John's OrganizationVisit Website →
← Back to blog

Известные примеры перепрофилирования лекарств: от ремдесивира до нитизинона

September 20, 2026
Известные примеры перепрофилирования лекарств: от ремдесивира до нитизинона

Десятки препаратов уже сменили показание и спасают пациентов там, где их не ждали. Ремдесивир и дексаметазон вошли в протоколы лечения COVID‑19, метформин связывают со снижением риска нескольких видов рака по эпидемиологическим данным, итраконазол проверяют как противоопухолевое средство, а нитизинон, эверолимус и сиролимус уже стали стандартом при редких генетических болезнях. Отдельная линия — предсказания ИИ‑моделей вроде TxGNN, которые указали на золпидем, третиноин и амилнитрит как на кандидатов для сверхредких синдромов. Степень доказательств у этих случаев разная: одни подтверждены рандомизированными испытаниями и официальным расширением показаний, другие пока держатся на эпидемиологии или доклинике.

Кратко:

  • Большинство случаев репопозиционирования основаны на слабых доказательствах, таких как эпидемиологические данные или доклинические модели, а не рандомизированных испытаниях.
  • В большинстве случаев подтверждение эффективности препарата в новом показании требует долгого и сложного процесса клинических исследований, включая фазу I–III.
  • Репозиционирование работает за счет плейотропии мишеней, когда одна молекула воздействует на несколько путей, что способствует её эффективности в новых заболеваниях.
  • Для поиска новых применений используют базы одобренных лекарств, фенотипический скрининг и модели искусственного интеллекта, связывающие заболевания с потенциальными препаратами.
  • В редких и недиагностированных случаях персонализированные модели на клетках пациента позволяют ускорить поиск терапевтических вариантов, но требуют дальнейшей валидации в клинике.
Hopeatrarelabs
Персонализированный поиск терапии
RareLabs создаёт модели из клеток пациента и проверяет одобренные препараты, ASO и варианты генной терапии при редких заболеваниях.
Узнать о RareLabs

Содержание

Что такое репропозиционирование и какие примеры лекарств самые показательные

Репозиционирование лекарств (drug repurposing, иногда говорят «репрофайлинг» или «вторичное использование лекарств») — это поиск нового медицинского применения для уже существующего препарата, у которого известны фармакокинетика, дозировки и профиль безопасности. Идея простая: вместо разработки молекулы с нуля, которая занимает годы и стоит сотни миллионов, берётся вещество, уже прошедшее часть регуляторного пути, и проверяется на новой мишени.

Ниже — примеры по категориям заболеваний, с механизмом действия и уровнем доказательств для каждого случая.

Онкология

  • Итраконазол — противогрибковый препарат, который в экспериментах подавляет сигнальный путь Hedgehog и ангиогенез опухоли. Испытания при раке лёгкого и базальноклеточной карциноме показали клинический сигнал, хотя препарат пока не одобрен как онкологическое средство.
  • Метформин — противодиабетический препарат первой линии, активирующий AMPK. Метаанализ ряда исследований связал его приём со сниженным риском овариального рака у пациенток с диабетом, что описано в обзоре стратегий репозиционирования в гинекологической онкологии. Это эпидемиологическая связь, а не результат рандомизированного испытания, и разница здесь принципиальна.
  • Атоваквон — противомалярийный препарат, блокирующий митохондриальное дыхание опухолевых клеток. Прошёл вторую фазу испытаний при немелкоклеточном раке лёгкого.
  • Дисульфирам — старое средство от алкогольной зависимости, у которого нашли способность ингибировать протеасому и запускать гибель раковых клеток, что сейчас изучается при глиобластоме и метастатических опухолях.
  • Нелфинавир и ритонавир — ингибиторы протеаз ВИЧ, которые в доклинических моделях нарушают работу эндоплазматического ретикулума раковых клеток и усиливают действие лучевой терапии.

Инфекционные и пандемические случаи

COVID‑19 стал крупнейшим в истории живым экспериментом по ускоренному репозиционированию. Ремдесивир, изначально разработанный против лихорадки Эбола, получил экстренное разрешение как противовирусное средство при коронавирусной инфекции. Дексаметазон, дешёвый и давно известный кортикостероид, снизил смертность у пациентов на кислородной поддержке — этот результат подтвердило крупное рандомизированное испытание RECOVERY. Тоцилизумаб, антитело против рецептора интерлейкина‑6, изначально созданное для ревматоидного артрита, стало частью протокола при цитокиновом шторме. Все три случая подробно разобраны в обзоре успешных клинических историй репозиционирования, где показано, насколько быстро уже изученные молекулы можно перевести в клиническую практику при острой необходимости.

