Leki przeprogramowane

Uboczne skutki leków nie zawsze muszą być niepożądane. Niektóre leki można bowiem przeprogramować do innego stosowania.

Prawie wszystkie leki mają skutki uboczne. Jednym z powodów jest to, że wchodzą one w reakcje z innymi białkami niż tylko te, na które są wycelowane po to, by leczyć określone schorzenie. Jeśli spojrzeć na to jednak z innej strony, to łatwo dojść do wniosku, że niektóre leki mogą mieć więcej niż tylko jedno zastosowanie, i że to, co w jednym leczeniu jest skutkiem ubocznym, w drugiej kuracji może stać się dla tej samej substancji działaniem zasadniczym. Istniejące leki można zatem przekierować dla nowych terapii nie tylko pomagając w ten sposób pacjentom, ale też oszczędzając poważnych środków na badanie i rozwój nowych leków. Koszty wszystkich badań nad nowym lekiem zanim pojawi się on na półkach w aptekach sięgają dziś nawet 1 miliarda $. Przeprogramowanie leku oznacza, że firmy farmaceutyczne nie muszą przeprowadzać ponownych testów, aby udowodnić, że lek jest bezpieczny, skoro już był zatwierdzony. Firmy te muszą jednak na nowo opracować schemat interakcji substancji czynnej leku z innymi białkami, a to jest samo w sobie też bardzo kosztowne.

Wkrótce jednak może stać się sporo tańsze, a to za sprawą nowej metody, jaką właśnie opracował i wdraża hinduski biolog molekularny dr Sivanesan Dakshanamurthy wraz zespołem z Uniwersytetu Georgetown w Waszyngtonie. Dlaczego tańsze? Bo dr Dakshanamurthy zamierza wykonać wstępną, ale wielką i ważną część tego testu w komputerze. Wstępne studium tej metody zostało opublikowane 10 lipca 2012, a zamieszczone w dwutygodniku Journal of Medicinal Chemistry,(Vol.55, Issue 15 z dnia 9 sierpnia 2012). Jego początkiem była prosta obserwacja, że kształt cząsteczek większości substancji czynnych w lekach, a zwłaszcza rozmieszczenie w nich tych grup atomów, które wiążą się z określonymi specyficznymi białkami i w ten sposób je uczynniają – są już dobrze rozpracowane i publicznie dostępne. Również publicznie dostępne są bazy danych pełne informacji o wielu z białek występujących w ludzkim organizmie, a także o tym, z jakimi cząsteczkami chemicznymi reagują najłatwiej i najchętniej. Badacz doszedł więc do wniosku, że wystarczy tylko te dwa zbiory informacji ze sobą porównać.   

„Tylko” to łatwe słowo. W rzeczywistości biolodzy i programiści musieli się nieźle napracować, zanim powstał model, który zespołowi daje nadzieję na szybkie, niezawodne i skuteczne porównywanie informacji o strukturze leku z informacją o strukturze ludzkich białek i w ten sposób znalezienie takich, które by najlepiej do siebie pasowały.

Aby przetestować ten model, zespół zadał mu informacje o 3.671  lekach dotąd zatwierdzonych przez amerykańskie FDA. Do tego dołożył dane na temat budowy 2.335 białek stwierdzonych w ludzkim organizmie. Zamieszał, zapuścił i odczytał wyniki. No i udało się! W 91% przypadków lek znalazł w komputerze to białko, dla którego był zaprogramowany.  

Jak na test samej zasady jest to dobry i obiecujacy wynik. To, że zaprojektowany model nie wyłapie niektórych znanych interakcji lek-białko, było do przewidzenia. Z góry zresztą założono, że pozyskana z tych spudłowań informacja posłuży do korekty i wycyzelowania modelu. To bowiem, czego dr Dakshanamurthy szukał tak naprawdę, to raczej te przypadki, w których model wskazał na interakcje, jakich dotąd jeszcze w realu nie obserwowano. Uwzględniając wysoką skuteczność trafień modelu dla już znanego powinowactwa leków z białkami, zamierza on teraz bliżej przyjrzeć się niektórym ze wskazań dotychczas nieznanych.    

Z modelu wynika na przykład sugestia, że lek o nazwie mebendazol, używany obecnie przeciwko tasiemcom, wchodzi również w reakcje z grupą białek zwanych tubulinami. A tubuliny są związane z procesem angiogenezy, czyli wyrastania nowych naczyń krwionośnych i całych ich siateczek, ze starych naczyń. Angiogeneza jest ważnym procesem w rozwoju guza nowotworowego. Aż kusi, aby sprawdzić, czy mebendazol nie dałby się zastosować także w leczeniu raka, a nie tylko do zwalczania pasożytów. 

Model podpowiada również, że lek przeciwzapalny o nazwie celecoxib powinien także wiązać CDH11, cząsteczkę białka, które odgrywa ważną rolę zarówno w powstawaniu artretyzmu, jak i w metastazie (czyli fazie przerzutów) raka piersi u kobiet. To również ważna wskazówka, która zapewne będzie teraz dokładniej zbadana.    

Jest oczywiste, że sama interakcja z białkiem, nie czyni jeszcze z żadnej substancji leku. Takie wzajemne oddziaływanie musi mieć jakiś pożyteczny skutek, jak np. stłumienie białka, którego jest za dużo, albo stymulacja tego, którego jest za mało. Jednakże jakaś interakcja w ogóle jest koniecznym warunkiem wstępnym dla wszczęcia prac nad nowym lekiem albo znalezienia nowego zastosowania dla substancji już rozpoznanej. I tu nowy model może być bardzo pomocny. Do użytku farmaceutycznego zatwierdzono jak dotąd prawie 27.000 opatentowanych cząstek chemicznych. Z projektu ludzkiego genomu wynika, że istnieje przynajmniej 23.000 ludzkich białek. Nawet jeśli nie wszystkie z nich są należycie zrozumiałe do tego, by je już teraz włączyć do modelu dra Dakshnamurthy, to ich wzajemnych interakcji wyszło z modelu już o wiele więcej niż dałoby się zidentyfikować drogą laboratoryjną. Identyfikacja poprzez komputer jest i szybka i tania. I nawet jeśli na końcu będzie z tego tylko garstka nowych, skutecznych leków, to będzie to badanie warte swego wysiłku. I wielkiego uznania dla badaczy.

Bogusław Jeznach

Dodatek muzy:

Anoushka Shankar, córka Ravi Shankara, wirtuoza gry na hinduskim sitharze (nauczyciela Beatlesów) śpiewa piękną krysznaicką pieśń uwielbienia pt. „Shyam re”