Podemos expandir as terapias alcançando alvos não passíveis de tratamento?

Sempre é possível acertar, mas a parte mais difícil é ter acertos inéditos e relevantes. O cerne do problema é que as mesmas técnicas de triagem, geralmente ensaios de alto rendimento baseados em células, já foram aplicadas a muitos dos alvos difíceis de interesse, com todos utilizando abordagens muito semelhantes. O setor faz a mesma pergunta diversas vezes, mas com parâmetros ligeiramente diferentes, e espera uma resposta nova. 

Muito pouco mudou em termos de tecnologia, a maioria das empresas adota uma abordagem de triagem de força bruta utilizando enormes bibliotecas de compostos. As células são tratadas com essas bibliotecas e uma resposta bioquímica é avaliada, o que claramente funciona, pois levou à maioria dos medicamentos aprovados até o momento. No entanto, quando se trata de resultados inéditos em que os métodos tradicionais não funcionam, a probabilidade de encontrar um resultado relevante é pequena. Há proteínas de membrana como os GPCRs em muitas conformações diferentes e apresentar uma conformação ligada a uma condição fisiológica durante o processo de descoberta pode ser difícil, se é que é possível. Na verdade, muitas vezes descobrimos que os alvos mais difíceis sequer dobravam funcionalmente desde o início. Isso não é algo que se pode simplesmente analisar.

Existe uma infinidade de componentes na superfície celular que podem ofuscar os resultados das triagens celulares. Ao fazer a descoberta de anticorpos em sistemas complexos como células, existem estruturas periféricas, como outras proteínas, lipídios e açúcares, que complicam, ou mesmo inibem, a interação com o alvo. Infelizmente, isso gera muito mais ruído, como falsos positivos, nessas triagens. Ao desenvolver ensaios limitados apenas às grandes bibliotecas e a uma proteína alvo, poderíamos, em tese, contornar a maioria dessas complicações.

Outro aspecto crucial que deve ser considerado é que a maioria das proteínas de membrana mantém um conjunto de conformações. Elas são flexíveis por natureza, e essa flexibilidade é um problema importante na utilização em campanhas de descoberta. O que realmente se está procurando não é apenas uma interação de um medicamento em potencial com o seu alvo, mas uma conformação específica desse alvo. Uma característica primária das proteínas consideradas indestrutíveis é que provavelmente apresentam muitas conformações fluidas em seu estado nativo, o que pode dificultar a descoberta com métodos tradicionais baseados em células.

Na verdade, desenvolvemos nossa tecnologia EMP^TM como uma solução para esse problema. Abordamos a descoberta de medicamentos a partir da perspectiva de que nenhum alvo é impossível de ser tratado. Nossa tecnologia foi projetada para atingir um alvo de interesse e, por meio da evolução direcionada, melhorar as propriedades desse alvo, por exemplo, para aumentar sua expressão, estabilidade ou homogeneidade. Acreditamos que isso é alcançado melhorando-se o enovelamento de proteínas e, em última análise, restringindo ou impedindo que o alvo mude entre as conformações. Bloqueando-se a proteína da membrana em uma forma específica associada à doença e a utilizando como alvo para a triagem de compostos com métodos baseados em proteínas, pode ser possível medicar qualquer alvo. Com essa abordagem, agora podemos encontrar resultados únicos para alvos que muitas equipes de descoberta de medicamentos consideram inatingíveis com os ensaios de triagem física atuais.

Isso nos permite fazer descobertas utilizando proteínas-alvo purificadas, devidamente dobradas e estabilizadas, o que é um Santo Graal no mundo das proteínas de membrana. A homogeneidade e estabilidade conformacionais são cruciais para ensaios baseados em proteínas bem-sucedidos. Seja estabilizando a conformação nativa ou distorcendo a conformação em direção à farmacologia que você procura, encontrar mutações que adaptem a proteína para resistir à remoção da membrana celular enquanto mantém uma conformação nativa é a chave para a descoberta. 

