Farmacologia generale e farmacoterapia I

Farmacologia generale e farmacoterapia

Farmacodinamica

La farmacologia è la scienza che studia il farmaco, cioè un bene estremamente pregiato (è un valore economico) per una società/stato. Un aspetto importante è la sostenibilità → problemi derivati dal costo e valore dei farmaci (solo il farmacologo/farmacista ospedaliero è in grado di capire il vero valore del farmaco).

Il farmaco è una qualsiasi sostanza che, inserita in un contesto biologico, ne altera la funzione facendo scaturire un determinato effetto che può essere misurato (a livello cellulare o di popolazioni intere) (non per forza è una medicina). Il farmaco diventa una medicina (ad uso terapeutico) quando corregge un’alterazione preesistente (patologia). Se somministro la medicina a un soggetto sano, creo un’alterazione nella persona portando a una patologia.

Il farmaco non è usato solo per curare una patologia, ma anche come strumento di lavoro. È una sostanza che:

• Viene usato per fini terapeutici
• Agisce con meccanismi d’azione specifici (attraverso un’interazione con un substrato specifico del nostro organismo, ha target specifici). Dal legame col target devo ottenere la trasduzione di un segnale (può legarsi a un recettore, a un enzima o a un mediatore) oppure devo ottenere l’interruzione della trasduzione di un segnale (alterazione della biochimica)

Rimangono fuori da questa definizione alcune sostanze che per il farmacologo sono farmaci, ma in senso stretto non lo sono (es. acqua ossigenata → non ha un target specifico, ossida più substrati. Ha un’azione terapeutico-preventiva, ma non rientra nella definizione precedente).

Interazioni tra farmaco e target

Esempi di possibili interazioni tra farmaco e target (recettore inteso in senso lato → sia propriamente detti che non) → si forma un legame debole (elettrostatiche, Van der Waals), interazione di tipo reversibile (es. ketoprofene) (segue la legge di azione di massa) oppure interazioni forti di tipo irreversibile (es. acido acetilsalicilico). Altri target possibili possono essere: recettori propriamente detti che posso bloccare o stimolare, recettori su cui agiscono gli ormoni, immunoterapia oncologica (→ le cellule tumorali esprimono dei ligandi così da potersi legare ai linfociti e ridurre la loro azione, i farmaci si legano a questo ligando così da impedire il legame della cellula con il linfocita), enzimi, mediatori (→ produco un finto recettore su cui si lega il ligando, es. TNF), acidi nucleici (in particolare DNA o mRNA).

Un farmaco x di natura y (può essere una micro o macromolecola) deve avere la caratteristica di interagire con un target, quindi, deve avere una struttura complementare al suo recettore (tipicamente una macromolecola di varia natura) così ottengo una nuova entità chimica FR (farmaco legato al recettore). Quando la macromolecola recettoriale è una proteina, nella maggior parte dei casi, si modifica dal punto di vista allosterico (cambia conformazione quando il ligando si lega) e ciò porta (ad esempio se il recettore era un enzima) questa sostanza ad essere meno idonea a legare il substrato, cambia la sua attività (aumenta o, più frequentemente, diminuisce la sua attività).

Es. resveratrolo → polifenolo con azione antiossidante, agisce su un enzima (della longevità) responsabile di risposte infiammatorie con azione attivante (paradosso francese). Il recettore propriamente detto porta a una catena di eventi lunga → è una proteina che una volta attivata (da ormone o neurotrasmettitore) cambia conformazione e interagisce con una proteina a valle (es. proteina G o canale ionico) che interagisce con altri enzimi (eventi a cascata).

Es. adrenalina su recettore beta1-adrenergico → aumenta la frequenza cardiaca come ultimo effetto. Come farmaco posso avere o una sostanza di sintesi identica a quella endogena con maggiore affinità e/o specificità (agonista esogeno) oppure una sostanza di sintesi diversa in grado di legarsi allo stesso sito attivo che mi impedisce che l’agonista endogeno si leghi così inibisce l’azione del recettore (uso un antagonista).