Кардиометаболические и другие распространённые показания

  • Силденафил разрабатывался как средство от стенокардии. В испытаниях эффект на сердце оказался слабым, зато обнаружился выраженный побочный эффект, который превратил препарат в терапию эректильной дисфункции, а позже — в средство от лёгочной гипертензии.
  • Миноксидил изначально был пероральным препаратом от тяжёлой гипертензии. Побочный эффект в виде избыточного роста волос привёл к созданию наружной формы для лечения облысения.
  • Аспирин, классический анальгетик, из-за антиагрегантного действия на тромбоциты стал стандартом вторичной профилактики инфаркта и инсульта.
  • Талидомид, печально известный своими тератогенными последствиями в 1960‑х, вернулся в медицину как иммуномодулятор при множественной миеломе и лепрозной эритеме благодаря антиангиогенному эффекту.

Редкие генетические болезни

  • Нитизинон был разработан как гербицид, а затем нашёл применение при тирозинемии первого типа, блокируя фермент, из-за которого накапливаются токсичные метаболиты.
  • Эверолимус и сиролимус — ингибиторы mTOR, изначально созданные как иммуносупрессанты после трансплантации органов, стали терапией туберозного склероза и в отдельных случаях применяются при аутоиммунном лимфопролиферативном синдроме.
  • Скрининг более тысячи малых молекул против фенотипа PIGA‑CDG, редкого врождённого нарушения гликозилирования, выявил множество соединений, подавляющих проявления болезни на модели дрозофилы, в том числе через ингибирование COX‑пути и модуляцию дофаминергической сигнализации — подробности в исследовании, опубликованном в PLOS Genetics.
  • Фундаментальная графовая модель TxGNN предложила золпидем (снотворное) как кандидата для синдрома Клифстра, третиноин (средство от акне и лейкоза) для синдрома Элерса‑Данло, и амилнитрит (сосудорасширяющее) для синдрома неадекватной секреции антидиуретического гормона. Эти прогнозы сопровождаются объяснимыми путями связи препарата с болезнью, что описано в Nature Medicine. Здесь важно понимать: это гипотезы модели, а не подтверждённые клиническими испытаниями терапии.

Профессиональный совет: Когда встречаете список «эффективных примеров лекарств» без указания фазы испытания или номера NCT, относитесь к нему как к гипотезе, а не к клинической рекомендации — разница между «сигналом in vitro» и «одобренной терапией» может составлять десять лет исследований.

Как и почему препарат может работать в новом показании

Большинство успешных случаев репозиционирования объясняются плейотропией мишени: одна молекула воздействует не на один рецептор, а сразу на несколько путей, часть из которых не связана с исходным показанием. Метформин активирует AMPK, регулирующий не только глюконеогенез в печени, но и энергетический метаболизм опухолевых клеток. Тоцилизумаб блокирует рецептор интерлейкина‑6 — путь, задействованный и при ревматоидном воспалении, и при цитокиновом шторме. Итраконазол влияет на путь Hedgehog, который активен и в грибковой мембране, и в некоторых опухолях.

Есть и практическая причина, почему репозиционирование вообще работает как стратегия: известный препарат уже прошёл токсикологические испытания на людях. Это резко снижает вероятность провала на поздних этапах именно из‑за непредвиденной токсичности — одна из главных причин отказа новых молекул на поздних фазах. Экономия времени здесь не абстрактная: пропускаются годы доклинических токсикологических исследований, потому что данные о безопасности у людей уже существуют.

Ключевые сигнальные пути, которые чаще всего оказываются в центре репозиционирования:

  • mTOR — мишень эверолимуса и сиролимуса, регулирует рост клеток и аутофагию, задействованная при туберозном склерозе и некоторых видах рака.
  • AMPK — мишень метформина, связывает энергетический обмен клетки с процессами пролиферации.
  • STAT3 — путь, часто активированный в опухолевых клетках и при хроническом воспалении, мишень нескольких перепрофилируемых противовирусных средств.
  • Hedgehog — путь эмбрионального развития, аномально активный при некоторых опухолях, мишень итраконазола.
  • Белки теплового шока (HSPs) — задействованы в стабилизации мутантных белков при ряде генетических заболеваний, потенциальная мишень для нескольких перепрофилируемых соединений.

Отдельно стоит упомянуть феномен «эффектов‑наследников» — когда побочное действие, которое считалось нежелательным при исходном показании, становится основным терапевтическим эффектом в новом. Именно так силденафил превратился из неудачного средства от стенокардии в препарат от эректильной дисфункции, а миноксидил из антигипертензивного средства — в средство от облысения.