Isso abre um leque de possibilidades para transformar o alvo mais difícil em um reagente raro que torna a descoberta acessível. Sentimos que essa é apenas a ponta do iceberg. À medida que a tecnologia melhora, também melhora o espectro das nossas capacidades, permitindo-nos ir a qualquer lugar com esses alvos não passíveis de tratamento, ou como chamo, alvos que ainda não foram medicados. É uma abordagem muito dinâmica que permite estudos baseados em estruturas, a triagem de bibliotecas de compostos, bem como estudos de imunização para isolar anticorpos.

Com esse método, também podemos explorar a dinâmica da interação entre o medicamento e o alvo. Assim como uma estrutura de cristal, você precisa ter a estrutura do estado ativo e as estruturas do estado inativo intermediárias para compreender o cenário de conformação. Especialmente se a intenção é descobrir um agonista tendencioso, um agonista parcial ou um agonista inverso. Isso nos permite encontrar moléculas de interesse farmacológico definido, em vez de apenas ligantes.

Estamos procurando evoluir o alvo em direção não a uma conformação específica, mas a uma família de conformações que se assemelhem ao estado ativo ou ao estado totalmente inativo de nossa proteína de membrana específica. Independentemente do estado funcional relevante para a doença que buscamos e para o MOA que buscamos, produzir um alvo que se assemelhe tanto quanto possível aumenta muito a probabilidade de sucesso.

Embora seja uma ferramenta muito poderosa para a descoberta de pequenas moléculas, vemos maior potencial para aplicá-la à descoberta de anticorpos. Nosso pipeline interno concentra-se principalmente no desenvolvimento de terapêuticas com anticorpos, embora estejamos estabelecendo colaborações com empresas farmacêuticas para produzir também pequenas moléculas. É claro que isso amplia o potencial da nossa tecnologia e também expande o que podemos fazer. Podemos aproveitar os pipelines de outras empresas, onde fazemos a descoberta inicial e os medicamentos são desenvolvidos no laboratório de outra pessoa. 

Essas colaborações também geram capital que nos ajuda a impulsionar os nossos próprios programas que sempre podem utilizar o financiamento adicional. Portanto, vemos isso como uma situação em que todos ganham, tanto para a Abilita quanto para nossos colaboradores, podemos nos concentrar no desenvolvimento de nossas terapias de anticorpos internamente e, ao mesmo tempo, causar um impacto no espaço de pequenas moléculas. Estamos sempre abertos a novas parcerias ou colaborações com empresas que queiram utilizar a nossa tecnologia e vemos isso como uma grande oportunidade para impulsionar o campo da descoberta de medicamentos como um todo.

Acreditamos que melhorar a descoberta de anticorpos é um dos usos de maior impacto direto de nossa tecnologia. O aspecto mais benéfico é que ele abre um espaço que tem sido quase inacessível para proteínas de membrana politópicas, como GPCRs, canais iônicos e transportadores. Há apenas algumas terapias aprovadas baseadas em anticorpos direcionadas aos GPCRs, com mais entrando na clínica, mas esse é o gargalo que procuramos resolver primeiro.

Com modalidades de moléculas pequenas, muitas vezes é necessário tomar um comprimido todos os dias, mas com anticorpos, uma injeção pode permanecer eficaz por muitos meses. As doenças difíceis que procuramos são geralmente dor, câncer ou doenças autoimunes, onde os alvos também podem ser GPCRs órfãos. Muitas vezes, estes exigem tratamentos de longo prazo, tornando os anticorpos mais benéficos para o paciente. Os medicamentos com anticorpos oferecem vantagens adicionais, como maior seletividade e restrição periférica. Em vez de se preocupar com a dosagem e os efeitos fora do alvo ao tomar diariamente um medicamento de molécula pequena, os anticorpos oferecem uma intervenção mais duradoura, ao mesmo tempo que limitam os impactos negativos no bem-estar do paciente. 

