Challenges and opportunities with drug repurposing: finding strategies to find alternative uses of therapeutics

Drug repurposing(or repositioning) implies finding new therapeutic indications for existingdrugs (including approved, failed, discontinued and experimental drugs), andrepresents a substantial percentage of recent drug approvals, generating anestimated revenue of USD 250 billion per annum (25% of the total revenue).Accordingly, the drug discovery community is now actively engaged in organized,systematic drug repositioning.Here, we present a brief overview of the mainchallenges faced by repurposing projects, including legal and commercialbarriers, the need of tools to assimilate heterogeneous large-scale data, andthe fact that the universe of repurposing candidates is finite and expandsslowly, possibly requiring to progressively move repurposing efforts tounexplored areas of therapeutics.Opportunities within the field are alsobriefly presented, including newcollaborative models and the impact ofprecision medicine, ar also discussed.Fil: Talevi, Alan. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Bellera, Carolina Leticia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentin

Búsqueda racional de nuevos fármacos antichagásicos inhibidores de la cruzipaína

En el presente trabajo de tesis se propone descubrir nuevos agentes terapéuticos aplicables en la farmacoterapia de la Enfermedad de Chagas, mediante Cribado Virtual (CV) (también conocido como screening o tamizado virtual) de grandes bases de datos de compuestos químicos. La diversidad química de las bases de datos utilizadas permitirá encontrar prototipos activos novedosos (nuevos líderes). Se han desarrollado, desde el ligando, modelos computacionales capaces de establecer qué características estructurales fundamentales debe reunir un compuesto químico para poseer actividad inhibitoria sobre la cruzipaína (Cz). La Cz es la principal cisteín proteasa del Trypanosoma cruzi (T. cruzi), involucrada en diversas etapas relacionadas con el ciclo de vida del parásito lo cual la convierte en un interesante blanco terapéutico para el desarrollo de nuevos fármacos antichagásico. Aplicamos el conocimiento teórico generado en la búsqueda racional, mediante CV, de nuevos agentes terapéuticos contra la enfermedad de Chagas, contrastando cada estructura química de la base de datos con los modelos generados, para determinar qué compuestos de la base de datos cumplen con los requisitos estructurales definidos por el modelo. Por último a fin de validar de manera experimental las predicciones de los modelos teóricos adquirimos aquellas estructuras señaladas como más promisorias por los modelos desarrollados y evaluamos experimentalmente sus efectos sobre Cz y su capacidad de inhibir el crecimiento de epimastigotes de T. cruzi. 6 compuestos demostraron un efecto inhibitorio sobre Cz dependiente de la concentración y efectos antiproliferativos en T. cruzi. Se estudiaron posteriormente los efectos sobre amastigotes de tres de ellos, y finalmente se avanzó a ensayos preclínicos (modelo murino de infección aguda) con 2 candidatos obteniéndose resultados positivos los cuales permiten ilustrar el potencial de la estrategia propuesta. Este trabajo integra con éxito la búsqueda racional de fármacos asistida por computadora con la biología molecular, celular y ensayos pre-clínicos, lo cual confirma la utilidad de CV para desarrollar el reposicionamiento de fármacos basados en el conocimiento orientado a enfermedades olvidadas.Facultad de Ciencias Exacta

Identification of Levothyroxine Antichagasic Activity through Computer-Aided Drug Repurposing

Cruzipain (Cz) is the major cysteine protease of the protozoan Trypanosoma cruzi, etiological agent of Chagas disease. A conformation-independent classifier capable of identifying Cz inhibitors was derived from a 163-compound dataset and later applied in a virtual screening campaign on the DrugBank database, which compiles FDA-approved and investigational drugs. 54 approved drugs were selected as candidates, 3 of which were acquired and tested on Cz and T. cruzi epimastigotes proliferation. Among them, levothyroxine, traditionally used in hormone replacement therapy in patients with hypothyroidism, showed dosedependent inhibition of Cz and antiproliferative activity on the parasite.Fil: Bellera, Carolina Leticia. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Ciencias Biológicas. Cátedra de Química Medicinal; ArgentinaFil: Balcazar, Dario Emmanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ciencias y Tecnología "Dr. Cesar Milstein"; ArgentinaFil: Alberca, Lucas Nicolás. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Ciencias Biológicas. Cátedra de Química Medicinal; ArgentinaFil: Labriola, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquimicas de Buenos Aires; ArgentinaFil: Talevi, Alan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ciencias y Tecnología "dr. Cesar Milstein"; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Ciencias Biológicas. Cátedra de Química Medicinal; ArgentinaFil: Carrillo, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Ciencias y Tecnología "Dr. Cesar Milstein"; Argentin

Identification of levothyroxine antichagasic activity through computer-aided drug repurposing

Cruzipain (Cz) is the major cysteine protease of the protozoan Trypanosoma cruzi, etiological agent of Chagas disease. A conformation-independent classifier capable of identifying Cz inhibitors was derived from a 163-compound dataset and later applied in a virtual screening campaign on the DrugBank database, which compiles FDA-approved and investigational drugs. 54 approved drugs were selected as candidates, 3 of which were acquired and tested on Cz and T. cruzi epimastigotes proliferation. Among them, levothyroxine, traditionally used in hormone replacement therapy in patients with hypothyroidism, showed dose-dependent inhibition of Cz and antiproliferative activity on the parasite.Facultad de Ciencias Exacta

Química computacional aplicada a la búsqueda de nuevos agentes antiepileptogénicos

