API małej cząsteczki

Przy mniejszych rozmiarach 20–100 atomów i masie cząsteczkowej zwykle pod jednym kilodaltonem, aktywne składniki farmaceutyczne małej cząsteczki (API) mogą zazwyczaj przechodzić przez błony komórkowe i działać na określone białka i inne kluczowe bioaktywne cząsteczki zaangażowane w sygnalizację komórek i inne procesy, działając jako inhibitory emeryczne i allarycyczne. Mogą również oddziaływać z białkami pozakomórkowymi, receptorami na powierzchniach komórkowych i receptorami wewnątrzkomórkowymi.

Postępy technologiczne nadal zmieniają sposób odkrywania i rozwijania nowych API małych cząsteczek. Zwiększona znajomość genomu, mechanizmów biologicznych i szlaków chorobowych umożliwiła przejście od empirycznego-i często nieoczekiwanego-podejścia do takiego, które jest oparte na celu i napędzane hipotezami opracowanymi na podstawie twardych danych. Ponadto dziesięciu najlepszych respondentów poświęciło ponad 80% swojej działalności odkryciu małych cząsteczek, a prawie 80% uczestników miało aktywne programy odkrywania małych cząsteczek.

Technologie te umożliwiają również mniejszym firmom prowadzenie rozwoju i zatwierdzenia leków małych cząsteczek. Rzeczywiście, w 2021 r. Małe firmy farmaceutyczne stanowiły 64% z 36 małych cząsteczek zatwierdzonych przez US Food and Drug Administration (FDA) jako nowe podmioty molekularne (NMES) .4 w rzeczywistości od 2013 do 2023 r., 70% wszystkich zatwierdzonych NME to małe cząsteczki. Ponadto szacuje się, że 80% nowych podmiotów molekularnych w rurociągu klinicznym zostało wprowadzonych przez małe i rozwijające się firmy farmaceutyczne.5 Firmy te coraz częściej dążą do rozwoju swoich cząsteczek poprzez późne badania kliniczne i komercjalizację, a nie licencjonować swoją technologię w Big Pharma.

Wysokoprzepustowe eksperymenty, które wykorzystują robotykę i zminiaturyzowane urządzenia laboratoryjne, zwiększyły zdolność do oceny nowych cząsteczek, podczas gdy najnowocześniejsze narzędzia cyfrowe, w tym sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), umożliwiają analizę ogromnych ilości niezachwianych form danych. Informacje obejmują nie tylko dane generowane w badaniach o wysokiej przepustowości, ale także dane pacjentów dla leków sprzedawanych, dodatkowo poszerzając bazę wiedzy i przyspieszając odkrycie i rozwój. W badaniach krzemowych przy użyciu zaawansowanych technik modelowania zmniejszają potrzebę testowania zwierząt, zapewniając jednocześnie większy wgląd.

Wraz ze wzrostem złożoności API małych cząsteczek, a rozwój ukierunkowanych terapii pozostaje głównym celem, współpraca i współpraca między różnorodnymi zainteresowanymi stronami - od firm farmaceutycznych i ich dostawców po grupy akademickie, instytuty badawcze i organizacje rządowe - będzie niezbędna do zwiększenia udanego rozwoju nowych leków, w tym tych opartych na małych cząsteczkach.

Idąc dalej, potrzebne jest jeszcze lepsze zrozumienie mechanizmów choroby i heterogeniczności pacjentów, a także bardziej skuteczne metody charakteryzowania celów i ścieżek na wczesnym etapie rozwoju programów, aby zapewnić rozwój optymalnych kandydatów. Wymagane są również lepsze modele do przewidywania bezpieczeństwa i skuteczności. Ważne jest również, aby wszystkie rodzaje środków terapeutycznych - małe i duże cząsteczki - i ich kombinacje były uważane za schematy leczenia. Podejście to wykorzystuje wiele mechanizmów działania, które reprezentują terapie. Obecne wysiłki innowacyjne koncentrują się nie tylko na substancjach narkotykowych, ale na celach i mechanizmach oraz obejmują wysiłki na rzecz zmiany istniejących interfejsów API małych cząsteczek. Zastosowanie AI i ML do nowych rodzajów chemii może doprowadzić do prawdziwie nowatorskich interfejsów API małych cząsteczek, które odnoszą się do setek celów, które są obecnie uważane za niemożliwe.