magic bulet

Syntetická léčiva
Moderní přístupy k vývoji nových léčiv
Příprava předmětu byla podpořena
projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253
Přírodní léčiva
Empirie, sledování zvířat, pokus-omyl, nashromážděno obrovské množství poznatků
o účincích různých přírodních látek na lidský organismus. Výhradní používání
přírodních léčiv do konce 15. století. V současné době Farmakognozie.
•
Vrbová kůra – Hippokrates, středověk, .., salicin, salicylová kys. aspirin
•
Chinin – chinovníková kůra, antimalarikum, snižuje horečku, hořký,
abortivum
•
Opium – uschlá šťáva obsahující morfin, kodein, thebain, papaverin
(spasmolytikum)
Období iatrochemie (z řeckého iatros = lékař) Paracelsus
Iatrochemici předpokládali, že příčinou špatné funkce organismu jsou změny v jeho
(chemickém) složení. Úkolem lékařů proto je vhodnými (chemickými) prostředky tento
stav napravovat – využití poznatků alchymie.
Paracelsovi se připisuje myšlenka, že jed od léku odlišuje pouze podávané množství.
19. století
Prudký rozvoj chemie v závěru století ke vzniku specializovaných farmaceutických
výrob. Při hledání nových léčiv se nicméně stále pracuje metodou pokus-omyl.
Př. Fenacetin
OEt
O
O
OH
OH
HN
Me
O
fenacetin
O
OH
Me
salicylová
kyselina
O
acetylsalicylová
kyselina
Ve 2. pol. století P. Ehrlich zpozoroval u řady léčiv chemickou specificitu jejich
účinku (magic bullet). Jeho pozorování později vedla k formulaci receptorové
teorie účinku léčiv.
20. století
Rozvoj biochemie, vzniká farmakologie. Zjištění, že biologická aktivita sloučenin je
vázána na esenciální fragment jejich struktury – metoda strukturních variací jako první
racionální přístup k vyhledávání nových biologicky aktivních látek.
60. léta 20. století
První pokusy o formulování korelací mezi strukturou a biologickou aktivitou látek –
QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationships): C.Hansch, S. M. Free a J. W.
Wilson).
70. léta 20. století
Rozhodovací algoritmy pro volbu syntetizovaných sloučenin ve vyhledávací fázi
farmaceutického výzkumu (Toplissovo operační schéma).
Od 2. poloviny 80. let 20. století
Rozvoj výpočetní techniky umožňuje stále dokonalejší 3D studium interakcí sloučenin
s receptory – vznik 3D-QSAR
Kombinatoriální chemie - syntéza chemických knihoven + high throughput screening
Medicinální chemie, farmaceutická chemie, farmakochemie
Vznikla s rozvojem farmaceutického průmyslu v průběhu 20. století

vývoj nových léčiv na základě vyhledávání nových biologicky aktivních
látek (interdisciplinární obor integrující organickou chemii, biochemii a
farmakologii ...)

vývoj generik
Současná situace:

soustředění základního farmaceutického výzkumu zaměřeného na vývoj
nových typů léčiv pouze do několika ekonomicky nejsilnějších
farmaceutických firem

snaha o maximální racionalizaci všech aktivit spojených s vývoje nového
léčiva s cílem zkrátit dobu potřebnou k uvedení na trh a snížit náklady na
vývoj

stále větší zapojení originátorských firem do oblasti generických léčiv
DRUG DISCOVERY
 „Náhodný“ objev (Serendipitous discovery)
 Identifikace účinné látky z tradiční medicíny/přírodních zdrojů Lekce 13,14 JH
 Selective Optimization of Side Activities (SOSA) Lekce 2
 Drug Repurposing Lekce 2
 Využití výsledků metabolických studií Lekce 2
 Chiral switch

