Kis molekula API

Kisebb 20–100 atomjukkal és egy molekulatömeggel, jellemzően egy kilodalton alatt, a kis molekula aktív gyógyszerészeti összetevők (API) jellemzően átjuthatnak a sejtmembránokon, és specifikus fehérjékre és más kulcsfontosságú bioaktív molekulákra hathatnak, amelyek enzim -inhibitorokként és allosztercsoportokként működnek. Kölcsönhatásba léphetnek az extracelluláris fehérjékkel, a sejtek felületén lévő receptorokkal és az intracelluláris receptorokkal.

A technológiai fejlődés továbbra is megváltoztatja az új kis molekula API -k felfedezésének és fejlesztésének módját. A genom, a biológiai mechanizmusok és a betegség útvonalak fokozott ismerete lehetővé tette az elmozdulást az empirikus-és gyakran serendipitous-megközelítéstől egy célalapú és a kemény adatokból kidolgozott hipotézisek által vezérelt megközelítéshez. Ezenkívül a tíz legfontosabb válaszadó tevékenységének több mint 80% -át a kis molekula -felfedezésre szentelte, és a résztvevők közel 80% -ánál aktív kis molekula -felfedezési programokat végzett.

Ezek a technológiák lehetővé teszik a kisebb vállalatok számára is, hogy folytassák a kis molekula gyógyszerek fejlesztését és jóváhagyását. Valójában 2021 -ben a kis gyógyszeripari társaságok az Egyesült Államok Élelmezési és Gyógyszerügynökségének (FDA) által jóváhagyott 36 kis molekula 64% -át tették ki, mint új molekuláris entitások (NME). Ezenkívül a becslések szerint a klinikai csővezetékben az új molekuláris entitások 80% -át a kicsi és a feltörekvő gyógyszeripari társaságok vezették be.5 Ezek a vállalatok egyre inkább folytatják molekuláik fejlesztését késői stádiumú klinikai vizsgálatok és forgalomba hozatal révén, ahelyett, hogy technológiájukat engedélyezik a Big Pharma számára.

A robotikát és a miniatürizált laboratóriumi berendezéseket kihasználó nagy áteresztőképességű kísérletek megnövelték az új molekulák értékelésének képességét, míg a legmodernebb digitális eszközök, ideértve a mesterséges intelligenciát (AI) és a gépi tanulást (ML), lehetővé teszik az adatok eltérő formáinak hatalmas mennyiségének elemzését. Az információ nemcsak a nagy teljesítményű vizsgálatokban előállított adatokat tartalmazza, hanem a forgalmazott gyógyszerek beteg adatait is, tovább bővítve a tudásbázist, és felgyorsítva a felfedezéseket és a fejlesztést. A fejlett modellezési technikákkal végzett silico vizsgálatok során csökkentik az állatok tesztelésének szükségességét, miközben nagyobb betekintést nyújtanak.

Ahogy a kis molekulájú API -k összetettsége növekszik, és a célzott terápiák fejlesztése továbbra is a különféle érdekelt felek közötti együttműködés és együttműködés - a gyógyszeripari társaságoktól és azok beszállítóitól kezdve az akadémiai csoportokig, a kutatóintézetekig és a kormányzati szervezetekig - elengedhetetlen az új gyógyszerek sikeres fejlesztésének növeléséhez, ideértve a kis molekulákon alapuló is.

A továbblépéshez a betegség mechanizmusainak és a betegek heterogenitásának még jobb megértése, valamint a célok és útvonalak fejlesztésének hatékonyabb módszereinek fejlesztésére van szükség az optimális jelöltek fejlesztésének biztosítása érdekében. Jobb modellekre is szükség van a biztonság és a hatékonyság előrejelzésére. Fontos az is, hogy minden típusú terápiás szert - kicsi és nagy molekulát - és azok kombinációit kezelési rendnek kell tekinteni. Ez a megközelítés kihasználja a terápiák által képviselt többféle hatásmechanizmust. A jelenlegi innovációs erőfeszítések nemcsak a gyógyszeres anyagokra, hanem a célokra és a mechanizmusokra is összpontosítanak, és magukban foglalják a meglévő kis molekula API -k újratelepítésére irányuló erőfeszítéseket. Az AI és az ML alkalmazása az új típusú kémiára képes valóban új, kis molekula API -khoz vezetni, amelyek a jelenleg nem megfelelőnek tekinthető célok százaival foglalkoznak.