Posso avere:

• F + R → FR (legame irreversibile tipo aspirina su ciclossigenasi)
• F + R ↔ FR (legame reversibile tipo ketoprofene su ciclossigenasi). Con questo tipo di interazione ho come vantaggio il fatto che posso modulare l’azione aumentando o diminuendo la dose del farmaco (R rimane fisso come valore) e quindi modulo gli eventi che ne conseguono a valle (anche se da un altro punto di vista è un vantaggio, è meno pericoloso). Ci possono essere forze di Van der Waals, interazioni idrofobiche o legami a idrogeno (complementarità strutturale che permette le interazioni → più interazioni ci sono più il farmaco è affine e quindi influenza la costante di associazione/dissociazione)

Effetti legati al legame farmaco-recettore

Quando il ligando si lega al recettore posso avere due tipi di effetti:

1. Effetto di tipo graduale: effetto la cui dimensione è graduale, va da un minimo (o da una mancanza di effetto) fino a un valore massimo (si muove in modo casuale per scalini progressivamente crescenti o decrescenti tra due dimensioni asintotiche). In questa crescita posso avere infiniti possibili punti di misurazione (es. la temperatura, statura, pressione arteriosa, glicemia, colesterolemia). Misure che si muovono su una scala di valori a cui non decidiamo che unità di misura dare (quale cut off prendere è ipoteticamente ci sarebbero infiniti valori compresi all’interno). Nella maggior parte dei casi i farmaci possono dare una risposta con una grandezza variabile fino a un livello massimo (esiste una dose-dipendenza perché a seconda di quanto farmaco uso, avrò una maggiore formazione di complesso FR e quindi di risposta).
2. Effetto di tipo quantale: o misure tutto o nulla (es. morte, efficacia o meno di qualcosa (trasformo un parametro graduale in quantale guardando se la variazione è soddisfacente rispetto alla risposta che cercavo)). Ciò che porta a un effetto tutto o nulla è un qualcosa di tipo graduale. A seconda di cosa mi interessa a livello finale o di cosa ho a disposizione (strumentazione disponibile) misurerò effetti diversi dovuti a un farmaco (o altro).

Se all’aumentare del farmaco aumenta la concentrazione di FR (in caso di reversibilità) ho una relazione identificata da:

RtotFR = (equazione Michaelis-Menten). 
(Kd= costante di dissociazione, [F]= concentrazione farmaco)
Rtot    1 + [F]  

Rtot indica il numero di recettori massimo che il farmaco può andare a legare. Se utilizzo concentrazioni di farmaco molto elevate rispetto alla Kd il rapporto Kd/F tende a zero e quindi FR= Rtot. Se invece uso concentrazioni molto basse il rapporto tende a infinito e quindi non si forma FR. Se utilizzo una concentrazione di farmaco uguale alla Kd ho che i recettori occupati sono la metà di quelli disponibili (FR= Rtot/2).

Avrei quindi un grafico Rtot/[F] di tipo iperbolico, che però non mi permette di avere una buona definizione (o perdo definizione nei punti iniziali o non vedo quelli finali). Per rendere il grafico uniforme utilizzo i logaritmi (grafico Rtot/log[F]). Se ho step moltiplicativi diventano equidistanti tra loro e otterrò una curva sigmoidea (in questo modo ho un grafico facilmente leggibile e in più il valore di FR= Rtot/2 corrisponde a Kd (50%). In più il tratto compreso tra i due flessi, dal 25% al 75%, è sostanzialmente un tratto rettilineo).

FR = 1
          Kd
Rtot    1 + [F]
curva iperbolica → curva sigmoidea →

Ciò che interessa a un farmacologo è l’effetto del farmaco (che può essere distale o prossimale). Se all’aumentare del farmaco aumenta l’effetto (fino al suo massimo possibile) avrò come curva effetto/log[F] una sigmoide (curva uguale a quella Rtot/[F]). L’effetto massimo ottenibile ha come valore corrispondente EC al 50% dell’effetto che posso ottenere.

Emax
Eff = 
        EC50 
     1 + [F]

Per descrivere la curva da un punto di vista matematico → . Posso trarre le stesse conclusioni dell’altra formula.