 Combichem + High-Throughput Screening (HTS)
 Racionální návrh léčiv (Rational Drug design)
DD&D - PIPELINE CONCEPT
DRUG DISCOVERY
Idea
lead
optimization
Synthesis
testing
:hit
Hit to lead
chemistry
DRUG MARKETING
DRUG EXPANSIONS
DRUG DEVELOPMENT
NDA
Preclinical
testing
"candidate"
Preclinical
testing strategy
Clinical Studies
Approval
Clinical
Studies
New
clinical
indications
Launch
New f orms
Post
marketing
surveillance
Marketing
support
Phase I, II, III
Phase IV
NCE 1981-2010
B – biologická léčiva
N – přírodní léčiva
ND – semisyntetická léčiva;
S – syntetická bez předlohy s novým farmakoforem
S* – syntetická bez předlohy s farmakoforem přítomným v přírodních látkách
S/NM – odvozená od přírodních
V - vakciny
RACIONÁLNÍ NÁVRH LÉČIV
“Using structural information about drug targets or their
natural ligands as a basis for the design of effective drugs.”
Rational Drug Design využívá:
 3D struktury receptorů (enzymů), de novo návrh ligandů
 3D struktury jejich přirozených ligandů k mapování
(agonisté, antagonisté, enzymové inhibitory, …)
 3D struktury komplexů enzym-inhibitor nebo ligand-receptor
Metodiky obměny struktury
Metoda strukturních variací



Předpoklad: biologická aktivita je dána pouze určitou substrukturou.
Postup: obměnou se zjistí, které části původní molekuly jsou:
 nepostradatelné, avšak zaměnitelné bez ztráty účinnosti
 jsou postradatelné, nemají podstatný vliv na biologickou aktivitu
 nepostradatelné pro zachování biologické aktivity a nezaměnitelné za jiný
strukturní element.
Soubor nepostradatených fragmentů (nosných, esenciálních): farmakofor.
5
O
O
4
F
COOH
4
6
3
1
H3C
7
N
8
N
C2H5
kyselina nalidixová
COOH
3
R1
1
N
R2
7
N
R3
antibakteriální chemoterapeutika 3. generace
Metodiky obměny struktury
Bioisosterie - pracovní hypotéza využívaná v metodě strukturních variací.
Předpoklad: u strukturně podobných fragmentů s podobným rozložením hustoty elektronů lze
očekávat podobný vliv na biologickou aktivitu látky.
Bioisostery esterové funkce
O
O
nebo
OR1
R1
Bioisoster karboxylové funkce
N
O
O N
OH
Bioisostery amidů
NH
R
O
R
N N
N N
H
Bioisostery amidinů
NH
NH2
N
NH
O
N O
Bioisostery thiomočoviny
NH
NH2
S
NH
NH 2
N
CN
nebo
NH
NH2
N
NO2
nebo
NH
NH 2
N
SO2 NH 2
Metodiky obměny struktury
Bioisosterie COOH - tetrazol
O
O
O
N N
N
N H
N
N
H
O
N
N
N H
sartany
O
F
O
O
F
OH
N
N
R
N
aktivní
N
N
inaktivní
N
R
N N
O
N
O
F
N
H
NH
N
N
R
N
aktivní
S
Metodiky obměny struktury
Bioisosterie – H2 antihistaminika
H
N
NH2
N
histamin
H
N
H
N
H
N
NH
H
N
N
S
N
N
NH2
N-guanylhistamin
H
N
H
N
HN
Me
H
N
Me
O
Me N
Me
N
N
Me
cimetidin
S
H
N
NO2
HN
S
Me
ranitidin
burimamid
neúèinný in vivo
NH2
H
N
N
S
H
N
H
N
S
Me metiamid
úèinný, vedl. úèinky
H2N
Me
N
N
NH2
S
S
famotidin
N
SO2NH2
Vliv prostorového uspořádání funkčních skupin v molekule na
biologickou aktivitu
COOH
COOH
Vliv konstituce
HO
OH
kyselina salicylová
antipyretikum ( jako Ac - derivát)
protizánì tlivé úèinky (jako Ac -derivát)
antiagregaèní úèinky (jako Ac derivát)
keratolytikum
H
Vliv konfigurace
HOOC
kyselina 4-hydroxybenzoová
dezinficiens (estery)
COOH
H
COOH
H
H
COOH
kyselina (E)-butendiova (fumarová)
dezinficiens
vehiculum pro Fe2+
kyselina (Z)-butendiova (maleinová)
iritant
Pøíklady látek, jejichž aktivita je vázána na urèitou relativní konfiguraci na cyklu:
Me
Cl
COOH
Ph
NH2
tranylcypromin
antidepresivum
H2N
tranexamová kyselina
antifibrinolytikum
NH N
H2NSO2
O
klopamid
diuretikum
Me
Vliv prostorového uspořádání funkčních skupin v molekule na
biologickou aktivitu
Vliv konfigurace – chiralita
 Enantiomery se obvykle liší biologickou aktivitou (proč asi???) účinek,
účinnost, toxicita.
 Eutomer - stereoisomer s vyšší biologickou aktivitou
 Distomer („isomerní balast“) - stereoisomer s nižší biologickou aktivitou.
 Eudismický poměr – poměr biologické aktivity eutomeru a distomeru.
Příklady:
a) rozdílná míra účinku
O
Me
Me
COOH
F
COOH
COOH
N
N
MeO
MeO
Me
(S)-naproxen
28x úèinnì jší
O
N
(R)-naproxen
Me
ofloxacin
O
F
Me
Me3+N
Cl
O
Me
O
Me
-
(S)-methacholin
250x úèinnì jší
Me3+N
O
COOH
O
Cl
(R)-methacholin
N
N
Me
-
Me
N
O
levofloxacin
(S)-ofloxacin
Me
Koncept privilegované struktury
Privilegovaná struktura

