Découverte de médicaments

La découverte de principes actifs passent par plusieurs phases de R&D.

Greenpharma accompagne nos clients dans la recherche amont en proposant les services innovants dans la conception de chimiothèques et la sélection de molécules pour les tests biologiques. Pour ce faire, nous utilisons notre plateforme chemoinformatique et les bases de données Ambinter.com et la GPDB comme sources de composés. Selon les besoins et le niveau d’information, la sélection peut se faire suivant les critères de diversité ou de similarité structurale.

Nous pouvons également réaliser des criblages virtuels.

Nous proposons également des outils pour le repositionnement de médicaments comme SELNERGY™

Enfin, des approches de QSAR/SQPR peuvent être utiles pour prédire des activités biologiques ou des propriétés physico-chimiques.

Conception de chimiothèques

Ce service regroupe nos activités de chimie médicinale et de chémoinformatique. Dans un premier temps, nous déterminons avec le client les objectifs de la chimiothèque désirée, car les critères peuvent être diverses. Ils peuvent, en effet, être basés sur des propriétés biochimiques, physico- chimiques, ou bien sur d’autres éléments. Ils peuvent également dépendre du stade d’avancement de votre projet.

Par exemple, vous souhaitez une chimiothèques pour votre future campagne de criblage sans a priori sur une cible spécifique, alors une chimiothèque chimiquement diversifiée est la plus pertinente.

Nous allons sélectionner les molécule en fonction de la diversité de leur structure chimique : cela augmente la probabilité d’avoir une touche, par rapport à une chimiothèque classique. Grâce à notre base de données Ambinter.com, nous avons accès à plus de 30 millions de produits.

Quand une touche est identifiée, on peut souhaiter explorer la relation structure/activité, par conséquent sélectionner les molécules en fonction de leur similarité structurale est plus adéquat dans ce cas. Nos chimistes peuvent également développer les chimiothèques basées sur un squelette chimique particulier.

Nous pouvons également utiliser le criblage virtuel pour sélectionner les molécules ciblant spécifiquement des enzymes, récepteurs ou transporteurs…

Enfin, grâce à notre base de données GPDB, les sélections peuvent être réalisées sur d’autre critères, comme la sélection des molécules issues de plantes comestibles ou des molécules appartenant à des familles phytochimiques particulières…

Le produit final peut être livré sous différents formats (à définir avec le client) : poudre, en microplaques, etc…

Criblage virtuel

L’activité, la synergie et la sélectivité sont des paramètres cruciaux dans le processus de “lead discovery”. Les technologies in silico, à l’image de notre outil de criblage virtuel Selnergy peuvent accélérer le processus de découverte en ciblant les molécules potentiellement actives et sélectionnées pour leur propriétés biologiques et éviter les problèmes d’ADMET en amont.

Le criblage virtuel est donc un outil de décision efficace pour sélectionner des hits et les convertir en « leads ». De plus, l’identification de nouvelles applications pour des composés connus peuvent être réalisées par cette technique.

La plateforme de criblage virtuelle chez Greenpharma consiste en :

  • « Greenpharma Database » (GPDB), contient 150000 composés naturels ; nous avons également accès aux 30 millions de composés de la base de données d’Ambinter.com (molécules synthétique en majorité). Ces bases sont des sources importantes pour les projets de criblage virtuelle.
  • GPDB avec 10000 structures protéiques annotées avec des informations des sources, des domaines thérapeutiques et les familles protéiques. GPDB contient également des récepteurs sensoriels. Cette partie de la GPDB est cruciale pour le criblage inverse.
  • SELNERGYTM, notre outil propriétaire de criblage virtuel. C’est un outil utile pour explorer les interactions entre les espaces chimiques et biologiques eg chemogénonique.

Criblage inverse - Selnergy

Cet outil a été développé chez Greenpharma.

Il consiste en un logiciel de docking pour prédire des énergies d’interaction d’un ligand avec une protéine et d’une base de données de 10 000 structures protéiquesavec des propriétés biologiques – eg antibactériennes, anti-inflammatoires, anti-âge… Le but de cet outil unique est de réaliser des profilage biologique. Il fournit des prédictions sur la sélectivité et/ou la synergie potentielles que des molécules pourraient avoir sur un ensemble de cibles protéiques – d’où le nom de Selnergy.

Selnergy a prouvé son utilité dans le repositionnement de médicaments, comme pour le Tofisopam

Curr Med Chem. 2008;15(30):3196-203
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QSAR

QSAR ou QSPR, respectivement relation quantitative structure activité ou propriété, sont des techniques puissantes, qui consistent à utiliser des données structurales (représentées pour les descripteurs moléculaires) pour concevoir un modèle mathématique.

Ce modèle relie les changements dans la structure avec une valeur d’activité ou de propriété. Ces techniques de QSAR ont fait leur preuve en pharmacie, lors de la recherche de tête de série. Nous pouvons aussi appliquer le QSPR pour construire des modèles afin d’estimer des propriétés telles que la solubilité aqueuse, le logP, la toxicité ou les propriétés organoleptiques en se basant sur des molécules aux propriétés connues.

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