hay un prototipo accesible en nuestra web (http://cadd.imim.es/) que puedes ser utilizadopor instituciones académicas

Validación

El método se ha publicado recientemente:Obiol-Pardo C et al. A Multiscale Simulation System for the Prediction of Drug-Induced Cardiotoxicity. J Chem Inf Model

2011; 51(2): 483-92.

ADMET


Applicable en diversas etapas del desarrollo de fármacos:

Aplicabilidad del método

discovery

preclinical

clinical

preclinical

In vitro hERG In vivo LQT

candidatos

candidato

Solo in silico, usa IC50 calculados

Screening de priorización de candidatos

Translacional: de modelos animales a humanos

Modelar los efectos de mutaciones en canales Mixto, hERG experimental + IC50 calculados para otros canales

Más fiable que in vitro hERG por si solo

FIH

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Agradecimientos

Con apoyo financiero de:• European Commission project Virtual Physiological Human Network of Excellence (VPH NoE), eTOX

(IMI-JUEU, 115002) and preDiCT grants (DG-INFSO-224381), • Instituto de Salud Carlos III RETICS HERACLES (RD06/0009) and COMBIOMED (RD07/0067)• Ministerio de Ciencia e Innovación (TEC2008- 02090).

¡Gracias por vuestra atención!

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