Réduire les risques dans la chaîne de valeur du développement des médicaments

De nouvelles solutions cherchent à améliorer la prédiction préclinique de tous les effets indésirables potentiels d’un produit pharmaceutique sur le système nerveux.Si la médecine moderne a fait des merveilles en termes d’amélioration de la santé et de traitement des maladies, certains produits pharmaceutiques sont susceptibles d’avoir un impact négatif sur le système nerveux central et/ou périphérique. Les effets secondaires courants peuvent inclure des crises, des changements psychologiques/psychiatriques et des neuropathies périphériques.

Le fait que ces effets secondaires soient difficiles à prévoir au cours des études précliniques complique les choses. «Il est manifestement nécessaire de renforcer la valeur prédictive de la boîte à outils préclinique», déclare Thierry Langer, professeur de sciences pharmaceutiques à l’université de Vienne. «Les volontaires et les patients humains bénéficieraient d’un accès à des médicaments plus sûrs, tandis que l’industrie pharmaceutique profiterait d’une réduction des taux d’attrition.»

Avec le soutien du projet NeuroDeRisk financé par l’UE et l’industrie, Thierry Langer dirige un programme visant à créer une boîte à outils de ce type. «Nous avons pour objectif de développer et de valider des outils intégrés conçus pour améliorer la prédiction préclinique des effets indésirables qu’un produit pharmaceutique pourrait avoir sur le système nerveux», explique-t-il. «Cela permettrait de réduire les risques liés aux médicaments candidats plus tôt dans le processus de R&D, ce qui pourrait accélérer le développement des médicaments.»
Des solutions validées pour prédire la neurotoxicité

Malgré un certain retard dû à la pandémie de COVID-19, le projet a réussi à proposer un ensemble de solutions validées permettant de prédire la neurotoxicité, dont bon nombre ont été intégrées dans la NeuroDeRisk in silico toolbox.

Cette boîte à outils comprend une méthode de criblage des structures chimiques et des médicaments candidats s’appuyant sur un panel de modèles neurotoxicophores que les scientifiques peuvent utiliser pour prédire les effets neurotoxiques indésirables. Elle contient également des outils d’exploration de données ainsi qu’une base de données rassemblant l’ensemble des données générées et acquises au cours du projet. Il est également possible d’utiliser la boîte à outils pour dessiner une structure moléculaire et obtenir des alertes liées à sa structure, avant même que le composé ne soit synthétisé...
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