Descoberta: como o modelo PDP pode aperfeiçoar e acelerar o processo de P&D?

A descoberta de novos medicamentos na modernidade e a luta contra as DTNs: Como o modelo PDP pode aperfeiçoar e acelerar o processo de P&D?

Importantes avanços ocorreram nos últimos anos para otimizar o uso dos medicamentos existentes para o tratamento de doenças tropicais negligenciadas (DTN); entretanto, apesar de terem proporcionado melhorias urgentes em tratamentos anteriores, geralmente são inadequados. Ainda há a necessidade urgente de projetar e desenvolver novos medicamentos para o tratamento dessas doenças.

Apesar de haver uma deficiência persistente nos novos tratamentos terapêuticos para doenças negligenciadas, – dos 336 novos medicamentos (novas entidades químicas, ou NEQs) aprovados para todas as doenças entre 2000 e 2011, apenas quatro, ou 1%, estavam voltados às doenças negligenciadas; – pela primeira vez em muitas décadas, uma linha de novos fármacos estão sendo desenvolvida para essas doenças. Isto foi particularmente possível devido ao surgimento de Parcerias para o Desenvolvimento de Produtos (PDP), tais como a DNDi, que visam a criação de sinergias e alianças com parceiros públicos e privados envolvidos no processo de P&D para a criaçãoo de medicamentos através de uma abordagem colaborativa. A DNDi, por exemplo, estabeleceu uma forte linha de pesquisa que inclui 12 NEQs em desenvolvimento pré-clínico e clínico. No entanto, devido ao atrito decorrente das fases de descoberta e desenvolvimento de medicamentos, particularmente para doenças infecciosas, é importante fortalecer o pipeline do portfpúlio através de uma eficiente introduçمo de novas entidades químicas adicionais (NEQs) durante o percurso.

A descoberta é o primeiro estágio de pesquisa e desenvolvimento (P&D), auxiliando na identificaçãoo de novos medicamentos que oferecem melhorias significativas para as terapias atuais. A descoberta de novos medicamentos promovidos pela abordagem das PDP oferece oportunidades para acelerar e aperfeiçoar o processo de P&D.

Um dos principais desafios para que as PDPs desenvolvam e entreguem medicamentos novos e mais adaptados resume-se em obter acesso a bibliotecas, conhecimentos e dados de compostos de parceiros públicos e privados, a fim de acelerar a inovação na fase inicial e identificar novos hits e/ou classes interessantes de compostos. Nos ْltimos anos, muitas empresas farmacêuticas e de biotecnologia têm manifestado interesse em fazer parte da luta contra as doenças negligenciadas. Elas apresentaram suas bibliotecas e compartilharam experiência, conhecimentos técnicos e competências. Desde 2003, a DNDi assinou cerca de 28 acordos com empresas farmacêuticas e 17 acordos com empresas de biotecnologia. Como resultado, desde 2006 a DNDi tem examinado mais de 1 milhãoo de compostos e ampliado sua capacidade de triagem. Entre 2003 e 2007, 1.200 e 6.000 componentes foram examinados anualmente em comparaçãoo aos 215.000 compostos estudados em 2013.

Mecanismos inovadores para fortalecer a linha de descoberta de medicamentos têm sido implementados para elevar o nível de abertura e disponibilizar amplamente os dados para a comunidade científica. Este é, por exemplo, o caso da Open Access Malaria Box, da MMV, constituída por um conjunto de 400 compostos selecionados a partir de hits disponibilizados publicamente e fornecidos a centenas de pesquisadores em todo o mundo.

Similar à Pathogen Box, a “irmã” da Malaria Box para doenças negligenciadas, há uma grande necessidade da criaçãoo de tais mecanismos. O objetivo é aumentar o número e a qualidade das séries químicas desenvolvidas para as DTNs, e desenvolvê-las mais rapidamente, com baixo custo e de forma sustentável. Também é vital proporcionar uma ampla gama de conhecimentos e experiências vindos de parceiros da indústria farmacêutica. O ideal é conseguirmos identificar os hits relevantes (“agulhas no palheiro”) por meio de campanhas de triagem anteriores de alto rendimento, e expandir de forma eficaz a série de hits, além de identificar novas séries relacionadas. Para isso, pesquisas computacionais (in silico) feitas em várias bibliotecas corporativas podem ser realizadas simultaneamente, ou seja, é possível fazer o melhor uso da “agulha” encontrada anteriormente ao buscar por agulhas similares em outros “palheiros”. Esse mecanismo reduziria o tempo necessário para a evolução de novos hits pertencentes a triagens anteriores de alto rendimento à otimizaçمo de protótipos, além de reduzir tempo e custo para a fase de otimização, fornecendo séries comentadas e orientação clara para os programas de química medicinal.

O acesso livre contínuo e mais abrangente a conhecimento e informação, bem como a necessidade de compartilhar novos conhecimentos para facilitar o avanço da ciência, também são essenciais para evitar a duplicação de esforços e permitir um processo de P&D mais eficiente.

 

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