Eff = 1 
        EC50
Emax  1 + [F]

Teorie sull'effetto e occupazione recettoriale

Teoria di Clark (o teoria occupazionale) → la quota dell’effetto massimale è funzione diretta e immediata dell’occupazione recettoriale (se occupo il 30% dei recettori avrò il 30% dell'effetto) (curve sovrapponibili, combacianti) (F + R → FR → effetto). In qualche caso è vera per caso questa teoria, ma vedremo che l’effetto è funzione dell’occupazione recettoriale → teoria di Ariens (non sono sovrapponibili effetto e occupazione recettoriale) (Eff= f(FR)). La differenza conformazionale del recettore dopo il legame del farmaco determina un effetto → risposta maggiore o minore a seconda che venga attivato o inibito. Sono possibili troppe variabili nella risposta determinata dall’attivazione del recettore; perciò, non è possibile stabilire esattamente cosa sia “f”.

In molti casi ho che Kd e EC non coincidono, per una delle due curve ho bisogno di una concentrazione 50 minore di farmaco per raggiungere il valore massimo. Gli eventi che succedono sono migliorati, ho un’amplificazione della risposta (es. da una parte con un valore x ottengo il 20% dell’effetto nell’altra curva invece ottengo il 60% con lo stesso valore x) (la curva che raggiunge prima il valore massimo è quella dell’effetto farmacologico, mentre la curva che lo raggiunge dopo è quella dell’occupazione recettoriale). In molti sistemi recettoriali l’espressione della densità recettoriale in un sistema biologico è ridondante rispetto al numero di recettori che mi basterebbero per avere la massima risposta che quei recettori possono fare (è già stata saturata la risposta).

Posso avere anche il caso in cui la curva dell’occupazione recettoriale a un valore x mi dà una risposta del 60% mentre la curva dell’effetto farmacologico allo stesso valore x mi dà una risposta del 20%. Il recettore fa fatica a far partire la risposta biologica. Perciò, quando ho la quasi totalità dei recettori occupati, ho in realtà un effetto che non raggiunge il valore massimo (es. diuretici inibitori dell’anidrasi carbonica, a livello renale permettono il recupero di sodio → l’enzima deve essere inibito del circa 100% per avere un effetto diminuito del circa 50% → resiste molto).

Analisi degli effetti farmacologici

Prendendo un sistema biologico su cui voglio studiare un effetto, vedo come si muove questo effetto a seconda delle proprietà (concentrazione) del farmaco. Se ho un soggetto iperteso e gli do delle dosi di farmaco che incremento progressivamente in modo moltiplicativo, vedo che la pressione si abbassa in modo progressivo → ho il logaritmo della dose, non della concentrazione (mg/Kg di peso corporeo → dose in termini relativi). Normalmente viene scelta una dose che possa andare bene a qualsiasi soggetto, ma esistono farmaci per cui è necessario fare dosi personalizzate (dipende da peso, altezza, età, ecc.). Vedo una curva sigmoidea.

Si deve anche analizzare se una curva che io ho costruito teoricamente lavorando in vitro è possibile percorrerla tutta in un paziente in vivo. Ad esempio, per un’azione ipotensiva teoricamente posso portare la pressione a valori bassissimi, in realtà devo considerare che non posso abbassarla più di un certo tot, perciò se il farmaco ha una forte azione non potrò mai arrivare all’effetto massimo. Devo considerare i problemi tossicologici che derivano dall’utilizzo di un farmaco.

Se suppongo di usare sullo stesso recettore un altro farmaco che ha lo stesso meccanismo d’azione di quello di prima, avrò lo stesso tipo di risposta (ipotensiva), ma con un’efficacia diversa (EC in funzione della Kd) posso vedere una situazione in cui EC spostato rispetto a quello dell’altro farmaco. L’effetto qualitativamente è lo stesso, quello che cambia è il punto di vista quantitativo. L’EC è importante perché mi dà un’indicazione della potenza del farmaco, cioè una caratteristica che si riferisce esclusivamente all’effetto quantitativo (dosi o concentrazioni) a cui il farmaco agisce. Un farmaco molto potente evoca effetti a concentrazioni/dosaggi molto bassi.

