Con cada paso sucesivo del proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos, la probabilidad de \u00e9xito se vuelve cada vez m\u00e1s peque\u00f1a. Cr\u00e9dito: Duxin Sun y Hongxiang Hu <\/p>\n
Se necesitan de 10 a 15 a\u00f1os y alrededor de mil millones de d\u00f3lares para desarrollar un f\u00e1rmaco exitoso. A pesar de estas importantes inversiones en tiempo y dinero, el 90 % de los f\u00e1rmacos candidatos en ensayos cl\u00ednicos fracasan. Ya sea porque no tratan adecuadamente la afecci\u00f3n a la que est\u00e1n destinados o porque los efectos secundarios son demasiado fuertes, muchos candidatos a f\u00e1rmacos nunca avanzan a la etapa de aprobaci\u00f3n. <\/p>\n
Como cient\u00edfico farmac\u00e9utico que trabaja en el desarrollo de f\u00e1rmacos, me siento frustrado por esta alta tasa de fallas. Durante los \u00faltimos 20 a\u00f1os, mi laboratorio ha estado investigando formas de mejorar este proceso. Creemos que comenzar desde las primeras etapas de desarrollo y cambiar la forma en que los investigadores seleccionan posibles candidatos a f\u00e1rmacos podr\u00eda conducir a mejores tasas de \u00e9xito y, en \u00faltima instancia, a mejores f\u00e1rmacos.<\/p>\n
\u00bfC\u00f3mo funciona el desarrollo de f\u00e1rmacos?<\/p>\n
Durante las \u00faltimas d\u00e9cadas, el desarrollo de f\u00e1rmacos ha seguido lo que se denomina un proceso cl\u00e1sico. Los investigadores comienzan por encontrar un objetivo molecular que causa la enfermedad, por ejemplo, una prote\u00edna producida en exceso que, si se bloquea, podr\u00eda ayudar a detener el crecimiento de las c\u00e9lulas cancerosas. Luego examinan una biblioteca de compuestos qu\u00edmicos para encontrar posibles candidatos a f\u00e1rmacos que act\u00faen sobre ese objetivo. Una vez que identifican un compuesto prometedor, los investigadores lo optimizan en el laboratorio.<\/p>\n
La optimizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos se centra principalmente en dos aspectos de un candidato a f\u00e1rmaco. Primero, tiene que ser capaz de bloquear fuertemente su objetivo molecular sin afectar a los irrelevantes. Para optimizar la potencia y la especificidad, los investigadores se enfocan en su relaci\u00f3n estructura-actividad, o c\u00f3mo la estructura qu\u00edmica del compuesto determina su actividad en el cuerpo. En segundo lugar, tiene que ser \u00absimilar a un f\u00e1rmaco\u00bb, lo que significa que puede ser absorbido y transportado a trav\u00e9s de la sangre para actuar sobre su objetivo previsto en los \u00f3rganos afectados.<\/p>\n
Una vez que un candidato a f\u00e1rmaco cumple con los puntos de referencia de optimizaci\u00f3n del investigador, contin\u00faa hasta pruebas de eficacia y seguridad, primero en animales, luego en ensayos cl\u00ednicos con personas.<\/p>\n
Los medicamentos pasan por una serie de etapas de desarrollo y prueba antes de administrarse a personas en ensayos cl\u00ednicos. <\/p>\n
\u00bfPor qu\u00e9 fracasa el 90 % del desarrollo de f\u00e1rmacos cl\u00ednicos?<\/p>\n
Solo 1 de cada 10 candidatos a f\u00e1rmacos supera con \u00e9xito las pruebas de ensayos cl\u00ednicos y la aprobaci\u00f3n reglamentaria. Un an\u00e1lisis de 2016 identific\u00f3 cuatro posibles razones para esta baja tasa de \u00e9xito. Los investigadores encontraron que entre el 40% y el 50% de los fracasos se debieron a la falta de eficacia cl\u00ednica, lo que significa que el medicamento no pudo producir el efecto deseado en las personas. Alrededor del 30% se debieron a una toxicidad inmanejable o efectos secundarios, y del 10% al 5% se debieron a propiedades farmacocin\u00e9ticas deficientes, o qu\u00e9 tan bien se absorbe y excreta un f\u00e1rmaco en el cuerpo. Por \u00faltimo, el 10% de los fracasos se atribuy\u00f3 a la falta de inter\u00e9s comercial y la mala planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica. <\/p>\n
