Application of computational methods for anticancer drug discovery, design, and optimization / Aplicación de métodos computacionales para el descubrimiento, diseño y optimización de fármacos contra el cáncer

Abstract: Developing a novel drug is a complex, risky, expensive and time-consuming venture. It is estimated that the conventional drug discovery process ending with a new medicine ready for the market can take up to 15 years and more than a billion USD. Fortunately, this scenario has recently changed with the arrival of new approaches. Many novel technologies and methodologies have been developed to increase the efficiency of the drug discovery process, and computational methodologies have become a crucial component of many drug discovery programs. From hit identification to lead optimization, techniques such as ligand- or structure-based virtual screening are widely used in many discovery efforts. It is the case for designing potential anticancer drugs and drug candidates, where these computational approaches have had a major impact over the years and have provided fruitful insights into the field of cancer. In this paper, we review the concept of rational design presenting some of the most representative examples of molecules identified by means of it. Key principles are illustrated through case studies including specifically successful achievements in the field of anticancer drug design to demonstrate that research advances, with the aid of in silico drug design, have the potential to create novel anticancer drugs.

Resumen: El desarrollo de un nuevo fármaco es un proceso complejo y arriesgado que requiere una enorme cantidad de tiempo y dinero. Se estima que el proceso estándar para producir un nuevo fármaco, desde su descubrimiento hasta que acaba en el mercado, puede tardar hasta 15 años y tener un costo de mil millones de dólares (USD). Por fortuna, este escenario ha cambiado recientemente con la llegada de nuevas tecnologías y metodologías. Entre ellas, los métodos computacionales se han convertido en un componente determinante en muchos programas de descubrimiento de fármacos. En un esfuerzo por incrementar las posibilidades de encontrar nuevas moléculas con potencial farmacológico, se utilizan técnicas como el cribado virtual de quimiotecas construidas con base en ligandos o estructuras para la identificación de hits y hasta para la optimización de compuestos líder. En lo que respecta al diseño y descubrimiento de nuevos candidatos a fármacos contra el cáncer, estos enfoques tienen, a la fecha, un impacto importante y aportan nuevas posibilidades terapéuticas. En este artículo se revisa el concepto del diseño racional de moléculas con potencial farmacológico, ilustrando los principios clave con algunos de los ejemplos más representativos y exitosos de moléculas identificadas mediante estas aproximaciones. Se incluyen casos desarrollados en el campo del diseño de fármacos contra el cáncer con la finalidad de mostrar cómo, con la ayuda del diseño asistido por computadora, se pueden generar nuevos fármacos que den esperanza a millones de pacientes.

New perspectives on the computational characterization of the kinetics of binding-unbinding in drug design: implications for novel therapies / Nuevas perspectivas sobre la caracterización computacional de la cinética de unión-desunión en el diseño de fármacos: implicaciones para terapias de vanguardia

Abstract: The efficiency and the propensity of a drug to be bound to its target protein have been inseparable concepts for decades now. The correlation between the pharmacological activity and the binding affinity has been the first rule to design and optimize a new drug rationally. However, this argument does not prove to be infallible when the results of in vivo assays have to be confronted. Only recently, we understand that other magnitudes as the kinetic rates of binding and unbinding, or the mean residence time of the complex drug-protein, are equally relevant to draw a more accurate model of the mechanism of action of a drug. It is in this scenario where new computational techniques to simulate the all-atom dynamics of the biomolecular system find its valuable place on the challenge of designing new molecules for more effective and less toxic therapies.

Resumen: La eficiencia de un fármaco se ha relacionado habitualmente con su constante de afinidad, magnitud que puede ser medida experimentalmente in vitro y que cuantifica la propensión mostrada por la molécula ligando para interaccionar con su proteína diana. Este modo de entender el mecanismo de acción ha guiado durante años el desarrollo de nuevas moléculas con potencial farmacológico. Sin embargo, dicho modelo o criterio no es infalible cuando se confronta con los resultados de ensayos in vivo. Otras magnitudes, como las constantes cinéticas de asociación o disociación o el tiempo de residencia del ligando acoplado a su proteína diana, demuestran ser igualmente necesarias para comprender y predecir la capacidad farmacológica del compuesto químico. En este nuevo escenario, con ayuda de las técnicas computacionales de simulación molecular, la correcta caracterización del proceso dinámico de unión y desunión del ligando y receptor resulta imprescindible para poder diseñar racionalmente nuevas moléculas que permitan terapias más eficaces y menos tóxicas.