La Farmacologia di Sistemi Quantitativa o Quantitative Systems Pharmacology (QSP)
è un approccio che sfrutta modelli matematici e computazionali al fine di
descrivere le interazioni dinamiche che intercorrono tra un farmaco e la
fisiopatologia di una malattia; questo per comprendere il sistema biologico (il
nostro corpo o organismo) a livello della complessa rete di interazioni a
livello cellulare e biochimico. Gli approcci di modellistica mediante QSP:
ambiscono a migliorare la comprensione del corpo umano nel suo complesso e di
come esso sia modificato dalla patologia; rendono più precoce ed accurato lo
studio in silico di potenziali nuovi
farmaci; supportano un processo decisionale razionale; riducono i costi e i
tempi necessari allo sviluppo di nuovi farmaci. QSP combina insieme: modelli
meccanicistici della fisiopatologia di una malattia; un approccio sistemico
(che considera quindi l’organismo umano nella sua interezza); farmacocinetica o
PK (cioè che cosa l’organismo fa al farmaco) e farmacodinamica o PD (cioè che
cosa il farmaco fa all’organismo) di un determinato agente terapeutico; dati
sperimentali quantitativi. Il modello risultante dall’integrazione di tutti
questi dati e informazioni può quindi essere impiegato per effettuare
simulazioni, che si spingono oltre i confini delle conoscenze attuali, volte a
comprendere come i farmaci possano modificare le reti di interazione tra le
cellule, come ad esempio i circuiti neuronali del nostro cervello, come questi
possano essere a propria volta alterati dalla fisiopatologia di una determinata
malattia, quali siano i parametri importanti per il farmaco in quel determinato
contesto, la sua efficacia e sicurezza, la variabilità biologica nelle risposte
che ci si attende quel farmaco possa suscitare.
Approcci di QSP sono utilizzati sempre di più
nell’ambito della ricerca e sviluppo di nuovi farmaci al fine di indirizzare
opportunamente la ricerca ed i processi decisionali in aree quali:
Ottimizzazione della dose di
farmaco: Patologie complesse quali cancro, malattie a carico del sistema nervoso
centrale (ad es. il dolore cronico), e disturbi metabolici implicano
tipicamente l’impiego di terapie di combinazione. Incorporare i meccanismi
responsabili di una determinata patologia complessa in modelli QSP consente di
ottenere informazioni importanti, e spesso tutt’altro che intuitive, che
diventano cruciali per decidere le combinazioni di farmaci più appropriate ed i
loro dosaggi ottimali.
Medicina di precisione: Molteplici patologie, così
come molti medicinali, mostrano un elevato grado di eterogeneità; ovvero:
sottopopolazioni di pazienti diverse manifestano la patologia e/o rispondono
alle relative terapie in modo differente. L’impiego di modelli QSP può
consentire di incorporare l’impatto della variabilità biologica su efficacia e
sicurezza della terapia, portando così a decisioni razionali su quali
sottopopolazioni di pazienti trattare con un determinato schema terapeutico.
Selezione del bersaglio di un farmaco e fattibilità: La progettazione di un nuovo agente terapeutico spesso inizia da una lista di potenziali candidati. Sviluppare modelli QSP per ogni potenziale bersaglio farmacologico consente di determinare affinità e dose richiesta e di predire, in una fase ancora precoce del processo di ricerca e sviluppo, quelli che sono i parametri ottimali che il farmaco dovrebbe possedere. Questo approccio consente di escludere prontamente dal processo di ricerca e sviluppo quei bersagli farmacologici che sono meno promettenti; permettendo così di focalizzarsi prima sui candidati maggiormente promettenti.
Efficacia e sicurezza di un farmaco: La maggior parte dei farmaci in fase di ricerca e sviluppo fallisce nelle fasi cliniche di tale percorso; e questo a causa della scarsa efficacia. Elevati livelli di efficacia nei modelli pre-clinici, infatti, spesso non si traducono in simili effetti nell’uomo. I modelli QSP possono potenzialmente predire questo genere di esiti: oltre a predire quali farmaci potranno essere più efficaci, infatti, approcci di QSP possono aiutare ad identificare quali farmaci risulteranno fallimentari e per quali ragioni. Inoltre, poiché i modelli QSP possono predire i livelli di esposizione al farmaco per quanto riguarda sia singoli organi sia l’intero organismo nel suo complesso, tali modelli possono anche fornire informazioni sui meccanismi di tossicità dei farmaci e sui loro potenziali effetti avversi.