Esta alta tasa de falla plantea la pregunta de si hay otros aspectos del desarrollo de f\u00e1rmacos que se est\u00e1n pasando por alto. Por un lado, es un desaf\u00edo confirmar verdaderamente si un objetivo molecular elegido es el mejor marcador contra el que detectar f\u00e1rmacos. Por otro lado, es posible que el proceso actual de optimizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos no haya conducido a seleccionar los mejores candidatos para realizar m\u00e1s pruebas.<\/p>\n
Los candidatos a f\u00e1rmacos que llegan a los ensayos cl\u00ednicos deben lograr un delicado equilibrio entre dar solo suficiente droga para que tenga el efecto deseado en el cuerpo sin causar da\u00f1o. La optimizaci\u00f3n de la capacidad de un f\u00e1rmaco para identificar y actuar con fuerza sobre su objetivo previsto es claramente importante en la forma en que es capaz de lograr ese equilibrio. Pero mi equipo de investigaci\u00f3n y yo creemos que se ha hecho demasiado hincapi\u00e9 en este aspecto del rendimiento de los f\u00e1rmacos. Optimizar la capacidad de un f\u00e1rmaco para llegar a las partes del cuerpo enfermas en niveles adecuados y evitar las partes del cuerpo sanas, su exposici\u00f3n a los tejidos y su selectividad, es igual de importante.<\/p>\n
Por ejemplo, los cient\u00edficos pueden pasar muchos a\u00f1os tratando de optimizar la potencia y la especificidad de los f\u00e1rmacos candidatos. de manera que afectan a sus dianas en concentraciones muy bajas. Pero esto podr\u00eda ser a expensas de garantizar que suficiente medicamento llegue a las partes correctas del cuerpo y no cause da\u00f1o al tejido sano. Mi equipo de investigaci\u00f3n y yo creemos que este proceso de optimizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos desequilibrado puede sesgar la selecci\u00f3n de candidatos a f\u00e1rmacos y afectar su rendimiento final en los ensayos cl\u00ednicos.<\/p>\n
Mejorando el proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos<\/p>\n
En los \u00faltimos Durante d\u00e9cadas, los cient\u00edficos han desarrollado e implementado muchas herramientas y estrategias de mejora exitosas para cada paso del proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos. Estos incluyen la detecci\u00f3n de alto rendimiento que utiliza robots para automatizar millones de pruebas en el laboratorio, lo que acelera el proceso de identificaci\u00f3n de posibles candidatos; dise\u00f1o de f\u00e1rmacos basado en inteligencia artificial; nuevos enfoques para predecir y probar la toxicidad; y una selecci\u00f3n de pacientes m\u00e1s precisa en los ensayos cl\u00ednicos. Sin embargo, a pesar de estas estrategias, la tasa de \u00e9xito a\u00fan no ha cambiado mucho.<\/p>\n
El sistema STAR proporciona una forma sistem\u00e1tica de abordar la selecci\u00f3n de candidatos a f\u00e1rmacos, teniendo en cuenta diferentes factores que juegan un papel en el \u00e9xito cl\u00ednico que puede tener un f\u00e1rmaco. ser. Cr\u00e9dito: Duxin Sun y Hongxiang Hu <\/p>\n
Mi equipo y yo creemos que explorar nuevas estrategias centradas en las primeras etapas del desarrollo de f\u00e1rmacos cuando los investigadores est\u00e1n seleccionando compuestos potenciales puede ayudar a aumentar el \u00e9xito. Esto podr\u00eda hacerse con nueva tecnolog\u00eda, como la herramienta de edici\u00f3n de genes CRISPR, que puede confirmar con m\u00e1s rigor el objetivo molecular correcto que causa la enfermedad y si un medicamento realmente lo est\u00e1 atacando. <\/p>\n
Y tambi\u00e9n podr\u00eda hacerse a trav\u00e9s de un nuevo sistema STAR que mi equipo de investigaci\u00f3n y yo dise\u00f1amos para ayudar a los investigadores a elaborar mejores estrategias sobre c\u00f3mo equilibrar los muchos factores que hacen que un f\u00e1rmaco sea \u00f3ptimo. Nuestro sistema STAR otorga a la exposici\u00f3n tisular y al aspecto de selectividad de un f\u00e1rmaco, que se pasan por alto, la misma importancia que su potencia y especificidad. Esto significa que la capacidad de un f\u00e1rmaco para llegar a las partes del cuerpo enfermas a niveles adecuados se optimizar\u00e1 tanto como la precisi\u00f3n con la que puede afectar a su objetivo. Para ello, el sistema agrupa los f\u00e1rmacos en cuatro clases en funci\u00f3n de estos dos aspectos, junto con las dosis recomendadas. Las diferentes clases requerir\u00edan diferentes estrategias de optimizaci\u00f3n antes de que un f\u00e1rmaco pase a m\u00e1s pruebas.<\/p>\n