Termín byl původně navržen koncem 80. let pro struktury, které
reagují s určitým typem receptorů/receptorů nebo se skupinami
receptorů.

Funkcí takové struktury je nést funkční skupiny interagující s
danými receptory ve vhodném prostorovém uspořádání
(molecular scaffold).

Ukazuje se, že řada privilegovaných struktur interaguje s větším
počtem „molecular targets“.

Vhodné privilegované struktury vnáší do molekuly také
„druglikeness“.

Koncept se využívá již ve stadiu navrhování (kombichem – HTS).
Koncept privilegované struktury
Privilegovaná struktura - bifenyl
Koncept privilegované struktury
Privilegovaná struktura – benzodiazepinový skelet
Koncept privilegované struktury
Privilegovaná struktura – dihydropyridinový kruh
Současné trendy ve vývoji chirálních léčiv

Je-li nové léčivo uváděné na trh chirální, registrační autority budou požadovat,
aby byl registrován stereoisomer s lepším terapeutickým efektem.

U již dříve zaregistrovaných racemátů chirálních léčiv budou postupně uváděny
na trh enantiomery s lepším terapeutickým efektem (tzv. chiral switch nebo
racemate-to-single-enantiomer-switch).
Příklady:
OH
OH
N
Bu
H
N
HO
t-Bu
salbutamol
H
N
Me
OMe
Me
O
Me
N
Bu
H
N
N
OMe
N
H
omeprazol
bupivakain
OH
HO
t-Bu
(R)-salbutamol
levarbuterol
O
S
N
OH
H
N
Me
Me
O
Me
(S)-bupivakain
OMe
Me
Me
N
O
S
N
N
H
(S)-omeprazol
esomeprazol
OMe
Kvantitativní vztahy mezi strukturou a biologickou aktivitou
(Quantitative Structure-Activity Relationships – QSAR)
Předpoklady:

biologická aktivita látky závisí na jejím transportu k místu účinku (site of
action) a na schopnosti látky vázat se k tomuto místu

transport látky k místu účinku závisí na její lipofilitě (→ vlivy farmakokinetické)

schopnost látky vázat se k místu účinku ovlivňují především elektronové a
sterické vlastnosti
Obecná formulace vztahu mezi strukturou a biologickou aktivitou látky
Φ = f(X)
Φ
X
Hansch:
biologická aktivita
parametry struktury účinné látky
log (1/C) = k1 π + k2 π2 + k3 σ + k4 ES + k5
σ Hammettova substituentová konstanta (u substituce aromat. jádra)
π substituentový parametr lipofility;
πX = log (PX / PH)
P - rozdělovací koeficient v soustavě oktan-1-ol - voda
ES sterická konstanta
Kvantitativní vztahy mezi strukturou a biologickou aktivitou
(Quantitative Structure-Activity Relationships – QSAR)
Jak to funguje?
1. V sérii strukturně příbuzných látek se pro všechny z nich stanoví
biologická aktivita.
2. Do matematického modelu se dosadí příslušné známé hodnoty
charakteristik jednotlivých členů série (σ, π, ES).
3. Provede se regresní analýza; jejím výsledkem jsou konstanty k1 až k5
modelu.
4. U nově navržené potenciální biologicky aktivní látky můžeme predikovat
její biologickou aktivitu. Pravděpodobnost, že skutečné vlastnosti budou
odpovídat predikovaným, závisí na kvalitě modelu.
Modely lze různě modifikovat, např.:

