Прогнозирование нежелательных явлений - Википедия - Adverse event prediction

Неблагоприятное событие (или же Вредное влияние ) прогнозирование - это процесс выявления потенциальных нежелательных явлений исследуемый препарат до того, как они действительно появятся в клинических испытаниях.

Точное прогнозирование нежелательных явлений представляет собой серьезную проблему как для фармацевтическая индустрия и академические круги, причина в том, что наши существующие знания биология, болезнь механизмы (т.е.как болезнь влияет на здоровое состояние человека) и разработка лекарств неполны, а иногда и неверны. Вдобавок ко всему, биологическая сложность и различия между живыми организмами таковы, что даже если лечение кажется эффективным в лабораторных условиях, оно может не работать у людей.

Возникновение нежелательного явления во время клиническое испытание является значительным событием не только из-за риска для людей, но и с финансовой точки зрения для организации (обычно фармацевтическая компания ) спонсирование разработки рассматриваемого препарата. В результате в эту область постоянно вкладывается много усилий, и существует ряд подходов к прогнозированию неблагоприятных событий, включая анализы клеточных линий, модели на животных и компьютерные модели. in silico модели.

In silico модели обычно разрабатываются путем извлечения взаимодействий и поведения биологических систем либо из литературы, либо из экспериментальных данных на конкретных болезнь или биологической системы и интеграции этой информации в какой-то математическая модель которые можно использовать для понимания и прогнозирования поведения лекарственного средства в организме. Другой сравнительно недавний метод основан на добыча научной литературы и сопоставление доказательств с кажущимися неродственными лекарствами или медицинские условия. Если все сделано правильно, этот тип анализа может предложить достаточно хорошую точность прогнозов и значительное время выполнения заказа, что приводит к снижению стоимости и времени разработки новых лекарств.

Несмотря на то, что методы in silico нацелены на углубление текущих знаний о биологической системе или механизме заболевания, они по-прежнему зависят от точности этих знаний и могут упускать информацию, которая, хотя и внешне не связана, может оказаться весьма полезной в многократно взаимосвязанной сложной биологической системе. соответствующий. Этот пробел устраняется литературное открытие подход, который не фиксирует детали в той же степени, но компенсирует, предлагая полный охват имеющихся знаний из всех потенциально связанных областей.

Смотрите также

дальнейшее чтение

внешняя ссылка