Modelli in silico di ADMET e critica al modello animale

[van de Waterbeemd H, Gifford E. ADMET in silico modelling: towards prediction paradise? Nat Rev Drug Discov. 2003 Mar;2(3):192-204.]

Full Text: http://213.190.70.6/gmp.asso/Documents/Biblio/admet%20in%20silico%20modeling.pdf

Abstract: 

“A seguito di studi alla fine degli anni ’90, che hanno indicato che la povertà di farmacocinetica e tossicità erano importanti cause di fallimenti costosi nella fase avanzata di sviluppo dei farmaci, è diventato molto apprezzato che queste aree dovessero essere considerate prima possibile nel processo di scoperta di nuovi farmaci.
Tuttavia, negli ultimi anni, la chimica combinatoriale e gli screening ad alto rendimento hanno notevolmente aumentato il numero di composti che richiedono dati precoci su assorbimento, distribuzione, metabolismo, escrezione (ADME) e tossicità (T), che ha a sua volta guidato lo sviluppo di una varietà di screen in vitro ADMET di media ed alta velocità.
Qui, descriviamo come negli approcci in silico aumenterà ulteriormente la nostra capacità di prevedere e modellare i più rilevanti risultati di farmacocinetica, metabolismo e tossicità, accelerando così il processo di scoperta di nuovi farmaci.”

Nel testo:

“It was concluded from an exploratory study using neural networks in addition to multivariate techniques that human hepatic drug clearance was best predicted from human hepatocyte data, followed by rat hepatocyte data. In the studied data set, however, animal in vivo data did not significantly contribute to the predictions”
[…]
“It should be noted that the metabolism in animals might be different from that in humans, and therefore the prediction of human pharmacokinetics and metabolism from animal data might not be straightforward.”

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