Физико-химическое перепрофилирование лекарств. История его формирования в России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Традиционная схема поиска и разработки нового лекарственного средства и проведение всего комплекса доклинических исследований требует нескольких тысяч химических соединений, сотни миллионов долларов США и более 12 лет работы. Показано, что в конце XX в. в России зародилась физико-химическая фармакология, которая в наши дни трансформировалась в «физико-химическое перепрофилирование известных лекарственных препаратов». Первым успешно перепрофилированным известным лекарством был 4 % раствор калия хлорида, который до этого традиционно относился к группе макро- и микроэлементов, применялся путем внутривенных инъекций для регуляции кислотно-щелочного равновесия и ритмической деятельности сердца. В 1983 г. было заявлено, что этот лекарственный раствор в случае его нагревания до температуры 39–42 °С и местного применения путем орошения кровоточащей поверхности может быть отнесен к группе сосудосуживающих и гемостатических лекарственных средств. При этом в качестве физико-химического перепрофилирующего фактора была использована гипертермия, которая по закону Аррениуса ускоряла и усиливала, с одной стороны, спастическое действие катионов K+ на зияющие кровеносные сосуды (формирование гиперкалиевой контрактуры в гладких мышцах сосудистой стенки), а с другой стороны, процесс свертывания крови в ране. В последующие годы перспективность физико-химического перепрофилирования известных лекарственных препаратов была показана на примере воды, перекиси водорода, натрия хлорида и гидрокарбоната натрия путем целенаправленного изменения их температуры, кислотной, осмотической активности, а также количества и качества содержания газов (газированности). Описывается хронология физико-химического перепрофилирования известных лекарственных растворов и таблеток и приводится сущность таких новых групп лекарственных препаратов, как отбеливатели синяков и пиолитики. Показано, что обе группы лекарств были открыты в России и предназначены для местного применения с целью отбеливания синяков (пятен крови) и растворения густой слизи, мокроты, гноя, сгустков крови, мекония и других густых биологических тканей, содержащих фермент каталазу. Указывается, что преимуществом и одновременно ограничением перепрофилированных по этой схеме известных лекарственных препаратов является их местное применение, так как их новая фармакологическая активность обусловлена в основном физико-химическим принципом действия, который проявляется при местном взаимодействии с выбранным участком организма пациента.

Об авторах

Александр Ливиевич Ураков

Ижевская государственная медицинская академия

Автор, ответственный за переписку.
Email: urakoval@live.ru
ORCID iD: 0000-0002-9829-9463
SPIN-код: 1613-9660

д-р мед. наук, профессор, заведующий кафедрой общей и клинической фармакологии

Россия, Ижевск

Петр Дмитриевич Шабанов

Институт экспериментальной медицины

Email: pdshabanov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1464-1127
SPIN-код: 8974-7477

