Forskningsplattform

IRLAB använder en unik, resurseffektiv forskningsmetod kallad ISP (Integrative Screening Process) för att generera bolagets läkemedelskandidater. Den egenutvecklade ISP-plattformen är byggd ett på systembiologiskt synsätt med en omfattande, standardiserad, och världsunik databas över CNS-substanser och klasser som samlats in under 25 års forskning.

Forskningsplattformen ISP är en hörnsten i den forskning och utveckling som IRLAB bedriver för att ta fram nya läkemedelskandidater för behandling av sjukdomar i hjärnan. För närvarande har alla kandidater i bolagets portfölj genererats från ISP med de längst framskridna kandidaterna i klinisk fas II.

Nytänkande läkemedelsutveckling
Forskning och utveckling med ISP görs genom en avancerad systembiologisk strategi där effekten på de komplexa samspelen i hjärnan analyseras istället för att fokusera på enskilda mekanismer. För att utvärdera nyligen utvecklade molekyler studeras deras effekt på hjärnan som helhet, ett integrerat system, vilket kallas fenotypisk profilering. I de detaljerade analysmetoder som används inkluderas beteendemönster, biokemiska markörer och genuttryck i olika delar av hjärnan. I praktiken innebär detta att effekterna studeras direkt i en levande organism. Det är med denna utvecklingsstrategi som IRLAB anser att det är möjligt att ta fram bättre läkemedelskandidater på ett mer resurseffektivt sätt.

Detta kan jämföras med industrins vanligaste forskningsmetod som bygger på att i nya substanser i tidiga skeden endast testas i provrör. Effekten på hela organismen studeras inte förrän i senare utvecklingsstadier.

Illustrerar dataflödet i ISP

Hur ISP fungerar
Forskningsplattformen ISP är byggd runt en unik databas av systematiskt samlad och strukturerad information som är analyserad och processad genom avancerade matematiska och statistiska algoritmer, vilket är känt som ’machine learning’.

ISP-databasen är en omfattande samling som täcker ca 1 250 olika CNS-substanser från olika klasser. Mätningar och analyser har gjorts på samma strukturerade sätt sedan 1990-talet, vilket ger utmärkta möjligheter till jämförelser med historiska data där nya substansers effekter och övriga egenskaper kan jämföras med kända läkemedel. Databasen håller en konsistent hög kvalitet. Alla data bearbetas i en ’machine learning’-process som fångar underliggande samband och grupperingar i datamängden.  IRLAB:s systembiologiska data på både internt upptäckta molekyler och andra substanser, såsom marknadsförda läkemedel, utgör basen för upptäckt och utveckling av nya substanser.

Databasen är flerdimensionell och utgör ett kontinuerligt växande referensbibliotek med vars hjälp sammansättning och effektprofiler för egenutvecklade molekyler kan utvärderas. Genom ett standardiserat tillvägagångssätt kan observerade effekter på systemnivå länkas till både kemiska egenskaper hos molekylerna,  och möjliga kliniska effekter. IRLAB:s forskare kan då dra slutsatser om molekylens effekt och övriga egenskaper. Detta görs tillsammans med klassisk analys av, till exempel, farmakokinetik (dvs hur substansen absorberas, bryts ner och distribueras i kroppen) samt studier av säkerhet och tolerabilitet.

En ökad mängd jämförbara data ökar även förståelsen för olika molekylers effekter på hjärnan och dess sjukdomar. Allt bidrar till  förbättrad förutsägbarhet.

Evidensbaserad förutsägbarhet
Efter att molekylerna har framställts i IRLAB:s laboratorium, testas de på levande organismer (in vivo). Effekterna av nya molekyler undersöks genom att fånga djurens rörelsemönster, följt av analys med hjälp av avancerade algoritmer. Dessutom mäts ett stort antal biokemiska markörer mäts med standardiserade metoder, så att jämförbara data genereras från alla testade molekyler. Efter noggrann kvalitetskontroll sparas de flera tusentals datapunkterna i ISP-databasen och vägleder framtida design av nya molekyler.

Förutsägbarheten är god tack vare bredden och kvaliteten på databasen, en central del i IRLAB:s konkurrenskraft.

ISP:s konkurrensfördelar

Hög produktivitet
Sedan år 2000 har åtta läkemedelskandidater genererade från ISP nominerats som läkemedelskandidater och tagits vidare till kliniska studier. De som inte sålts utgör bolagets befintliga projektportfölj som sträcker sig från prekliniska studier till klinisk Fas II.

Hög kvalitet
Nya molekyler med goda egenskaper kan utvecklas med en startpunkt i kända läkemedelsmolekylers egenskaper. De nya molekylerna genomgår avancerad systembiologisk profilering, där all information som genereras används för utvärdering och vidare optimering. Detta betyder att ISP har hög precision och är resurs- och kostnadseffektiv. Genom att studera effekter på levande organismer (in vivo) redan från början  har IRLAB optimala förutsättningar att hitta molekyler med unik effekt på systemnivå, som inte kan detekteras i  provrörsmodeller (in vitro) och därav ofta missas när molekyler screenas med konventionella metoder.

Ytterligare en fördel är att molekyler som genererats genom ISP i regel har fördelaktiga egenskaper för användning i läkemedel då problem (t.ex. med upptag eller negativa fysiologiska effekter på kroppen) kan identifieras tidigt i processen. Detta innebär att utvecklingsresurser endast läggs på molekyler med mycket goda förutsättningar för att lyckas.

Vetenskaplig artikel

En vetenskaplig artikel som beskriver ISP accepterades och publicerades i American Chemical Society’s tidskrift Chemical Neurosciences.

 

Läs mer >