použitím Taftových konstant pro popis strukturních obměn v alifatické části
molekuly

použití tzv. indikátorové proměnné I (logická proměnná vyznačující přítomnost či
absenci) nějakého strukturního fenoménu v molekule (I = 1, fenomén existuje, I =
0, fenomén neexistuje)
Toplissovo operační schéma (Toplissův strom)

Algoritmizovaná rozhodovací pravidla odvozená na základě Hanschových předpokladů.

Nevyžadují vytvoření matematického modelu vztahu mezi strukturou a biologickou aktivitou.

Při jejich aplikaci lze rychle nalézt nejúčinnější derivát v sérii strukturně podobných látek.
Příklad (pro derivatizaci aromatického jádra):
H
4-Cl(n)
4-OMe(n)
4-OMe(s)
4-Cl(s)
3-Cl
4-NMe2(n)
4-Me(n)
4-OMe(v)
4-NMe2(s)
4-Me(s)
4-Cl(v)
4-Me(v)
3,4-Cl2(n)
3,4-Cl2(s)
4-CF3
3-Cl(n)
3-Cl(s)
3-Cl(v)
3-NMe2
3-Me
3-CF3
2,4-Cl2
3,5-Cl2
4-NO2
4-NMe2(v)
4-t-Bu
3,4-Cl2(v)
3-CF3, 4-Cl
3-CF3, 4-NO2
4-NH2, 4-OH
(v) znamená vyšší, (s) stejnou a (n) nižší biologickou účinnost ve srovnání s původní látkou
CADD = CAMD
„Klasické“ QSAR metody (Hansch, Free a Wilson)
Vliv sterických, hydrofobních a elektrostatických interakcí mezi látkou a
receptorem na biologickou odezvu formou „černé skříňky“.
Nemohou tedy postihnout vliv vzájemného prostorového uspořádání těch
fragmentů látky, které jsou odpovědné za uvedené typy interakcí.
CADD
Computer-Assisted Drug Design
CAMD
Computer-Assisted Molecular Design (synonymum)

Počátky těchto metod zhruba v 80. letech 20. století (rozvoj výpočetní
techniky).

Metody CADD (CAMD) dovolují studovat interakce (prostorové) mezi
receptorem a potenciálním léčivem
Princip: komplementarita struktur receptoru a aktivní látky
CADD = CAMD
Molecular docking
Je-li známá struktura receptoru (nebývá pravidlem), lze pomocí vhodných
výpočetních programů zjistit, zda a jak je navržená látka schopná vázat se k
danému receptoru (docking).
Dva základní přístupy:

Komplementarita tvarů – srovnávají se tvary receptoru a energeticky
optimalizovaného ligandu

Simulace – energeticky se optimalizuje komplex receptor-ligand
„Drug - likeness“
Koncept je založen na tom, že používaná léčiva mají řadu fyzikálněchemických vlastností v poměrně úzkém rozmezí.
Klíčové vlastnosti: molekulová hmotnost, lipofilita, pKa, …
Jsou používány různá pravidla, nejznámější je Lipinskiho pravidlo 5
(Lipinski rule of 5) pro orální biodostupnost (max. 1 porušení):




Maximálně 5 donorů vodíkových vazeb (NH, OH)
Maxaximálně 10 (2 X 5) akceptorů vodíkových vazeb (N, O)
MW < 500
Rozdělovací koeficient oktanol-voda - log P < 5 (většinou se neměří,
clog P)
Kvantitativní odhad „drug-likeness“ (QED) v rozmezí 0 až 1 je počítán
Speciální softwarem.
Modifikace farmakokinetických vlastností léčiv
a) Modifikace lipofility léčiv
např.:
OH
OH
OH
HO
H
N
t-Bu
salbutamol
OH
HO
H
N
O
salmeterol
Obě látky (β2-adrenergika) mají stejný farmakofor a uvolňují hladké svalstvo
ovládající dýchací cesty.
Salbutamol učinkuje okamžitě po podání (např. při akutních astmatických
záchvatech)
Salmeterol (depot v lipofilních tkáních) se používá jako prevence proti tzv.
perzistentnímu nočnímu astmatu.
I. Výzkumná fáze – testování

