La valutazione dei possibili effetti collaterali a cui un candidato farmaco potrebbe dar luogo una volta somministrato rappresenta uno snodo cruciale lungo la via verso il successo all’interno di una pipeline di sviluppo farmaceutico. I ricercatori dell’Università del Texas – San Antonio hanno sviluppato un nuovo software che, nelle loro intenzioni, dovrebbe aiutare a predire la gravità degli effetti collaterali che potenzialmente associati a una certa molecola fin dalle fasi precoci di sviluppo. Il programma utilizza un “approccio d’insieme” per valutare la presenza di gruppi-chiave nella struttura chimica del composto che siano già noti per l’essere associati alla comparsa di particolari effetti tossici per l’organismo umano.
I risultati ottenuti con il nuovo algoritmo sono stati pubblicati sull’International Journal of Computational Biology and Drug Design: i ricercatori hanno testato quasi 900 molecole ad azione farmacologica incrociando i dati rispetto a un pool di 1385 possibili effetti collaterali. In una seconda fase, sono state testate 2883 piccole molecole in via sviluppo facenti parte della DrugBank database e non ancora testate dal punto di vista della tossicità. In molti casi, riportano i ricercatori americani, è risultato possibile predire anche effetti collaterali non evidenziati tramite altri software già in uso. Il modello è stato anche usato per predire alcune strutture chimiche che potrebbero essere legate alla comparsa di effetti collaterali.
Secondo i suoi inventori, l’algoritmo potrebbe supportare le aziende e le autorità regolatorie nella valutazione dei possibili effetti collaterali prima che il farmaco inizi le ultime fasi di sviluppo clinico ed entri sul mercato. Attualmente, oltre alla farmaco-tossicologia pre-clinica in vitro e in vivo, la maggior parte delle informazioni sugli effetti collaterali di un nuovo prodotto vengono raccolte nelle fasi cliniche 1 e 2. Il poter predire fin dalle prime fasi di un progetto la possibile tossicità delle diverse molecole candidate permette di finalizzare in modo ottimale l’individuazione del lead compound, e di risparmiare quindi notevoli risorse sia dal punto di vista dei tempi che dei costi per portare il nuovo farmaco sul mercato.
