Una piattaforma di spettrometria di massa potrebbe ridurre a quattro ore il ciclo di scoperta di farmaci contro il cancro.

I ricercatori del Purdue Institute for Cancer Research (PICR) hanno sviluppato una piattaforma tecnologica di nuova generazione progettata per accelerare una delle fasi più lente e complesse della scoperta di farmaci antitumorali: l’identificazione di composti promettenti che potrebbero eventualmente diventare nuove terapie.

La piattaforma automatizzata ad altissima produttività combina sintesi chimica , test biologici e spettrometria di massa in un unico flusso di lavoro integrato, consentendo ai ricercatori di generare, valutare e perfezionare potenziali candidati farmaceutici all’interno dello stesso sistema. La ricerca , recentemente pubblicata sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences , rappresenta oltre un decennio di sviluppo presso la Purdue University e potrebbe aiutare i ricercatori a procedere più rapidamente contro bersagli tumorali complessi.

“La scoperta di nuovi farmaci è una lotta contro la probabilità”, ha affermato Nicolás Morato, professore assistente di ricerca presso il PICR e autore principale dello studio. “Si esplora un vastissimo spazio biologico e uno spazio chimico ancora più vasto, cercando di trovare la molecola giusta per il bersaglio giusto. Se non si riesce a sintetizzare e testare i composti con la rapidità necessaria, diventa una battaglia persa in partenza.”

La piattaforma si basa sulla spettrometria di massa con ionizzazione a desorbimento elettrospray, o DESI-MS, una tecnologia sviluppata per la prima volta alla Purdue University che consente ai ricercatori di analizzare e testare rapidamente i composti con volumi di campione estremamente ridotti e flussi di lavoro altamente automatizzati.

Perché il processo è lento

Tradizionalmente, le prime fasi della scoperta di farmaci prevedono passaggi scollegati, gestiti da team separati. I chimici sintetizzano i composti, i biologi li testano contro i bersagli della malattia e i ricercatori dedicano molto tempo alla purificazione e all’analisi dei risultati prima di ripetere il ciclo.

Morato ha affermato che storicamente la chimica è rimasta indietro rispetto all’automazione già diffusa in biologia.

“Se si attraversa un edificio di chimica a tarda notte, le luci ancora accese appartengono probabilmente ai laboratori di sintesi organica”, ha affermato Morato. “Si vedono ancora fiasche su piastre riscaldanti in attesa che le reazioni si completino durante la notte. Nel frattempo, la biologia si è evoluta in una scienza altamente automatizzata e basata sulla strumentazione. Si è creata una disconnessione tra questi due mondi.”

Il sistema Purdue mira a riunire queste fasi tradizionalmente separate in un unico flusso di lavoro integrato per identificare rapidamente candidati farmaceutici promettenti.

Molti dei nuovi bersagli tumorali identificati grazie alla genomica moderna, all’intelligenza artificiale e alla ricerca computazionale sono ancora privi di farmaci e terapie efficaci, ha affermato Andrew Mesecar della Purdue University, direttore del Robert Wallace Miller Institute for Cancer Research, professore di biologia strutturale del cancro (cattedra Walther) e professore emerito di biochimica.

“La nuova piattaforma DESI-MS consente ai ricercatori di analizzare rapidamente decine di migliaia di molecole contro bersagli tumorali appena identificati, al fine di individuare candidati terapeutici promettenti”, ha affermato Mesecar. “Ogni anno che riusciamo a risparmiare nel processo di sviluppo dei farmaci significa che potremo rendere disponibili nuovi farmaci ai pazienti più velocemente e prolungare le loro vite.”

Primi risultati nella ricerca sul cancro

Questa tecnologia ha già svolto un ruolo importante nella ricerca sul cancro in corso presso la Purdue University. Morato ha descritto un progetto che coinvolge un enzima bersaglio associato al cancro, in cui gli approcci tradizionali avevano condotto i ricercatori su una strada improduttiva per anni, prima che la piattaforma DESI-MS rivelasse rapidamente che un composto ampiamente studiato non interagiva con il bersaglio come previsto.

“È stato difficile perché le persone avevano investito anni di lavoro in quel progetto”, ha detto Morato. “Ma la piattaforma ci ha subito mostrato che il complesso non si stava comportando come pensavamo. Questo ha permesso al progetto di cambiare direzione molto più rapidamente, invece di continuare a perdere tempo.”

I ricercatori hanno quindi utilizzato la piattaforma per riesaminare e identificare composti candidati più efficaci contro lo stesso bersaglio.