Un candidato a f\u00e1rmaco de Clase I, por ejemplo, tendr\u00eda una alta potencia\/especificidad, as\u00ed como una alta exposici\u00f3n\/selectividad del tejido. Esto significa que solo necesitar\u00eda una dosis baja para maximizar su eficacia y seguridad y ser\u00eda el candidato m\u00e1s deseable para seguir adelante. Un candidato a f\u00e1rmaco de Clase IV, por otro lado, tendr\u00eda una baja potencia\/especificidad as\u00ed como una baja exposici\u00f3n\/selectividad del tejido. Esto significa que es probable que tenga una eficacia inadecuada y una toxicidad alta, por lo que se deben terminar las pruebas adicionales.<\/p>\n
Los candidatos a f\u00e1rmacos de clase II tienen una alta especificidad\/potencia y una baja exposici\u00f3n\/selectividad de los tejidos, lo que requerir\u00eda una dosis alta para lograr una concentraci\u00f3n adecuada. eficacia, pero puede tener una toxicidad inmanejable. Estos candidatos requerir\u00edan una evaluaci\u00f3n m\u00e1s cuidadosa antes de seguir adelante.<\/p>\n
Finalmente, los candidatos a f\u00e1rmacos de Clase III tienen una especificidad\/potencia relativamente baja pero una alta exposici\u00f3n\/selectividad tisular, lo que puede requerir una dosis baja a media para lograr una eficacia adecuada con Toxicidad manejable. Estos candidatos pueden tener una alta tasa de \u00e9xito cl\u00ednico, pero a menudo se pasan por alto.<\/p>\n
Expectativas realistas para el desarrollo de f\u00e1rmacos<\/p>\n
Hacer que un candidato a f\u00e1rmaco llegue a la etapa de ensayo cl\u00ednico es un gran problema para cualquier compa\u00f1\u00eda farmac\u00e9utica. o instituci\u00f3n acad\u00e9mica que desarrolla nuevos medicamentos. Es decepcionante cuando los a\u00f1os de esfuerzo y recursos invertidos para llevar un candidato a f\u00e1rmaco a los pacientes con tanta frecuencia conducen al fracaso.<\/p>\n
Mejorar el proceso de optimizaci\u00f3n y selecci\u00f3n de f\u00e1rmacos puede mejorar significativamente el \u00e9xito de un candidato determinado. Aunque la naturaleza del desarrollo de f\u00e1rmacos puede no hacer que alcanzar una tasa de \u00e9xito del 90 % sea f\u00e1cil de lograr, creemos que incluso las mejoras moderadas pueden reducir significativamente el costo y el tiempo que lleva encontrar una cura para muchas enfermedades humanas. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Desarrollo de f\u00e1rmacos con la ayuda de inteligencia artificial Proporcionado por The Conversation <\/p>\n
Este art\u00edculo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el art\u00edculo original. <\/p>\n
Cita<\/strong>: el 90 % de los medicamentos fallan en los ensayos cl\u00ednicos. Aqu\u00ed hay un m\u00e9todo para seleccionar mejores candidatos a f\u00e1rmacos (24 de febrero de 2022) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-02-drugs-clinical-trials-method-drug.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor . Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Con cada paso sucesivo del proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos, la probabilidad de \u00e9xito se vuelve cada vez m\u00e1s peque\u00f1a. Cr\u00e9dito: Duxin Sun y Hongxiang Hu Se necesitan de 10 a 15 a\u00f1os y alrededor de mil millones de d\u00f3lares para desarrollar un f\u00e1rmaco exitoso. A pesar de estas importantes inversiones en tiempo y dinero, … Continuar leyendo \u00ab90% de los medicamentos fracasan en los ensayos cl\u00ednicos. Este es un m\u00e9todo para seleccionar mejores candidatos a f\u00e1rmacos\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-7773","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7773","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7773"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7773\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7773"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7773"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7773"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}