Potenza ed efficacia del farmaco

Se misuro l’effetto invece che come parametro interno (riferito a sé stesso), come parametro reale ottengo delle curve di effetto dei vari farmaci che posso confrontare per vedere quali sono più potenti, più efficaci (guardo l’effetto che realmente mi produce il farmaco, e non il massimo che il farmaco di per sé può raggiungere) (es. guardando farmaci con azioni vasodilatanti vedo che alcuni dilatano completamente il vaso, mentre altri arrivano a un certo grado x di dilatazione. Entrambi i farmaci hanno raggiunto il proprio 100%, ma non tutti e due hanno raggiunto il 100% dell’effetto reale → hanno diverse ampiezze di risposta). L’efficacia (attività intrinseca) è quanto il farmaco riesce a sviluppare quantitativamente la sua attività (parametro verticale). La potenza del farmaco è invece il parametro orizzontale. I due parametri non sono necessariamente interconnessi → un farmaco x può essere più potente di un farmaco y, ma il farmaco y potrebbe comunque essere più efficace del farmaco x.

Considerando solo i recettori propriamente detti → proteine che rispondono a un loro ligando endogeno (recettori orfani → quelli di cui non si sa quale sia la molecola endogena, vengono scoperti perché troviamo il farmaco che ci agisce, es. recettori per i cannabinoidi). Generalmente il recettore è inerte, aspetta che si leghi il ligando (agonista endogeno). Le altre sostanze che condividono lo stesso meccanismo del ligando endogeno sono agonisti recettoriali (stessa risposta) (es. recettore alfa1-adrenergico se si lega la noradrenalina causa vasocostrizione, lo stesso effetto lo abbiamo se si lega la metoxamina).

Agonisti e antagonisti

Se si lega l’agonista invece del ligando avrò una risposta o più potente o meno potente e/o più o meno efficaci. Curva Eff/log[A] (A= agonista) (curva sigmoidea). L’efficacia di un agonista è l’attività intrinseca, Ai = Effmax (A) / Effmax (ligando endogeno), nella migliore delle ipotesi ottengo come valore 1 ([0,1]).

Esistono diversi tipi di agonisti:

• Agonisti puri: hanno l’attività intrinseca compresa tra 0,8-1
• Agonisti parziali: hanno attività intrinseca <0,8 (stimola meno il recettore rispetto al ligando, ma impedisce il legame della molecola endogena)
• Agonisti parziali a scarsissima attività: hanno attività intrinseca <0,2 (praticamente non stimola il recettore, si comporta di fatto come un antagonista, impedisce all’agonista endogeno di legarsi)
• Agonisti inversi: agiscono su recettori che anche nel loro stato naturale un pochino di trasduzione del segnale la assicurano (interagisce un pochino con ciò che c’è a valle anche senza che il ligando sia legato, nono sono completamente inerti) (su questi recettori il legame di un agonista aumenta la trasduzione del segnale, lo amplifica), inducono una modifica conformazionale che rende la proteina meno adatta a innescare una risposta a valle (dopo il legame non ho più l’effetto di trasduzione naturale). (non è un antagonista perché ho comunque un effetto identificato da una curva sigmoidale, però mi va a spegnere la risposta piuttosto che attivarla/amplificarla. L’antagonista non porta ad alcun effetto)

Considerando un recettore propriamente detto esistono farmaci che vanno a legare il recettore, formano il complesso FR, ma questo non porta ad alcun effetto. Il legame F-R avviene sullo stesso sito dell’agonista o comunque vicino e ciò impedisce all’agonista di legarcisi e quindi di avere l’effetto (determina una conseguenza fisiologica, è un’azione farmacologica) → questo tipo di molecole vengono definiti antagonisti. B + R ↔ BR non ottengo alcun effetto, ma impedisco l’effetto dell’agonista (B= antagonista, A= agonista). L’equilibrio si sposta da AR a BR e quindi mi diminuisce l’effetto. Per avere le stesse concentrazioni di AR di prima devo aumentare la concentrazione di A (sposterà l’equilibrio da BR ad AR). Se aggiungo abbastanza A posso tornare ad avere l’effetto massimale. In presenza dell’antagonista ho uno spostamento laterale della curva (rispetto a quella con solo l’agonista presente) → è sempre una sigmoide, ma ho bisogno di quantità maggiori per raggiungere gli stessi effetti di prima.

L’EC è funzione della K di associazione nella curva rossa e questo non cambia tra una curva e l’altra → però l’EC vero è stato perturbato perciò ho un nuovo EC apparente diverso. L’ampiezza dello spostamento della curva (e quindi dell’EC) è funzione della concentrazione di antagonista.