Predicting liver toxicity on basis of transporter interaction profiles

Abstract

Arzneimittelinduzierte Leberschädigung (DILI) ist eine der großen Herausforderungen für die Pharmaindustrie und stellt einer der Hauptgründe für das Scheiterns neuer Substanzen während klinischer und präklinischer Phasen dar. Weiters ist DILI der primäre Grund für den Rückruf vom Markt. Es besteht daher die dringende Notwendigkeit, eine potenzielle Hepatotoxizität möglichst früh zu erkennen. Allerdings ist die Vorhersage ist aufgrund der Komplexität des klinischen Endpunkts und möglicher idiosynkratischer Lebertoxizität eine schwierige Aufgabe. In den letzten Jahren rückten Transporter in der Leber durch ihre Rolle bei der Entwicklung von arzneimittelinduzierter Hepatotoxizität ins Zentrum der Aufmerksameit. Die Literatur berichtet über mehrere Transporter, unter anderem die Gallensalz-Export-Pumpe (BSEP), das Brustkrebs-Resistenzprotein (BCRP), P-Glykoprotein (P-gp), und die Organo-Anion-Transporter 1B1 und 1B3 (OATP1B1 und OATP1B3) . Die Hauptthemen der vorliegenden Arbeit beinhalten die Modellierung klinischer Endpunkte von Lebertoxizität und allgemeiner arzneimittelinduzierter Hepatotoxizität durch Kombination von Informationen über die Hemmung der zuvor genannten Leber-Transporter mit molekularen Deskriptoren. Anstelle der fehlenden in vitro Daten wurden Vorhersagen der Transporterhemmung verwendet. Nachdem für BSEP, BCRP und P-gp lagen bereits in silico Modelle in der Arbeitsgruppe vorhanden waren, wurden zuerst Klassifikationsmodelle für die Hemmung von OATP1B1 und OATP1B3 entwickelt. Die untersuchten Endpunkte waren medikamenteninduzierte Leberschädigung, Hyperbilirubinämie und Cholestase. Für den Einfluss der Hemmung von Transportern wurden hauptsächlich menschliche, in einigen Fällen auch tierische Daten aus vordergründig öffentlichen Quellen verwendet, was sorgfältige Kuration erforderte. Ein Teil der tierischen in vivo Daten wurde aus dem eTOX Konsortium zur Verfügung gestellt. Aufbauend auf diesen Daten wurden mehrere Modelle sowohl für Transporter als auch für toxische Endpunkte entwickelt. Die Modellierung der Transporter war die vergleichsweise leichtere Aufgabe und führte mit einem einfachen Klassifikationsschema zu guten Ergebnissen. Für toxische Endpunkte mit einer klaren mechanistischen Basis, wie beispielsweise Cholestase, konnte ebenfalls eine Assoziation zwischen Transporter-Hemmung und Toxizität gezeigt werden. Komplexere Formen der Toxizität, wie DILI, ergaben keinen klaren Trend. Die Berücksichtigung weiterer hepatischer Transporter und auch Enzyme, die wichtige Rollen in diesem Zusammenhang spielen, wird daher für zukünftige Studien von Interesse sein.Drug-induced liver injury (DILI) is currently a major challenge for drug development in pharmaceutical industry: it is one of the main causes for attrition during clinical and pre-clinical studies and the primary reason for drug withdrawal from the market. Subsequently, there is great need for recognizing or foreseeing potential hepatotoxicity issues as early as possible. Unfortunately, predicting hepatotoxicity is not an easy task, due to the complexity of the endpoint and potential idiosyncratic phenomena. In recent years, liver transporters attracted lots of attention regarding their role in development of drug induced hepatotoxicity. There are many reports in literature for several transporters, including among others bile salt export pump (BSEP), breast cancer resistance protein (BCRP), P-glycoprotein (P-gp) and organic anion transporting polypeptide 1B1 and 1B3 (OATP1B1 and OATP1B3). Main topic of the current thesis is modeling liver toxicity endpoints, as well as general drug-induced hepatotoxicity, by combining information of the liver transporters’ inhibition aforementioned and molecular descriptors. Due to lack of in vitro data, predictions of transporters’ inhibition were used instead. For this cause, classification models for OATP1B1 and OATP1B3 inhibition were initially developed, while for the rest of BSEP, BCRP and P-gp in silico models already available in-house were used. The studied endpoints were drug-induced liver injury, hyperbilirubinemia and cholestasis. Apart from modeling, also the role of hepatic transporters’ inhibition was investigated for the cases of the toxicity endpoint. Mainly human, - and in some cases also animal - data were used. They come primarily from public sources – thus, extended careful curation was provided - while some of the animal in vivo data were provided from the eTOX consortium. Several models were developed, both for transporters and toxicity endpoints, with some of them yielding very satisfactory performance. In general, the modeling of the transporters was a comparably easier task and gave better results with simpler classification schema. For toxicity endpoints with a more straightforward mechanistic basis, like cholestasis, association between transporter inhibition and toxicity was also shown. For more general forms of toxicity, like DILI, there was no clear trend. Of course, there are more hepatic transporters, as well as enzymes, playing an important role and their inclusion in a further study would be interesting