Durante lo sviluppo della piattaforma, il progetto ha assunto anche una dimensione personale per Morato. Proprio nel periodo in cui il progetto si è orientato maggiormente verso la scoperta di farmaci per la ricerca traslazionale, a suo nonno è stato diagnosticato un cancro alla prostata.

“Non stavamo più sviluppando tecnologia fine a se stessa. Stavamo costruendo qualcosa che, si sperava, avrebbe contribuito a rendere le cure disponibili ai pazienti più rapidamente”, ha affermato Morato.

Accelerare il ciclo di scoperta

Il sistema è in grado di eseguire diverse fasi della scoperta di farmaci in tempi che tradizionalmente richiederebbero giorni o settimane di lavoro in laboratorio. In un flusso di lavoro di prova descritto nell’articolo, i ricercatori hanno completato un ciclo di scoperta integrato in circa quattro ore.

Per R. Graham Cooks, chimico della Purdue University, il cui laboratorio ha inventato il DESI quasi vent’anni fa, la piattaforma rappresenta l’ultima tappa di una lunga evoluzione delle tecnologie di spettrometria di massa, sempre più intrecciate con la medicina e la scoperta di farmaci.

“La spettrometria di massa è ormai una componente fondamentale della scoperta di nuovi farmaci”, ha affermato Cooks, membro del PICR e titolare della cattedra Henry Bohn Hass di chimica presso il Dipartimento di Chimica James Tarpo Jr. e Margaret Tarpo del College of Science della Purdue University. “Ogni grande azienda farmaceutica ha ormai centinaia di scienziati la cui strumentazione principale è uno spettrometro di massa.”

Cooks ha affermato che uno dei maggiori ostacoli rimanenti nella scoperta di farmaci è la bassa velocità.

“Il tallone d’Achille della scoperta di nuovi farmaci è la sua lentezza”, ha affermato Cooks. “Questa piattaforma accelera diversi aspetti distinti della scoperta di nuovi farmaci.”

Cooks ha affermato che la tecnologia accelera lo screening delle reazioni chimiche, analizza automaticamente i prodotti di reazione tramite spettrometria di massa online e consente di eseguire test biologici più rapidamente grazie all’automazione e ai cosiddetti test “diretti al campione biologico”, che evitano lunghe fasi di purificazione.

Oltre allo sviluppo di farmaci, Cooks ha affermato che le tecnologie avanzate di spettrometria di massa stanno diventando sempre più importanti anche nella diagnosi del cancro e nel processo decisionale chirurgico. Il suo gruppo ha dedicato anni allo studio dell’utilizzo della spettrometria di massa per identificare i tumori cerebrali e i margini tumorali durante gli interventi chirurgici.

“Anche una maggiore rapidità nella diagnosi è altamente auspicabile”, ha affermato Cooks. “Gli studi intraoperatori sono promettenti, con i profili metabolici che forniscono informazioni utili”.

Come l’IA potrebbe essere utile

Morato ha affermato che la visione più ampia alla base della piattaforma non è semplicemente quella di accelerare le reazioni chimiche, ma di adottare un approccio alla scoperta più integrato e iterativo, un aspetto che diventa sempre più importante man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale generano un numero maggiore di potenziali candidati farmaceutici.

“L’intelligenza artificiale è valida solo quanto i dati che le vengono forniti”, ha affermato Morato. “Questa piattaforma ci permette di generare enormi quantità di dati sperimentali di alta qualità in tempi molto rapidi. Ciò crea la possibilità di cicli più veloci di previsione, test e ottimizzazione.”

Consentendo la generazione rapida e su larga scala di dati sperimentali, la piattaforma potrebbe contribuire a supportare gli approcci emergenti basati sull’intelligenza artificiale per la scoperta di farmaci.

Supporto, brevetti e prossimi passi

Il progetto è nato grazie al supporto del National Center for Advancing Translational Sciences (NCAD) attraverso il suo programma di ricerca cooperativa ASPIRE (A Specialized Platform for Innovative Research Exploration). L’obiettivo di ASPIRE è sviluppare tecnologie di automazione all’avanguardia e strumenti di generazione e analisi dei dati per creare e mappare rapidamente nuovi spazi chimici rispetto a spazi biologici potenzialmente utilizzabili per lo sviluppo di farmaci. Il sistema sviluppato dal gruppo Cooks rientra in una serie di strumenti e tecnologie sviluppati attraverso il programma ASPIRE per colmare una lacuna traslazionale nello sviluppo preclinico di farmaci, accelerando notevolmente il ciclo che va dalla sintesi chimica alla sperimentazione biologica.

Questa tecnologia è stata divulgata all’Ufficio di commercializzazione tecnologica di Purdue Innovates, che ha richiesto e ottenuto diversi brevetti presso l’Ufficio brevetti e marchi degli Stati Uniti.