д-р мед. наук, профессор, заведующий отделом нейрофармакологии им. С.В. Аничкова

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Taylor D. The pharmaceutical industry and the future of drug development. In: Hester RE, Harrison RM, editors. Pharmaceuticals in the Environment. Vol. 1. Royal Society of Chemistry, 2016. P. 1–33. doi: 10.1039/9781782622345-00001
  2. Wyatt PG, Gilbert IH, Read KD, Fairlamb AH. Target validation: linking target and chemical properties to desired product profile. Curr Top Med Chem. 2011;11(10):1275–1283. doi: 10.2174/156802611795429185
  3. Frearson JA, Wyatt PG, Gilbert IH, Fairlamb AH. Target assessment for antiparasitic drug discovery. Trends Parasitol. 2007;23(12):589–595. doi: 10.1016/j.pt.2007.08.019
  4. Drews J. Drug discovery: a historical perspective. Science. 2000;287(5460):1960–1964. doi: 10.1126/science.287.5460.1960
  5. Alelaimat MA, Al-Sha’er MA, Basheer HA. Novel sulfonamide-triazine hybrid derivatives: Docking, synthesis, and biological evaluation as anticancer agents. ACS Omega. 2023;8(15):14247–14263. doi: 10.1021/acsomega.3c01273
  6. Robbins N, Wright GD, Cowen LE. Antifungal drugs: The current armamentarium and development of new agents. Microbiol Spectr. 2016;4(5):10.1128/microbiolspec.FUNK-0002-2016. doi: 10.1128/microbiolspec.FUNK-0002-2016
  7. Urakov AL. Kak deistvuyut lekarstva vnutri nas. Izhevsk: Udmurtiya, 1993. 432 p. (In Russ.)
  8. Leung AY. Traditional toxicity documentation of Chinese Materia Medica — an overview. Toxicol Pathol. 2006;34(4):319–326. doi: 10.1080/01926230600773958
  9. Toomsalu M. Rudolf Richard Buchheim, the founder of pharmacology. Naunyn-Schmiedeberg’s Arch Pharmacol. 2023. doi: 10.1007/s00210-023-02528-z
  10. Reznikov KM. Pharmacological vector of Rudolf Buchheim. Research Results in Pharmacology. 2019;5(1):103–116. doi: 10.3897/rrpharmacology.5.32234
  11. Urakov AL. Thermal pharmacology: history and definition. Reviews on Clinical Pharmacology and Drug Therapy. 2021;19(1):87–96. (In Russ.) doi: 10.17816/RCF19187-96
  12. Greenwood NN, Earnshaw A, editors. Chemistry of the elements. 2nd edition. Butterworth-Heinemann, 1997. 1384 p.
  13. Sjöström H, Nilsson R. Thalidomide and the power of the drug companies. Penguin books, 1972. 280 p.
  14. Selvaraj S, Farooqui HH, Mehta A. Does price regulation affect atorvastatin sales in India? An impact assessment through interrupted time series analysis. BMJ Open. 2019;9(1): e024200. doi: 10.1136/bmjopen-2018-024200
  15. Luo J, Seeger JD, Donneyong M, et al. Effect of generic competition on atorvastatin prescribing and patients’ out-of-pocket spending. JAMA Intern Med. 2016;176(9):1317–1323. doi: 10.1001/jamainternmed.2016.3384
  16. Selvaraj S, Farooqui HH, Mehta A, Mathur MR. Evaluating the impact of price regulation (Drug Price Control Order 2013) on antibiotic sales in India: a quasi-experimental analysis, 2008–2018. J Pharm Policy Pract. 2022;15(1):68. doi: 10.1186/s40545-022-00466-4
  17. Acosta A, Ciapponi A, Aaserud M, et al. Pharmaceutical policies: effects of reference pricing, other pricing, and purchasing policies. Cochrane Database Syst Rev. 2014;10: CD005979. doi: 10.1002/14651858.CD005979.pub2
  18. Urakov AL, Shabanov PD. Acute respiratory syndrome-2 (SARS-CoV-2): A solution of hydrogen peroxide and sodium bicarbonate as an expectorant for recanalization of the respiratory tract and blood oxygenation in respiratory obstruction (review). Reviews on Clinical Pharmacology and Drug Therapy. 2021;19(4):383–393. (In Russ.) doi: 10.17816/RCF194383-393
  19. Urakov A, Shabanov P, Gurevich K, et al. Intrapulmonary use of hydrogen peroxide in respiratory obstruction: Initial results demonstrate the possibility of airway recanalization and blood reoxygenation through the lungs: An update. Journal of Pharmaceutical Research International. 2023;35(9):33–37. doi: 10.9734/jpri/2023/v35i97348