En el presente trabajo hemos aplicado el Screening Virtual (SV) en la búsqueda de nuevos fármacos antiepileptogénicos. El SV puede ser definido como un conjunto de técnicas computacionales destinadas a seleccionar compuestos con una actividad biológica determinada a partir de grandes bases de datos o bibliotecas de estructuras químicas. Se ha demostrado que el SV puede ser hasta mil veces más eficiente que el ensayo aleatorio, en busca de actividad, de compuestos elegidos al azar. El SV no pretende reemplazar a los ensayos biológicos tradicionales, sólo aumentar la probabilidad de éxito en esa instancia, maximizando el aprovechamiento del tiempo y los recursos humanos y materiales.Facultad de Ciencias Exacta

Búsqueda computacional de nuevos fármacos para el tratamiento del cáncer de colon

Identificar, mediante SV, fármacos estructuralmente novedosos potencialmente activos y selectivos sobre la línea HCT-15 de cáncer de colon, a fin de orientar la síntesis orgánica y evaluación farmacológica de nuestro grupo de colaboración.Facultad de Ciencias Exacta

Strengths and Weaknesses of Docking Simulations in the SARS-CoV-2 Era: The Main Protease (Mpro) Case Study

The scientific community is working against the clock to arrive at therapeutic interventions to treat patients with COVID-19. Among the strategies for drug discovery, virtual screening approaches have the capacity to search potential hits within millions of chemical structures in days, with the appropriate computing infrastructure. In this article, we first analyzed the published research targeting the inhibition of the main protease (Mpro), one of the most studied targets of SARS-CoV-2, by docking-based methods. An alarming finding was the lack of an adequate validation of the docking protocols (i.e., pose prediction and virtual screening accuracy) before applying them in virtual screening campaigns. The performance of the docking protocols was tested at some level in 57.7% of the 168 investigations analyzed. However, we found only three examples of a complete retrospective analysis of the scoring functions to quantify the virtual screening accuracy of the methods. Moreover, only two publications reported some experimental evaluation of the proposed hits until preparing this manuscript. All of these findings led us to carry out a retrospective performance validation of three different docking protocols, through the analysis of their pose prediction and screening accuracy. Surprisingly, we found that even though all tested docking protocols have a good pose prediction, their screening accuracy is quite limited as they fail to correctly rank a test set of compounds. These results highlight the importance of conducting an adequate validation of the docking protocols before carrying out virtual screening campaigns, and to experimentally confirm the predictions made by the models before drawing bold conclusions. Finally, successful structure-based drug discovery investigations published during the redaction of this manuscript allow us to propose the inclusion of target flexibility and consensus scoring as alternatives to improve the accuracy of the methods.Fil: Llanos, Manuel. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Gantner, Melisa Edith. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Rodríguez, Santiago. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de La Plata "Prof. Dr. Rodolfo R. Brenner". Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Médicas. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de La Plata "Prof. Dr. Rodolfo R. Brenner"; ArgentinaFil: Alberca, Lucas Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Genética y Biología Molecular "Dr. Héctor N. Torres"; ArgentinaFil: Bellera, Carolina Leticia. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Talevi, Alan. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Gavernet, Luciana. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentin

Cómo estimar la capacidad predictiva de un modelo químico-matemático: un problema de muestreo

El presente trabajo consiste en utilizar una muestra de tamaño intermedio (160 compuestos) en la generación de modelos QSPR para predecir la permeabilidad intestinal de fármacos. La propiedad elegida es meramente anecdótica, ya que en este trabajo se desea estudiar, específicamente: 1) si efectivamente la validación externa es el método de validación más confiable para estimar la generalizabilidad del modelo (capacidad predictiva sobre la población de interés); 2) cómo debe particionarse el conjunto de casos disponible en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba a fin de tener menor probabilidad de sobreajuste. De todos modos, vale destacar que el %PI es una propiedad de sumo interés para definir si es posible administrar un fármaco por vía oral y que el mismo llegue cuantitativamente a circulación sanguínea.Facultad de Ciencias Exacta

Desarrollo de modelos matemáticos para predecir neurotoxicidad y biodisponibilidad de fármacos anticonvulsivos mediante descriptores derivados de la teoría de grafos

En el presente hemos desarrollado mediante Regresión Lineal Múltiple dos modelos matemáticos basados en descriptores topológicos para predecir la Neurotoxicidad y la capacidad de permeación a través de la barrera hematoencefálica de estructuras químicas. Ambos modelos han sido validados interna y externamente y aplicados (a manera de tamices sucesivos) en la selección de aquellos compuestos libres de neurotoxicidad y biodisponibles a nivel del sistema nervioso central de entre 2.649 compuestos clasificados como anticonvulsivos por los modelos desarrollados anteriormente.Eje: Matemática aplicadaFacultad de Ciencias Exacta

Identification of levothyroxine antichagasic activity through computer-aided drug repurposing

Cruzipain (Cz) is the major cysteine protease of the protozoan Trypanosoma cruzi, etiological agent of Chagas disease. A conformation-independent classifier capable of identifying Cz inhibitors was derived from a 163-compound dataset and later applied in a virtual screening campaign on the DrugBank database, which compiles FDA-approved and investigational drugs. 54 approved drugs were selected as candidates, 3 of which were acquired and tested on Cz and T. cruzi epimastigotes proliferation. Among them, levothyroxine, traditionally used in hormone replacement therapy in patients with hypothyroidism, showed dose-dependent inhibition of Cz and antiproliferative activity on the parasite.Facultad de Ciencias Exacta