Lanzada una nueva plataforma in silico que facilita la evaluación de mutagenicidad con validez regulatoria

La mutagenicidad (capacidad de alterar el material genético celular) es uno de los parámetros más importantes para evaluar la posible toxicidad de los productos químicos, y muy especialmente a la hora de su registro obligatorio ante las autoridades regulatorias competentes. Hasta ahora ha venido detectándose de forma estandarizada mediante la prueba de Ames, un test in vitro que utiliza cepas modificadas genéticamente de la bacteria Salmonella typhimurium. Alternativamente, se pueden utilizar métodos computacionales (in silico) que son igualmente válidos a nivel regulatorio, pero son mucho más rápidos y económicos.

La evaluación de mutagénesis en impurezas de productos farmacéuticos se rige según el Consejo Internacional de Armonización (International Council on Harmonisation, ICH), y en particular por la guía ICH-M7. Según esta guía, la evaluación toxicológica computacional es válida con fines regulatorios cuando se usan dos metodologías complementarias que predigan el resultado de un ensayo de mutagenicidad bacteriana: los modelos basados en “reglas de expertos” y los de naturaleza estadística (QSAR, “relación cuantitativa entre estructura y actividad”). La predicción de no-mutagenicidad a partir de estas dos metodologías complementarias es suficiente para concluir que la impureza no supone una preocupación mutagénica, y por tanto no se necesita ninguna prueba adicional.

ProtoQSAR, empresa española especializada en la quimioinformática y la modelización molecular, ha lanzado recientemente ProtoICH, una herramienta computacional que permite realizar predicciones de mutagenicidad con validez regulatoria de forma muy sencilla, rápida y económica.

ProtoICH integra modelos QSAR y basados en reglas, que se han construido usando el conjunto de datos fiables más grande usado hasta ahora para la predicción de mutagenicidad, y permiten a los usuarios predecir la mutagenicidad de sus moléculas de interés por los dos métodos requeridos por la guía ICH-M7, introduciendo simplemente su estructura química (p.ej. en el formato estándar SMILES, o incluso dibujando la molécula), o algún identificador estándar como el número CAS.

ProtoICH presenta ventajas sobresalientes sobre las alternativas computacionales actualmente disponibles:

1. Tiene la mayor capacidad predictiva descrita hasta ahora (con un grado de acierto comprobado de alrededor del 85 %, o sea un valor similar a los mejores valores de reproducibilidad entre laboratorios de la prueba de Ames). 
2. Mientras otras herramientas computacionales son "cajas negras" para los usuarios, en las que no existe un grado de certeza o fiabilidad de sus predicciones, y sólo personal experimentado puede trabajar con ellas e interpretar sus resultados, ProtoICH es extremadamente fácil de usar y proporciona al usuario toda la información sobre los modelos que la componen. 
3. Muestra un mayor dominio de aplicabilidad que otras alternativas: mientras que éstas tienen grandes restricciones en el conjunto de compuestos que pueden analizar de manera fiable, ProtoICH se puede usar para prácticamente cualquier compuesto químico. 
4. Por último, ProtoICH permite obtener automáticamente los informes requeridos a nivel regulatorio.

ProtoICH es el primer módulo de la plataforma in silico ProtoPRED de ProtoQSAR, que permitirá predecir un gran conjunto de propiedades de los compuestos químicos a partir de su estructura: desde propiedades físico-químicas hasta propiedades biomédicas, terapéuticas, farmacológicas (como ADME), toxicológicas y ecotoxicológicas, incluyendo las requeridas por la regulación REACH.