  20. Urakov AL, Urakova NA. COVID-19: optimization of respiratory biomechanics by aerosol pus solvent. Russian Journal of Biomechanics. 2021;25(1):86–90. (In Russ.) doi: 10.15593/RJBiomech/2021.1.07
  21. Urakov AL, Urakova NA. COVID-19: Application of intra-pulmonary injection of hydrogen peroxide solution eliminates hypoxia and normalizes respiratory biomechanics in respiratory obstruction. Russian Journal of Biomechanics. 2021;25(4):406–413. (In Russ.) doi: 10.15593/RJBiomech/2021.4.06
  22. Urakov AL, Urakova NA, Yagudin II, et al. COVID-19: Artificial sputum, respiratory obstruction method and screening of pyolitic and antihypoxic drugs. BioImpacts. 2022;12(4):393–394. doi: 10.34172/bi.2022.23877
  23. Eder J, Sedrani R, Wiesmann C. The discovery of first-in-class drugs: origins and evolution. Nat Rev Drug Discov. 2014;13(8): 577–587. doi: 10.1038/nrd4336
  24. Swinney DC, Anthony J. How were new medicines discovered? Nat Rev Drug Discov. 2011;10(7):507–519. doi: 10.1038/nrd3480
  25. Zheng W, Thorne N, McKew JC. Phenotypic screens as a renewed approach for drug discovery. Drug Discov Today. 2013;18(21–22): 1067–1073. doi: 10.1016/j.drudis.2013.07.001
  26. Jones LH, Bunnage ME. Applications of chemogenomic library screening in drug discovery. Nat Rev Drug Discov. 2017;16(4): 285–296. doi: 10.1038/nrd.2016.244
  27. de la Torre BG, Albericio F. The pharmaceutical industry in 2019. An analysis of FDA drug approvals from the perspective of molecules. Molecules. 2020;25(3):745. doi: 10.3390/molecules25030745
  28. Bustamante C, Ochoa R, Asela C, Muskus C. Repurposing of known drugs for leishmaniasis treatment using bioinformatic predictions, in vitro validations and pharmacokinetic simulation. J Comput Aided Mol Des. 2019;33(9):845–854. doi: 10.1007/s10822-019-00230-y
  29. Pinheiro AC, de Souza MVN. Current leishmaniasis drug discovery. RSC Med Chem. 2022;13(9):1029–1043. doi: 10.1039/d1md00362c
  30. Charlton RL, Rossi-Bergmann B, Denny PW, Steel PG. Repurposing as a strategy for the discovery of new anti-leishmanials: the-state-of-the-art. Parasitology. 2018;145(S2):219–236. doi: 10.1017/S0031182017000993
  31. Fan M, Gabr M. Repurposing of known drugs as potential therapeutics for cancer immunotherapy for patients with solid tumors. Eur J Biomed Life Sci. 2022;(2–3):40–53. doi: 10.29013/ELBLS-22-2-40-53
  32. Shoaib M, Kamal MA, Rizvi SMD. Repurposed drugs as potential therapeutic candidates for the management of Alzheimer’s disease. Curr Drug Metab. 2017;18(9):842–852. doi: 10.2174/1389200218666170607101622
  33. Jarada TN, Rokne JG, Alhajj R. A review of computational drug repositioning: strategies, approaches, opportunities, challenges, and directions. J Cheminform. 2020;12(1):46. doi: 10.1186/s13321-020-00450-7
  34. Bauzon J, Lee G, Cummings J. Repurposed agents in the Alzheimer’s disease drug development pipeline. Alzheimers Res Ther. 2020;12(1):98. doi: 10.1186/s13195-020-00662-x
  35. Dalvi T, Dewangan B, Das R, et al. Old drugs with new tricks: Paradigm in drug development pipeline for Alzheimer’s disease. Cent Nerv Syst Agents Med Chem. 2020;20(3):157–176. doi: 10.2174/1871524920666201021164805
  36. Jiménez EM, Żołek T, Hernández Perez PG, et al. Drug repurposing to inhibit histamine N-methyl transferase. Molecules. 2023;28(2):576. doi: 10.3390/molecules28020576
  37. Ihara M, Saito S. Drug repositioning for Alzheimer’s disease: Finding hidden clues in old drugs. J Alzheimers Dis. 2020;74(4): 1013–1028. doi: 10.3233/JAD-200049
  38. Ihara M, Saito S. Drug repositioning for Alzheimer’s disease. Brain Nerve. 2019;71(9):961–970. doi: 10.11477/mf.1416201388
  39. Pushpakom S, Iorio F, Eyers PA, et al. Drug repurposing: progress, challenges and recommendations. Nat Rev Drug Discov. 2019;18(1):41–58. doi: 10.1038/nrd.2018.168
  40. Hodos RA, Kidd BA, Shameer K, et al. In silico methods for drug repurposing and pharmacology. Wiley Interdiscip Rev Syst Biol Med. 2016;8(3):186–210. doi: 10.1002/wsbm.1337