Как ищут кандидатов: скрининги, базы данных и модели ИИ

Поиск кандидатов для репозиционирования сегодня строится на трёх опорах: библиотеки готовых соединений, высокопроизводительный фенотипический скрининг и модели искусственного интеллекта, работающие с графами знаний.

  1. Библиотеки одобренных соединений. Repurposing Data Portal Broad Institute содержит тысячи химически охарактеризованных препаратов, готовых для тестирования на новых мишенях без необходимости синтеза с нуля. Похожую функцию выполняет база repoDB, которая собирает как одобренные, так и провалившиеся случаи репозиционирования — что не менее ценно, потому что позволяет учиться на неудачах, а не только на успехах, как отмечено в описании этой базы данных.
  2. Высокопроизводительный фенотипический скрининг. Тысячи соединений тестируют одновременно в 384‑ или 1536‑луночных планшетах, измеряя изменение фенотипа клетки или патогена. Ключевой параметр качества такого теста — коэффициент Z' factor, который показывает, насколько чётко разделяются сигнал и шум в эксперименте. Скрининг против ортохантавируса Пуумала выявил 70 препаратов с противовирусной активностью, но авторы отдельно подчёркивают, что без строгой нормализации данных и контроля Z' factor результаты быстро теряют достоверность, как описано в Scientific Reports.
  3. Модели искусственного интеллекта на графах знаний. TxGNN связывает данные о болезнях, генах и препаратах в единый граф и делает zero‑shot прогнозы даже для заболеваний, для которых раньше не было ни одного известного лекарства. Именно так модель предложила золпидем, третиноин и амилнитрит для трёх разных редких синдромов, сопровождая каждый прогноз объяснением, через какие биологические пути препарат может повлиять на болезнь.
  4. Интеграция многомодальных данных. Комбинация профилей генной экспрессии, данных о клеточных пертурбациях и записей электронных медицинских карт (EHR) повышает вероятность того, что найденный кандидат действительно сработает в клинике, а не только в пробирке.

Исследование, объединившее данные генной экспрессии с клиническими записями, смогло не только воспроизвести ряд уже известных случаев репозиционирования, но и выявить новых кандидатов при гиперлипидемии и гипертензии — подтверждение того, что сочетание разных типов данных даёт более надёжный сигнал, чем любой из них в одиночку, согласно Nature Communications.

Такой подход к поиску кандидатов особенно ценен там, где классический путь от идеи до испытания занимает слишком много времени. Подробнее о том, как именно алгоритмы ИИ находят новые применения для старых препаратов, можно прочитать в материале о подходах ИИ к репозиционированию лекарств.

Какие клинические доказательства нужны для нового показания

Между лабораторным сигналом и одобренной терапией лежит длинная лестница доказательств, и путать её ступени — частая ошибка при чтении новостей о «прорывных» препаратах.

  • Ретроспективные наблюдения и эпидемиология — самый ранний и самый слабый уровень. Пример: связь метформина со снижением риска рака яичников построена на анализе историй болезни диабетиков, а не на специально спланированном испытании.
  • Доклинические данные — эксперименты на клеточных культурах и животных моделях, как в случае со скринингом против PIGA‑CDG на дрозофиле.
  • Клинические испытания фаз I–III — от проверки безопасности на небольшой группе до крупных рандомизированных исследований с плацебо‑контролем, как испытание RECOVERY для дексаметазона.
  • Официальное расширение показаний (label expansion) или одобрение — финальный этап, когда регулятор официально признаёт новое применение препарата.

Не все кандидаты доходят до конца этой лестницы. Многие соединения, показавшие эффект in vitro, проваливаются на поздних фазах испытаний из‑за недостаточной эффективности в реальной клинической популяции или из‑за неожиданной токсичности при длительном приёме в новой дозировке. Итраконазол при онкологических показаниях — пример препарата, который годами остаётся на стадии фазы II, несмотря на убедительный механизм действия.

Номер клинического испытания (NCT) в реестре ClinicalTrials.gov — минимальный инструмент проверки для пациента и врача. Он не гарантирует положительный результат, но показывает, что исследование зарегистрировано, имеет протокол и подотчётно регулятору. Ранний сигнал, полученный на 20–30 пациентах в открытом испытании, — это не то же самое, что подтверждённая эффективность в плацебо‑контролируемом исследовании фазы III на тысячах участников. Разница между этими уровнями и определяет, стоит ли врачу назначать препарат офф‑лейбл уже сейчас или ждать завершения испытаний. Подробнее о том, как устроена клиническая разработка малых молекул при редких заболеваниях, можно узнать в материале о клинической разработке малых молекул, а о механизмах ускоренного доступа к терапии — в обзоре ускоренного одобрения при редких болезнях.

