Descubrimiento: ¿cómo puede el modelo de las PDP mejorar y acelerar el proceso de I+D?

Descubrimiento moderno de medicamentos y la lucha contra las ETO: ¿cómo puede el modelo de las PDP mejorar y acelerar el proceso de I+D?

En los últimos años, se realizaron importantes avances para optimizar el uso de medicamentos existentes a fin de tratar enfermedades tropicales olvidadas (ETO) pero, a pesar de proporcionar mejorías de urgencia a los tratamientos anteriores, todavía no son perfectos. Continúa existiendo una necesidad inmediata de diseñar y desarrollar medicamentos modernos para tratar estas enfermedades.

A pesar de que exista una persistente deficiencia en terapéutica realmente nuevas para el tratamiento de las enfermedades olvidadas −de los 336 medicamentos completamente nuevos (nuevas entidades químicas o NCE, por sus siglas en inglés) aprobados para todas las enfermedades en el año 2000-2011, solo cuatro, o un 1%, eran para enfermedades olvidadas− por primera vez en muchas décadas, se creó un proyecto de investigación de nuevos candidatos de medicamentos para estas enfermedades. Esto fue notablemente posible con el surgimiento de las Asociaciones para el Desarrollo de Productos (PDP, por su siglas en inglés), como DNDi (iniciativa Medicamentos para Enfermedades Olvidadas), cuyo fin es crear sinergias y alianzas con socios públicos y privados involucrados en el proceso de I+D para el desarrollo de medicamentos mediante un enfoque de colaboración. Por ejemplo, DNDi estableció un proyecto de investigación sólido que incluye 12 NCE en el desarrollo preclínico y clínico. Sin embargo, dado el índice de abandono en el descubrimiento y desarrollo de medicamentos, especialmente para las enfermedades infecciosas, es importante reforzar el pipeline del portafolio mediante la introducción de nuevas entidades químicas (NCE) adicionales en el camino del desarrollo de medicamentos de forma temprana.

La investigación de descubrimiento es la etapa más temprana en el proceso de investigación y desarrollo (I+D) de medicamentos, que ayuda a identificar grandes potenciales drogas que probablemente ofrecerán mejorías significativas en las terapias actuales. El descubrimiento de nuevos medicamentos fomentado por el enfoque de las PDP ofrece nuevas oportunidades de acelerar y hacer que el proceso de I+D sea más eficiente.

Uno de los mayores desafíos para que las PDP desarrollen y brinden nuevos medicamentos más adaptados es obtener acceso a bibliotecas de compuestos, conocimiento y datos de los socios públicos y privados para acelerar la innovación en las fases tempranas de investigación e identificar nuevos hits y/o clases de compuestos interesantes. En los últimos años, muchas compañías farmacéuticas y de biotecnología expresaron y demostraron su interés en ser parte de la lucha contra las enfermedades olvidadas. Abrieron sus bibliotecas y compartieron su experiencia, conocimiento práctico y aptitudes. Desde el año 2003, DNDi celebró alrededor de 28 acuerdos con compañías farmacéuticas y 17 acuerdos con compañías de biotecnología. Como consecuencia, desde el año 2006, DNDi analizó más de un millón de compuestos y aumentó su capacidad de investigación. Entre el año 2003 y el año 2007, se analizaron 1200 y 6000 compuestos por año en comparación a 215.000 compuestos analizados en el año 2013.

Se implementaron mecanismos innovadores para reforzar el proyecto de descubrimiento de medicamentos y que aumentan el nivel de apertura para que los datos se pongan a disposición de la comunidad científica. Este es el caso, por ejemplo, del Malaria Box (caja de malaria) de acceso abierto de MMV, que comprende un conjunto de 400 compuestos seleccionados y ensamblados de hits que pasaron al dominio público y se proporcionaron a cientos de investigadores de todo el mundo.

Similar a Pathogen Box, un «hermano» del Malaria Box, para enfermedades olvidadas, existe una gran necesidad de establecer dichos mecanismos para aumentar la cantidad y la calidad de las series de químicos que están en desarrollo para las ETO y para desarrollarlos de forma más rápida, rentable y sustentable. También es fundamental aportar una mayor variedad de experiencia de los socios farmacéuticos. De forma ideal, deberíamos poder tomar los preciados hits («buscar una aguja en un pajar») identificados de campañas anteriores de cribado de alto rendimiento y expandir, de forma efectiva, las series de hits y también identificar grandes series relacionadas. Con este fin, se puede realizar, de forma simultánea, una búsqueda computacional (in silico) en múltiples bibliotecas corporativas, es decir, realizar el mejor uso de la «aguja» inicial buscando agujas similares en otros «pajares». Dicho mecanismo reduciría el tiempo destinado para progresar de nuevos hits de cribado de alto rendimiento a la optimización completa de un prototipo y también reduciría el tiempo y el costo de la etapa de optimización brindando series comentadas y orientación clara para los programas químicos de medicina.

La continuación y el aumento del acceso abierto al conocimiento y a los datos y la necesidad de compartir nuevo conocimiento para facilitar el avance de la ciencia también son algunas de las claves para evitar la duplicación de esfuerzos y permitir un proceso de I+D más eficiente.