Temos uma grande lacuna de inovação. Acho que esse é o gargalo número um da medicina em si: as mesmas coisas são feitas repetidamente porque foi comprovado que funcionam em alguns casos. Há muita força e suor sendo exercidos na arena da descoberta de medicamentos que podem disfarçar a necessidade de inovação. As grandes empresas são realmente boas em investir dinheiro no problema para levá-lo ao mercado, mesmo em face da concorrência, em vez de buscar algo novo onde possam falhar. Essa é uma das grandes diferenças entre as pequenas empresas. Somos bons no impulsionamento do trabalho inicial e em novas ideias, mas levar essas ideias adiante é difícil.

No lado comercial, as grandes empresas farmacêuticas frequentemente dão prioridade a metas e abordagens validadas com base na sua probabilidade de sucesso e não na possibilidade de abrir novas vias de tratamento para alguma doença. Devido ao componente de risco, elas tendem a contar com pequenas empresas como nós para realizar a descoberta e os primeiros estudos. Podemos reduzir o risco dos ativos até certo ponto, mas essa barreira vem se reduzindo cada vez mais enquanto os investidores estão menos entusiasmados com gastos excessivos em novas moléculas. Isso agrava o problema, uma vez que as grandes empresas farmacêuticas gostam de ver os dados dos ensaios clínicos antes de adotarem um novo mecanismo de ação internamente.

Infelizmente, para as grandes empresas farmacêuticas, a probabilidade de sucesso é muitas vezes priorizada em detrimento da inovação devido aos enormes insumos financeiros para os seus projetos, levando a uma estratégia excessivamente conservadora. Como somos uma pequena empresa, podemos assumir projetos de alto risco e alta recompensa, por isso tentamos priorizar a inovação mesmo com a perspectiva de fracasso. É por isso que temos de encontrar uma forma de fazer com que as pequenas empresas biotecnológicas e biofarmacêuticas se posicionem no centro, lado a lado com os grandes intervenientes, que abracem o trabalho anterior que podemos fazer para impulsionar toda a área.

Notei que no setor de anticorpos, grandes empresas farmacêuticas ainda estão tentando fazer imunização de DNA e RNA utilizando sequências de tipo selvagem. Recentemente dei uma palestra para um público da indústria farmacêutica sobre os desafios de expressar e purificar proteínas de membrana, sendo a fragmentação e o dobramento incorreto os principais problemas. Os métodos atuais de descoberta de anticorpos exigem que você pegue o DNA ou o RNA do seu gene alvo e os injete em um animal e espere que algo aconteça. 

Infelizmente, as mesmas observações que vejo nas minhas triagens, proteínas fragmentadas e mal dobradas, provavelmente ocorrerão no sistema animal. É por isso que usar o alvo proteico estabilizado no processo é uma abordagem mais útil. Identificamos isso como um grande problema na descoberta de anticorpos, por isso estamos tentando evitar essas falhas enquanto simplificamos nosso sistema e nos concentramos no que realmente funciona. Estabilizando a conformação de uma proteína para pescar os anticorpos com as propriedades desejadas e em combinação com grandes bibliotecas, você tem uma chance muito maior de alcançar o verdadeiro sucesso.

Você precisa encontrar novas farmacologias que podem ser difíceis de procurar quando não há uma avaliação disponível. Quando se entra em espaços intratáveis, nem tudo se deve à dificuldade do alvo; muitas vezes, não há um sistema para rastrear corretamente o alvo. Mas acho que o tema geral é que você precisa encontrar um medicamento que não somente funcione, como também possa ser inserido no pipeline, que tenha propriedades desejáveis e, o mais importante, que seja inédito. 