  41. Cai L, Lu C, Xu J, et al. Drug repositioning based on the heterogeneous information fusion graph convolutional network. Brief Bioinform. 2021;22(6): bbab319. doi: 10.1093/bib/bbab319
  42. Huang W, Li Z, Kang Y, et al. Drug repositioning based on the enhanced message passing and hypergraph convolutional networks. Biomolecules. 2022;12(11):1666. doi: 10.3390/biom12111666
  43. Karaman B, Sippl W. Computational drug repurposing: Current trends. Curr Med Chem. 2019;26(28):5389–5409. doi: 10.2174/0929867325666180530100332
  44. Vilar S, Hripcsak G. The role of drug profiles as similarity metrics: applications to repurposing, adverse effects detection and drug-drug interactions. Brief Bioinform. 2017;18(4):670–681. doi: 10.1093/bib/bbw048
  45. Chang Y, Hawkins BA, Du JJ, et al. A guide to in Silico. Drug Design. Pharmaceutics. 2022;15(1):49. doi: 10.3390/pharmaceutics15010049
  46. Bruno A, Costantino G, Sartori L, Radi M. The in Silico drug discovery toolbox: Applications in lead discovery and optimization. Curr Med Chem. 2019;26(21):3838–3873. doi: 10.2174/0929867324666171107101035
  47. Qin S, Li W, Yu H, et al. Guiding drug repositioning for cancers based on drug similarity networks. Int J Mol Sci. 2023;24(3):2244. doi: 10.3390/ijms24032244
  48. Luo H, Wang J, Li M, et al. Computational drug repositioning with random walk on a heterogeneous network. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2019;16(6):1890–1900. doi: 10.1109/TCBB.2018.2832078
  49. Shi W, Chen X, Deng L. A Review of recent developments and progress in computational drug repositioning. Curr Pharm Des. 2020;26(26):3059–3068. doi: 10.2174/1381612826666200116145559
  50. Sahu NU, Kharkar PS. Computational drug repositioning: A lateral approach to traditional drug discovery? Curr Top Med Chem. 2016;16(19):2069–2077. doi: 10.2174/1568026616666160216153249
  51. Koromina M, Pandi MT, Patrinos GP. Rethinking drug repositioning and development with artificial intelligence. Machine learning, and OMICS. OMICS: J Integr Biol. 2019;23(11):539–548. doi: 10.1089/omi.2019.0151
  52. Miroshnichenko II, Valdman EA, Kuz’min II. Old drugs, new indications (Review). Drug development and registration. 2023;12(1): 182–190. (In Russ.) doi: 10.33380/2305-2066-2023-12-1-182-190
  53. Urakov AL, Urakova NA, Shubina ZV, et al. Hypertonic activity of injection solutions can cause post-injection complications (Review). Drug development and registration. 2023;12(2):164–173. (In Russ.) doi: 10.33380/2305-2066-2023-12-2-164-173
  54. Urakov AL, Shabanov PD, Gurevich KG, Lovtsova LV. Supplementing traditional drug formulation with the “needed” gases opens the way for the development of a new generation of drugs. Psychopharmacology and biological narcology. 2023;14(1):5–14. (In Russ.) doi: 10.17816/phbn321616
  55. Borosnyói A. Message from the editors. Epitőanyag — Journal of Silicate Based and Composite Materials. 2015;67(1):6.
  56. Urakov AL. Retsept na temperaturu. Izhevsk: Udmurtiya, 1988. 80 p. (In Russ.)
  57. Shabanov PD, Fisher EL, Urakov AL. Hydrogen peroxide formulations and methods of their use for blood oxygen saturation. J Med Pharm Allied Sci. 2022;11(6):5489–5493. doi: 10.55522/jmpas.V11I6.4604
  58. Urakov A, Urakova N, Sorokina Yu, et al. Targeted modification of physical-chemical properties of drugs as a universal way to transform “old” drugs into “new” drugs. In: Rudrapal M, editor. Drug repurposing — advances, scopes and opportunities in drug discovery. Ch. 3. IntechOpen, 2023.
  59. Urakov AL, Urakova NA, Stolyarenko AP. How to turn an old medicine into a new medicine. J Bio Innov. 2020;9(5):774–777. doi: 10.46344/JBINO.2020.v09i05.13
  60. Fisher E, Urakov A, Svetova M, et al. COVID-19: intrapulmonary alkaline hydrogen peroxide can immediately increase blood oxygenation. Med Cas. 2021;55(4):135–138. doi: 10.5937/mskg55-3524

© Эко-Вектор, 2023


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».