In vitro
 testování na tkáňových kulturách
 testování na isolovaných orgánech
 vazebné studie na isolovaných nebo biotechnologicky
připravených receptorech
 testování antimikrobiálních (antivirových) látek
 high-throughput screening - knihovny

In vivo
 vyjímečně jako primární screening
 ověření aktivity na omezeném počtu zvířat (myš)
 stanovení akutní toxicity
II. Preklinický vývoj

Širší biologické hodnocení
 ověření aktivity in vivo na více druzích
 farmakokinetika (osud léčiva v organismu, biodostupnost)
 farmakodynamika (vliv na KVS, CNS, GIS, UGS)

Toxikologické studie
 speciální toxikologie (mutagenita, genotoxicita,
teratogenita, kancerogenita, …)
 subchronická a chronická toxicita

Optimalizace syntézy, vývoj analytických metod

Vývoj lékové formy
II. Preklinický vývoj

Širší biologické hodnocení
 ověření aktivity in vivo na více druzích
 farmakokinetika (osud léčiva v organismu, biodostupnost)
 farmakodynamika (vliv na KVS, CNS, GIS, UGS)

Toxikologické studie
 speciální toxikologie (mutagenita, genotoxicita,
teratogenita, kancerogenita, …)
 subchronická a chronická toxicita

Optimalizace syntézy, vývoj analytických metod

Vývoj lékové formy
III. Klinický vývoj
Fáze 0:
microdosing – nepovinná fáze
Fáze I:
metabolická studie a farmakokinetika u zdravých
dobrovolníků
Fáze II:
jednotlivé a opakované podání pacientům,
v různých dávkách (ověření účinku, vedlejší účinky,
biochemické parametry, hladiny léčiva a metabolitů)
Fáze III:
opakované podání – srovnávací studie se známými
standardy (multicentrická studie)
(Fáze IV:
Postmarketingové monitorování)
GENERICKÁ LÉČIVA
Generická léčiva – terapeutické ekvivalenty originálních léčiv zaváděná po
uplynutí patentové ochrany a ochrany registračních dat v dané zemi
EU – Essential similarity
 Existence schváleného srovnávacího originálního léčiva v dané zemi
 Identická API (Active Pharmaceutical Ingredient), excipienty se mohou lišit
 Identická síla, léková forma a cesta podání (x supergenerika)
 Identická indikace
 Musí být bioekvivalentní s originálním léčivem
 Musí mít identickou nebo velmi podobnou specifikaci jako originální léčivo
(stejný profil nečistot)
 Musí být vyrábět pod SVP = GMP (Good Manufacturing Practice)
Bioekvivalence
Bioequivalence
Termín z oblasti farmakokinetiky. Dva různé přípravky obsahující stejnou
účinnou látku se považují za bioekvivalentní, jestliže při stejném způsobu
podání a stejném dávkování vykazují v rozsahu regulační autoritou
povolené odchylky stejnou závislost koncentrace účinné látky na čase v
systémové cirkulaci. Při uvádění generických přípravků na trh je nezbytné
prokázat jejich bioekvivalenci s originálem. Je třeba mít na paměti, že
definice bioekvivalence se může u jednotlivých autorit odpovědných za
registraci léčiv (FDA, EMEA a další) v detailech lišit.
Kuchař M. (Editor): Farmaceutický encyklopedický slovník (nakladatelství VŠCHT Praha,
2013???)
Bioekvivalenční studie
 Srovnání
s potenciálním
generikem
Thankoriginálu
you forz trhu
your
kind attention
 Provádí se zkřížená studie na dobrovolnících
 Vzorky sera/plasmy jsou analyzovány v pravidelných intervalech na API
(popř. účinný metabolit)
 Klíčové farmakokinetické parametry (AUC, Cmax, Tmax ) jsou statisticky
vyhodnocovány
 90 % konfidenční interval v limitech 80 (90) % to 125 (110) %
37