Drugsverslaving blijft grote aantallen mensen over de hele wereld teisteren, levens vernietigen en beëindigen, terwijl pogingen om effectievere farmaceutische verslavingsbehandelingen te ontwikkelen doorgaan. Wetenschappers rapporteren nu in de Tijdschrift van de American Chemical Society de ontwikkeling van een krachtig nieuw medicijn om verslaving te bestrijden, wat ook een effectieve behandeling kan zijn voor epilepsie en andere aandoeningen.

Vigabatrine is een anti-epilepsiemedicijn dat is goedgekeurd door de Food and Drug Administration en waarvan ook is aangetoond dat het effectief is tegen verslaving aan cocaïne, nicotine, methamfetamine, heroïne en alcohol in diermodellen. In mensen, vigabatrine elimineert cocaïneverslaving bij 28 procent van de patiënten. Het werkt door een enzym te blokkeren, γ-aminoboterzuur (GABA) aminotransferase, die GABA afbreekt. Het resultaat is hogere niveaus van deze neurotransmitter in de hersenen en verminderde door verdovende middelen geactiveerde afgifte van dopamine. Langdurige therapie met vigabatrine kan echter ernstige bijwerkingen hebben, veroorzaakt oogbeschadiging bij maximaal 40 procent van de behandelde personen. Dus, Richard B. Silverman, Stephen L. Dewey en collega's wilden een krachtigere remmer van GABA-aminotransferase ontwikkelen met minder bijwerkingen.

In eerder werk, de onderzoekers ontwierpen een verbinding, CPP-115, dat is 186 keer efficiënter in het inactiveren van GABA-aminotransferase dan vigabatrine. In dit onderzoek, ze gebruikten computationele moleculaire dynamica-simulaties van CPP-115 in complex met het enzym om een ​​nieuw en verbeterd middel te ontwikkelen met een 10 keer grotere efficiëntie. Het medicijn zou ook minder kans moeten hebben om bijwerkingen te veroorzaken, omdat het minder off-target-activiteiten heeft in in-vitrotests. In de eerste rattenexperimenten, de nieuwe verbinding was veel beter in het blokkeren van de afgifte van dopamine na een cocaïne- of nicotinestimulus dan CPP-115. De onderzoekers zeggen dat toekomstig werk zou kunnen onderzoeken of de computationele benadering kan worden gegeneraliseerd om andere op mechanismen gebaseerde enzymremmers in het laboratorium te verbeteren voordat ze op dieren worden getest.