Com os GPCRs, que tendem a estar no extremo mais difícil do espectro, muitas vezes a função ou o ligante endógeno nem é conhecido, mas o seu papel na doença está bem estabelecido. Como alcançar o sucesso desse jeito? Não existe ensaio. Você não pode trabalhar com o alvo. Não existe base de conhecimento nem mesmo para desenvolver uma tela. Essencialmente, vai ser um fracasso em uma grande organização porque sua prioridade será reduzida imediatamente, e isso é um grande problema. Esse é o espaço em que operamos, onde a indústria farmacêutica pode ter menosprezado um alvo devido a um nível de dificuldade inaceitável. Estamos procurando descobrir aquelas moléculas verdadeiramente inéditas onde outras não podem ou não querem ir.

O problema com as previsões de dobramento de proteínas é que a arquitetura geral pode chegar bem perto, mas tem problemas com detalhes importantes. Por exemplo, para que lado os resíduos são direcionados ou pequenas mudanças na orientação das hélices, não é preciso muito para se confundir em relação aos detalhes relevantes. Acho que o AlphaFold é uma ótima ferramenta para usar como ponto de partida para engenharia de proteínas e eu o uso o tempo todo porque faz um ótimo trabalho na construção de modelos de homologia.

Agora, quando se trata da previsão de novo de famílias pouco conhecidas ou de novos alvos, não conheço sua eficácia. Imagino que o desempenho não será tão bom quanto com GPCRs, onde as arquiteturas estão bem estabelecidas com centenas de estruturas cristalinas atualmente. Por isso a curadoria humana dos dados biológicos ainda é crucial.

Há algum tempo vi um artigo dizendo que a AlphaFold resolveu 200 milhões de estruturas. Então está resolvido, certo? Se você quiser fazer fotos bonitas para a capa de um artigo, já está bom. Se você quiser descobrir medicamentos, aí as coisas mudam. Com o docking, por exemplo, é necessário partir de um modelo que esteja muito próximo da estrutura real. Você também precisa prever com precisão todas as cadeias laterais dos resíduos, e esse é um universo diferente. Para algumas coisas, como engenharia, descobrir mais ou menos onde fica um resíduo no modelo é realmente muito útil. Se você quiser usá-lo em descobertas, acho que precisa de um pouco mais, especialmente com proteínas de membrana. 

Outra coisa é que, para proteínas solúveis como enzimas, geralmente há apenas alguns resíduos que mudam de uma conformação para outra. Com proteínas de membrana, você tem alta flexibilidade e diversas conformações; você realmente precisa prever a estrutura de cada conformação. Até a IA teria dificuldade com isso, então imagine realmente entrar com a situação real e fazer a triagem dos compostos nas conformações corretas.

Aperfeiçoe a tradução de pensamentos ou experimentos iniciais para modelos mais complexos. O maior problema, especialmente com novos alvos, é a falta de traduzibilidade entre os filtros de eficácia in vitro em modelos animais in vivo para algo que seja eficaz em humanos. Na verdade, isso não é novidade, mas penso em termos de qualquer coisa que possa acelerar o progresso da descoberta de medicamentos e da medicina como um todo. A ironia é que quanto mais difícil ou inédito for o alvo, maior será o risco inerente à tradução e é difícil descobrir as ferramentas iniciais necessárias para validar a biologia do alvo. Isto é especialmente relevante no espaço GPCR órfão, onde a biologia é menos conhecida, mas onde é necessário correr riscos. É aqui que acreditamos que as inovações inéditas possam causar um impacto descomunal.

Eu tornaria mais rápido e barato a colocação de algo no mercado. São necessários tantos anos e muito dinheiro para passar de um sucesso a realmente colocar o medicamento no mercado. O custo médio de desenvolvimento de um medicamento está entre um e dois bilhões de dólares atualmente. A maior parte desse custo é dedicada ao trabalho com moléculas que não fazem nada ou que não são desenvolvíveis. Seria extremamente útil ter uma ferramenta no início do processo de desenvolvimento que realmente explicasse ou previsse por que algo vai ou não funcionar na clínica. Isso diminuiria enormemente o dinheiro e o tempo investidos no desenvolvimento de um medicamento.