Какие есть ограничения и риски у репозиционирования лекарств

Репозиционирование выглядит как более быстрый и дешёвый путь к терапии, но у него есть слабые места, о которых редко говорят в популярных статьях.

Биологическая вариабельность — главный технический враг масштабных скринингов. Клеточные линии по‑разному реагируют на одно и то же соединение в зависимости от партии реагентов, дня эксперимента и оператора. Без строгой статистической нормализации и контроля коэффициента Z' factor часть «хитов» в скрининге оказывается статистическим шумом, а не реальным биологическим эффектом — на это прямо указывают авторы скрининга против хантавируса Пуумала.

Безопасный профиль препарата в старом показании не переносится автоматически на новое. Дозировка, длительность приёма и сопутствующая терапия могут кардинально отличаться. Метформин безопасен при многолетнем приёме у диабетиков в стандартной дозе, но его онкологическое применение может потребовать других доз и комбинаций с химиотерапией, где профиль побочных эффектов ещё не полностью изучен — здесь нужен такой же врачебный контроль, как и при назначении любого экспериментального протокола.

Есть и этический пласт, особенно острый при редких болезнях, когда у пациента физически нет времени ждать завершения многолетнего испытания. Экспериментальное лечение вне утверждённого протокола должно сопровождаться информированным согласием, наблюдением врача и прозрачным объяснением, что доказательства пока предварительные.

Профессиональный совет: Прежде чем доверять статье об «эффективном перепрофилированном лекарстве», проверьте: указан ли номер NCT, есть ли ссылка на рецензируемый журнал и упомянута ли фаза испытания — эти три детали за минуту отделяют клинически подтверждённый случай от гипотезы на стадии пробирки.

  • Проверяйте наличие номера NCT в реестре клинических испытаний.
  • Ищите указание фазы исследования, а не только сам факт «испытания идут».
  • Уточняйте, идёт ли речь об офф‑лейбл применении под наблюдением врача или о самостоятельном приёме.
  • Обращайте внимание на размер выборки — 15 пациентов в открытом исследовании не то же самое, что 3 000 в рандомизированном.

Как Hopeatrarelabs применяет репозиционирование для редких заболеваний

Когда болезнь настолько редка, что для неё нет ни одного одобренного лекарства, классический путь через крупные рандомизированные испытания часто просто невозможен. Здесь вступает в дело другая модель работы: не искать препарат по общей статистике популяции, а строить модель заболевания на клетках конкретного пациента.

Компания может создавать персонализированные модели заболеваний на основе индуцированных плюрипотентных стволовых клеток (iPSC) пациента, а также CRISPR‑скорректированные контрольные линии для сравнения. На таких моделях возможно проведение параллельного скрининга большой библиотеки одобренных препаратов, разработка и тестирование индивидуальных антисмысловых олигонуклеотидов (ASO), а также оценка возможностей генной терапии там, где это применимо. Также могут применяться инструменты оценки, помогающие ранжировать мишени и мутации по вероятности терапевтического ответа.

  • Модель на клетках самого пациента снижает вероятность ложноположительного результата, характерного для универсальных клеточных линий.
  • Параллельное тестирование сразу нескольких классов вмешательств — препаратов, ASO и генной терапии — сокращает время до формирования рабочей гипотезы.
  • Итоговый пакет данных готовится с прицелом на дальнейшую регуляторную подготовку, а не остаётся лабораторным наблюдением без продолжения.

Такой подход резко сужает список кандидатов до тех немногих, которые действительно стоит проверять дальше. Но здесь нужна честность: положительный результат в лабораторном скрининге на клетках пациента — это сильная научная гипотеза, а не готовая клиническая терапия. Любой найденный кандидат требует дальнейшей валидации в клиническом контексте, обсуждения с лечащим врачом и, там где это применимо, регуляторного пути.

Перспектива: что дальше для репозиционирования лекарств

Следующий этап в этой области будет строиться на связке между интерпретируемыми моделями ИИ и накопленной клинической реальностью. TxGNN уже показала, что графовые модели способны предлагать не случайные, а объяснимые связи между препаратом и болезнью, а не просто выдавать чёрный ящик с вероятностью. Ожидаемо, что подобных моделей станет больше, и они будут всё активнее опираться на реальные данные электронных медицинских карт, а не только на литературу.

