Il repurposing dei farmaci apre un’altra strada contro la sclerosi multipla

Un farmaco originariamente sviluppato per disordini del sonno potrebbe avere effetti importanti sulla sclerosi multipla in modelli preclinici.

La molecola, di nome bavisant, è al centro di un importante studio internazionale guidato dall’Università Vita‑Salute San Raffaele e dall’Irccs Ospedale San Raffaele di Milano, pubblicato su Science Translational Medicine, nell’ambito del progetto internazionale BraveinMS, che comprende anche centri internazionali quali il Paris Brain Institute, l’Università della California-San Francisco e l’Università di Münster.

I risultati preclinici

Il programma ha testato l’ipotesi del riutilizzo di farmaci già approvati per altre indicazioni terapeutiche, con l’obiettivo di accelerare l’utilizzo di nuove opzioni cliniche.

L’idea è quella di sfruttare molecole con profili di sicurezza già consolidati, riducendo tempi e costi di sviluppo e rendendo più rapido il percorso verso trattamenti innovativi. I risultati pre-clinici mostrano come bavisant sia in grado di proteggere i neuroni e favorire la rigenerazione della mielina, aprendo prospettive terapeutiche oggi non raggiungibili con le terapie disponibili.

Il consorzio ha sviluppato una piattaforma di screening senza precedenti, integrando analisi computazionali, colture di cellule staminali umane e modelli animali. Da uno screening iniziale di 1500 molecole, si è arrivati a sei candidati finali di cui il bavisant era il piu promettente.

Se gli studi sull’uomo confermeranno le evidenze precliniche, bavisant potrebbe rappresentare il primo farmaco in grado di agire simultaneamente su due fronti considerati cruciali nella progressione della sclerosi multipla: la neurodegenerazione e il fallimento dei processi di rimielinizzazione.

Una strategia chiave

In generale il “drug repurposing” appare oggi più che mai come strategia chiave per ridurre tempi e costi di sviluppo. Per molte malattie rare, spesso trascurate dall’industria, rappresenta oggi la via più realistica per arrivare a nuove terapie.

Per la scienza, il bisogno di sviluppare terapie per numerose malattie che attualmente non dispongono di trattamenti efficaci è ineludibile. A fronte delle oltre settemila patologie rare identificate a livello globale, solo il 5–7 per cento dispone di farmaci approvati dalle agenzie regolatorie internazionali. In questo contesto, sfruttare terapie già esistenti ed estenderne l’utilizzo identificando nuove indicazioni terapeutiche attraverso il cosiddetto drug repurposing rappresenta una strategia promettente per ridurre il burden globale di malattia.

Il riposizionamento farmaceutico capitalizza sui dati consolidati di sicurezza ed efficacia dei farmaci già approvati, consentendo una più rapida traslazione clinica e costi di sviluppo significativamente inferiori rispetto alla creazione di nuove molecole.

Questo approccio si fonda sull’idea che molti farmaci possiedano effetti pleiotropici (effetti diversi da quelli per cui il farmaco è stato specificamente sviluppato) che vanno oltre il loro meccanismo d’azione primario. Non sorprende, infatti, che circa il trenta per cento dei farmaci approvati dalla Food and drug administration (Fda) riceva almeno una nuova indicazione post‑approvazione e che alcuni accumulino nel tempo oltre dieci indicazioni terapeutiche.

Tuttavia, la maggior parte dei casi di repurposing deriva ancora da osservazioni fortuite: ad esempio l’uso off‑label di gabapentin e bupropione o le intuizioni nate dall’esperienza dei pazienti, come nel caso di sildenafil.

I molteplici vantaggi

In questo scenario, la possibilità di predire l’efficacia di tutti i farmaci contro tutte le malattie rappresenterebbe un cambio di paradigma. Ciò permetterebbe di selezionare molecole con minori effetti collaterali, progettare trattamenti più efficaci che agiscono su molteplici nodi delle vie patogenetiche e riposizionare in modo sistematico i farmaci esistenti verso nuove indicazioni terapeutiche.

Una mappatura predittiva delle interazioni farmaco‑malattia aprirebbe la strada a strategie terapeutiche più mirate, accelerando l’identificazione di combinazioni ottimali e ampliando il potenziale del “drug repurposing” come leva per affrontare il fardello globale di malattia.

Il riposizionamento farmaceutico è stato adottato come strategia di scoperta di nuovi farmaci per affrontare le note criticità legate ai costi, ai tempi di sviluppo e ai rischi intrinseci associati alla creazione di nuove molecole.

Sebbene l’approccio convenzionale “una malattia, un modello predittivo” sia stato utilizzato per aumentare le probabilità di successo, la maggior parte dei casi riusciti di riposizionamento deriva da osservazioni inattese emerse in contesti clinici o in vivo preclinici.

Il caso del modello Txgnn

A fine 2024 è stato pubblicato sull’autorevole rivista Nature Medicine uno studio che proponeva un approccio differente per massimizzare il repurposing, attraverso una strategia predittiva (basata sull’AI) capace di identificare nuove opportunità terapeutiche in modo sistematico.

Lo studio presentava TxGNN, un modulo predittivo progettato per il “drug repurposing” multi‑malattia, capace di prevedere candidati terapeutici per 17.080 malattie, incluse quelle prive di trattamenti.

Tale modello aveva una caratteristica unica, ovvero era addestrato su un knowledge graph medico che integrava decenni di ricerca biologica su migliaia di malattie, per adattarsi a molte condizioni diverse.

Lo studio ha mostrato risultati incoraggianti in termini di accuratezza, affidabilità, utilità e rapidità. Numerose previsioni del modello coincidevano con prescrizioni off‑label reali in differenti contesti clinici, e le sue spiegazioni riproducevano ragionamenti medici solidi e verosimili.