Kredit:Pixabay/CC0 Public Domain
Modern läkemedelsupptäckt är en dyr och komplicerad process. Hundratals forskare och minst ett decennium krävs ofta för att producera ett enda läkemedel. Ett av de mest kritiska stegen i denna process är det första – att identifiera nya kemiska föreningar som kan utvecklas till nya läkemedel.
Forskare är mycket beroende av bioanalyser för att identifiera potentiella läkemedelskandidater. Dessa tester mäter en förenings förmåga att verka på ett biologiskt mål av intresse. Kandidater som visar sig som en "hit" genom att interagera med ett mål av intresse (som att passa in i en bindningsplats på målet) går vidare till ytterligare studier och utveckling. Framsteg inom teknik som kallas high-throughput screening har gjort det möjligt för forskare att köra tusentals föreningar genom bioanalyser på kort tid, vilket avsevärt effektiviserar processen.
Men några av dessa "träffar" interagerar faktiskt inte med målet som avsett. Och för den oförsiktiga forskaren kan detta leda ner i ett kaninhål av förlorad tid och pengar.
Jag är en läkemedelskemist som har arbetat inom läkemedelsupptäcktsfältet i över 26 år, och en av de största utmaningarna jag har ställts inför i min forskning är att välja ut bra kandidater från drogscreeningstester. En särskild kategori av föreningar, känd som pan-assay interference compounds, eller PAINS, är en vanlig fallgrop.
Vad är PAINS?
Bioanalyser involverar att placera en kemisk förening tillsammans med målet av intresse och mäta styrkan i deras interaktion. Forskare bedömer interaktionsstyrkan med hjälp av ett antal metoder beroende på hur bioanalysen är utformad. En vanlig analysdesign avger ljus när det finns en interaktion, där ljusets intensitet beror på interaktionens styrka.
PAINS hänvisar till föreningar som ofta kommer upp som falska positiva under screeningsprocessen. På grund av vissa egenskaper hos dessa molekyler kan de interagera med ett mål på ospecifika eller oväntade sätt. Vissa kan till och med reagera kemiskt med målet. Så även om PAINS kan komma upp som en hit på en skärm, betyder det inte nödvändigtvis att de faktiskt gör vad forskarna hoppades att de skulle göra. Vanliga värsta brottslingar inkluderar föreningar som kinoner, katekoler och rhodaniner.
Det finns ett antal sätt som PAINS duperar bioanalyser.
Vissa PAINS har egenskaper som gör att de avger ljus (eller fluorescerar) under vissa förhållanden. Eftersom många bioanalyser detekterar ljus som en signal för en träff, kan detta förvirra analysavläsningen och resultera i en falsk positiv.
Andra PAINS kan fungera som redoxcykler i bioanalyser – producerar väteperoxid som kan blockera målet och misstolkas som en träff.
På liknande sätt bildar vissa PAINS kolloidala aggregat - klumpar av molekyler som stör målet av intresse genom att absorbera det eller modifiera den molekylära strukturen. I sällsynta fall kan dessa klumpar till och med framkalla en önskad interaktion med målet av intresse på grund av deras stora storlek.
Spårföroreningar som blivit över från tillverkningen kan också framkalla ett PAINS-svar.
För att göra saker ännu mer komplicerade, eftersom PAINS reagerar med mål mycket starkare än de flesta föreningar som är verkliga läkemedelskandidater, framstår PAINS ofta som de mest lovande träffarna vid screening.
Vad kan man göra åt PAINS?
Uppskattningsvis 5 % till 12 % av föreningarna i de screeningbibliotek som akademiska institutioner använder för läkemedelsupptäckt består av PAINS. Forskare som vilseleds av ett falskt positivt kan slösa bort mycket tid om de försöker utveckla dessa föreningar till användbara läkemedel.
Sedan forskare blev medvetna om förekomsten av PAINS har läkemedelskemister identifierat frekventa brottslingar och aktivt tagit bort dessa föreningar från screeningbibliotek. Vissa föreningar kommer dock alltid att falla genom stolarna. Det är i slutändan upp till forskaren att identifiera och kassera dessa SMÄRTOR när de visar sig som falska positiva.
Det finns några saker som forskare kan göra för att filtrera bort PAINS. I vissa fall kan det vara tillräckligt att visuellt inspektera föreningar för strukturella likheter med andra kända PAINS. För andra fall är ytterligare experiment nödvändiga för att eliminera falska positiva.
Tester för närvaron av väteperoxid, till exempel, kan hjälpa till att identifiera redoxcykler. På samma sätt kan tillsats av tvättmedel hjälpa till att bryta upp kolloidala aggregat. Och bioanalyser som inte använder ljusdetektion för att registrera träffar kan kringgå PAINS som avger ljus.
Även den mest erfarna medicinska kemisten måste vara medveten om farorna med dessa falska positiva. Att vidta åtgärder för att säkerställa att dessa typer av föreningar inte tar sig till nästa steg av läkemedelsupptäckten kan undvika bortkastad tid och ansträngning och i slutändan leda till en mer effektiv och kostnadseffektiv läkemedelsupptäcktsprocess. + Utforska vidare
Den här artikeln är återpublicerad från The Conversation under en Creative Commons-licens. Läs originalartikeln. 
