Chimie computationnelle

Utiliser la chimie computationnelle dans la découverte de nouveaux médicaments

Au sein de la boîte à outils des chercheurs de nouveaux médicaments, la conception de médicaments assistée par ordinateur a pris une place importante ces dernières années. La puissance de calcul, l’efficacité algorithmique et la précision des modèles de calcul contribuent à réduire le temps entre les tests en laboratoire et la clinique pour les candidats-médicaments. La possibilité de réaliser des expériences de criblage in silico signifie qu’il est désormais possible de cribler de vastes bibliothèques de composés pour de petites molécules ayant un potentiel thérapeutique¹. La conception et la découverte de médicaments assistées par ordinateur (CADD) sont devenues presque aussi courantes que la chimie de laboratoire dans les sociétés pharmaceutiques.

La chimie computationnelle peut être utilisée pour accélérer le résultats et minimiser les temps de découverte de nouveaux médicaments grâce à plusieurs approches différentes. La découverte de médicaments en laboratoire commence généralement par un processus de criblage à haut débit (HTS) où des milliers de composés connus sont testés pour un ensemble de réactions souhaité.

Une fois qu’un composé qui produit l’ensemble d’effets souhaité est trouvé, il est étiqueté comme un succès. Il peut y avoir d’autres étapes de filtrage sur le sous-ensemble de résultats sélectionnés à partir des ensembles HTS d’origine. Comme les tests et les expériences cellulaires peuvent être lents et coûteux, chaque étape du processus de dépistage doit être soigneusement optimisée. Bien que les procédures soient suffisamment précises et fiables pour être significatives, cela permet de s’assurer que des cibles potentielles ne sont pas manquées².

L’expérimentation automatisée, de l’analyse automatisée à l’échantillonnage et à la préparation des échantillons, a contribué à accélérer les tentatives de découverte de médicaments en laboratoire. La chimie computationnelle peut être utilisée en combinaison avec la découverte guidée de médicaments en laboratoire.

Exemples d’approches en chimie computationnelle

Deux approches majeures sont classiquement utilisées en CADD : le ligand-based drug design (LBDD) qui repose principalement sur des données associées à de petites molécules en l’absence de structure 3D de la cible d’intérêt, et le structure-based drug design (SBDD). qui utilise la structure 3D d’une cible biologique pour aider à la sélection et au tri des candidats-médicaments.

Les simulations de dynamique moléculaire et les méthodes de chimie quantique de haut niveau deviennent de plus en plus courantes dans la chimie computationnelle pour la découverte de médicaments. Les simulations de dynamique moléculaire peuvent modéliser l’évolution d’un système dans le temps, en incorporant des effets tels que la flexibilité conformationnelle des systèmes et les processus d’agrégation dynamique⁴

Les simulations chimiques quantiques sont bénéfiques pour le calcul précis des énergies de liaison. Alors que les dépenses de calcul de nombreuses méthodes signifient qu’il existe certaines limites sur les tailles de système qui peuvent être traitées, elles offrent généralement quelque chose de plus proche de la précision chimique.

Avec une telle variété d’outils de chimie computationnelle disponibles et avec plusieurs codes différents – dont certains nécessitent des licences coûteuses et du matériel hautement spécialisé pour effectuer des calculs à l’échelle requise pour le criblage et l’optimisation – trouver des moyens de tirer parti des opportunités offertes par la chimie computationnelle dans votre travail peut être difficile.

C’est là qu’Oncodesign Services, une organisation de recherche sous contrat (CRO), est là pour vous aider. Avec une vaste expertise dans l’accélération de la conception-fabrication-test-analyse (DMTA) des petites molécules, Oncodesign Services offre des capacités qui vous permettront de profiter des avantages de la chimie computationnelle sans investissements coûteux en formation et en infrastructure.

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Oncodesign Services offre une gamme complète de services de découverte de médicaments. Une grande partie de cela est étayée par notre plate-forme intégrée DRIVE-SM, qui offre une recherche complète d’identification de hit, de hit-to-lead et d’optimisation de lead pour les solutions IND. DRIVE-SM utilise la chimie computationnelle, ainsi que des méthodes de laboratoire, pour fournir des capacités uniques de détection et de criblage.

Ce que propose Oncodesign Services avec les plateformes DRIVE-SM, c’est de trouver une stratégie optimale et personnalisée d’identification des hits. Grâce à leur vaste expertise interne dans des domaines tels que la chimie computationnelle, Oncodesign Services peut proposer une conception de novo avec des processus basés sur les données et l’intelligence artificielle, ainsi que l’étude des relations structure-affinité (SAR) dans les étapes du hit-to-lead.

Une fois que les candidats appropriés ont été identifiés et qu’un profil thérapeutique et d’activité a été établi, Oncodesign Services peut fournir des services d’optimisation de leads et de réglementation préclinique. En s’appuyant sur les opportunités uniques offertes par le soutien au développement de médicaments avec la chimie computationnelle, Oncodesign Services a livré avec succès plus de 20 candidats précliniques au cours des dernières années seulement et a proposé la réalisation de packages d’études permettant l’IND.

Oncodesign Services est une CRO de renommée mondiale spécialisée dans la découverte de médicaments et la recherche préclinique. Découvrez comment l’esprit d’innovation et l’expertise technique d’Oncodesign Services peuvent vous aider à accélérer vos pipelines de découverte de médicaments et à améliorer vos taux de succès.

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