Morato ha affermato che l’attuale piattaforma rappresenta circa 10 anni di sviluppo mirato, che si sovrappone a decenni di ricerca fondamentale condotta dalla Purdue nel campo della spettrometria di massa.

“Per realizzare tutto questo ci è voluto davvero l’impegno di un intero villaggio”, ha affermato Morato. “Ricercatori accademici, ricercatori federali, collaboratori del settore industriale, ingegneri, biologi e chimici hanno lavorato tutti insieme per raggiungere lo stesso obiettivo.”

I ricercatori sperano che questa tecnologia continui a diffondersi oltre Purdue, trovando applicazioni più ampie nella ricerca sul cancro e nella scoperta di nuovi farmaci.

“Come sviluppatori di strumenti, vogliamo che le persone utilizzino effettivamente ciò che creiamo”, ha affermato Morato. “Ciò che mi entusiasma di più ora è vedere questa tecnologia iniziare ad aiutare i ricercatori che lavorano su importanti sfide relative alle malattie e alla scoperta di nuove terapie.”

La ricerca del team si inserisce nell’ambito dell’iniziativa One Health della Purdue University , che riunisce la ricerca sulla salute umana, vegetale e animale. Essa supporta l’attenzione dell’iniziativa sulla chimica avanzata, ambito in cui i docenti della Purdue studiano sistemi chimici complessi e sviluppano nuove tecniche e applicazioni.

La scoperta di nuovi farmaci richiede sia la sintesi che la valutazione della bioattività di un vasto numero di composti. Tuttavia, la scala e la velocità con cui queste due operazioni sono state storicamente eseguite sono state notevolmente sproporzionate, con gli sforzi volti alla sintesi di nuove molecole che in genere procedono molto più lentamente rispetto a quelli focalizzati sulla loro valutazione. In questo lavoro descriviamo un sistema automatizzato che affronta questo collo di bottiglia combinando lo screening delle reazioni, la sintesi su piccola scala e la valutazione della bioattività con flussi di lavoro uniformi. Questa integrazione è ottenuta sfruttando reazioni accelerate in microgocce e spettrometria di massa a pressione atmosferica, insieme a robotica automatizzata e analisi dei dati. In questo lavoro, forniamo una panoramica della progettazione e della costruzione di questo sistema, illustriamo le sue capacità lungo l’intera pipeline di scoperta di farmaci e presentiamo una prospettiva sulla sua più ampia applicabilità.

Abstract

La fase iniziale della scoperta di farmaci implica una serie complessa di processi che in genere richiedono l’esplorazione iterativa di un vasto spazio di ricerca chimico-biologico. Negli ultimi decenni, questi processi sono stati facilitati dall’utilizzo di sperimentazione automatizzata sotto forma di tecnologie di screening ad alto rendimento per l’individuazione di composti attivi tramite saggi biochimici su larga scala di librerie di candidati. Tuttavia, la generazione ottimizzata di candidati a piccole molecole è ancora in gran parte limitata ai flussi di lavoro tradizionali della chimica sintetica, rappresentando quindi un collo di bottiglia nell’attività di scoperta. In questo lavoro descriviamo e dimostriamo le capacità di un sistema automatizzato di nuova generazione ad altissimo rendimento basato sulla spettrometria di massa a ionizzazione per desorbimento elettrospray (DESI-MS), che consolida le attività chiave della fase iniziale della scoperta di farmaci: i) screening di reazioni organiche per individuare percorsi verso nuovi candidati, ii) sintesi su piccola scala a seguito di reazioni ottimizzate e iii) valutazione della bioattività dei composti appena generati in modo diretto al sistema biologico (ovvero, senza purificazione del prodotto). È importante sottolineare che le prime due fasi di sintesi sfruttano reazioni accelerate in microgocce per la sintesi in tempo reale, seguite da analisi MS in operando o da raccolta su piccola scala, mentre la successiva applicazione bioanalitica si basa sulla natura label-free della MS, nonché sulla natura contactless e tollerante alle matrici complesse della DESI. Nel complesso, questa tecnologia completamente automatizzata, che ha una produttività combinata di sintesi/analisi fino a ~3 Hz utilizzando quantità di campione (sub)nanogrammi (e circa 6 mHz su scala di sintesi a livello di milligrammi), ha il potenziale per accelerare gli sforzi traslazionali attraverso un ciclo di scoperta a circuito chiuso su un’unica piattaforma, i cui aspetti principali sono illustrati in questo documento, inclusa la dimostrazione di aumenti nell’attività biologica di analoghi di sostanze farmacologiche generati nel corso di una campagna completa di sintesi diretta in biologia basata su DESI.

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