Перспектива: что дальше для репозиционирования лекарств — overview diagram

Открытые репозитории вроде Broad Repurposing Hub и repoDB будут расти и станут стандартной точкой входа для любой команды, ищущей кандидатов, а не редким инструментом узких специалистов. Это ускорит перепроверку старых гипотез и снизит долю дублирующих исследований.

Мой практический совет читателю, который наткнулся на многообещающую новость о «новом применении» знакомого лекарства: не верьте заголовку, ищите номер NCT, проверяйте, есть ли метаанализ или хотя бы несколько независимых доклинических подтверждений, и уточняйте у врача, применим ли этот случай к вашей конкретной ситуации. Разница между гипотезой и терапией измеряется годами испытаний, и сокращать этот путь самостоятельно, без наблюдения специалиста, опасно.

— John

Как начать поиск терапии через Hopeatrarelabs

Самостоятельный поиск информации о перепрофилированных препаратах, чтение статей и баз данных вроде repoDB — хорошая отправная точка, но у пациента с ультра‑редкой или недиагностированной болезнью обычно нет лет на то, чтобы ждать, пока кто‑то другой проведёт нужный скрининг. Hopeatrarelabs предлагает более прямой путь: вместо поиска чужих публикаций компания строит модель именно вашего заболевания и тестирует на ней конкретные кандидаты.

Hopeatrarelabs

Возможные услуги включают разработку персонализированных моделей заболеваний на клетках пациента и их биобанкинг, скрининг библиотек одобренных препаратов, разработку и валидацию индивидуальных ASO, оценку мишеней с помощью инструментов анализа и подготовку пакета данных для регуляторной работы. Такой набор может подходить пациентам с ультра‑редкими генетическими диагнозами, а также специалистам и партнёрам, которым нужна научно обоснованная дорожная карта.

Если у вас или у близкого человека диагностировано редкое или недиагностированное генетическое заболевание, и вы хотите понять, какие варианты терапии в принципе возможны, начните с изучения программы поиска лечения на сайте Hopeatrarelabs — там же можно связаться с командой напрямую. Тем, кто пока только формирует стратегию поиска, полезно будет и отдельное руководство о том, как искать экспериментальное лечение редкой болезни.

Источники

This article is general information, not a substitute for advice from a qualified doctor. Consult a qualified healthcare professional about your own circumstances before acting on anything here.

Часто задаваемые вопросы

Какие 36 лекарств называют «спасающими жизни»?

Единого официального списка препаратов не существует, поэтому давать конкретный перечень было бы некорректно. Обычно в такие подборки попадают базовые средства из перечня жизненно важных лекарств Всемирной организации здравоохранения, включая инсулин, антибиотики, аспирин и вакцины, а не список, специально посвящённый именно репозиционированию.

Какое лекарство самое старое из применяемых сегодня?

Аспирин — один из старейших препаратов, который продолжают широко использовать: его действующее вещество применяется более ста лет, а современная форма появилась в конце XIX века. Показателен и тот факт, что изначально его использовали как обезболивающее, а сегодня он ещё и стандарт вторичной профилактики инфаркта благодаря антиагрегантному эффекту.

Какой препарат считается самым прибыльным в истории?

Конкретные рейтинги прибыльности меняются год от года и зависят от методики подсчёта, поэтому называть единственный препарат было бы неточно. Куда важнее для темы репозиционирования другое: многие из самых коммерчески успешных препаратов, включая силденафил, начинали разработку с совершенно другого показания и нашли основной рынок только после смены терапевтической цели.

Как проходит процесс репозиционирования лекарств?

Типичный путь начинается с высокопроизводительного скрининга библиотеки одобренных соединений или анализа баз данных вроде repoDB, затем перспективные кандидаты проверяют на клеточных и животных моделях, после чего лучшие проходят фазы клинических испытаний. Для редких заболеваний Hopeatrarelabs использует более прямой вариант этого пути: строит модель болезни на клетках самого пациента и тестирует на ней сразу препараты, ASO‑молекулы и варианты генной терапии.

Чем перепрофилирование отличается от офф‑лейбл применения?

Офф‑лейбл означает, что врач назначает уже одобренный препарат при показании, не указанном в инструкции, основываясь на клиническом опыте или предварительных данных. Полноценное перепрофилирование подразумевает прохождение официальных клинических испытаний и последующее расширение зарегистрированного показания (label expansion), как это произошло с дексаметазоном при COVID‑19.

Рекомендуемые