Předpověď nepříznivé události - Adverse event prediction - Wikipedia

Nežádoucí účinek (nebo Nepříznivý efekt ) predikce je proces identifikace potenciálních nežádoucích účinků zkoumaná droga než se skutečně vyskytnou v klinickém hodnocení.

Přesné předpovídání nežádoucích účinků představuje významnou výzvu pro oba farmaceutický průmysl a akademická obec, důvodem je to, že naše stávající znalosti o biologie, choroba jak nemoc ovlivňuje zdravý stav člověka) a design léku je neúplný a někdy nesprávný. Kromě toho je biologická složitost a rozdíly mezi živými organismy takové, že i když se zdá, že léčba funguje v laboratoři, nemusí fungovat u lidí.

Výskyt nežádoucí události během a klinické hodnocení je významnou událostí, a to nejen kvůli riziku pro člověka, ale také z finančního hlediska pro organizaci (obvykle a farmaceutická společnost ) sponzorující vývoj dané drogy. Výsledkem je, že do této oblasti je neustále investováno velké úsilí a existuje řada přístupů k předpovídání nežádoucích účinků, včetně testů buněčných linií, zvířecích modelů a počítačů in silico modely.

In silico modely se obvykle vyvíjejí extrakcí interakcí a chování biologických systémů buď z literatury, nebo z experimentálních údajů o konkrétním choroba nebo biologický systém a integrování těchto informací do nějakého druhu a matematický model které lze použít k pochopení a předpovědi chování drogy v organismu. Další relativně nedávná metoda je založena na těžba vědecké literatury a korelační důkazy ze zdánlivě nesouvisejících drog nebo zdravotní podmínky. Pokud bude tento typ proveden správně, může nabídnout docela dobrou prediktivní přesnost a významné doby realizace, což se promítne do nižších nákladů a doby vývoje nových léků.

Zatímco v metodách silico je cílem zachytit do hloubky současné znalosti biologického systému nebo mechanismu nemoci, stále podléhají přesnosti těchto znalostí a mohou chybět informace, které, i když zdánlivě nesouvisí, by se mohly v mnohonásobně propojeném složitém biologickém systému ukázat jako vysoce relevantní. Tuto mezeru řeší objev založený na literatuře přístup, který nezachycuje podrobnosti ve stejné míře, ale kompenzuje tím, že nabízí úplné pokrytí dostupných znalostí ze všech potenciálně souvisejících oborů.

Viz také

Další čtení

  • Cameron, Scott J .; Sokoll, Lori J .; Laterza, Omar F .; Shah, Sanket; Green, Gary B. (2007). „Přístup s více markery pro predikci nežádoucích účinků u pacientů s akutními koronárními syndromy“. Clinica Chimica Acta. 376 (1–2): 168–73. doi:10.1016 / j.cca.2006.08.019. PMID  17011538.
  • Gutiérrez, Félix; Navarro, Andrés; Padilla, Sergio; Antón, Rosa; Masiá, Mar; Borrás, Joaquín; Martín-Hidalgo, Alberto (2005). „Predikce neuropsychiatrických nežádoucích účinků spojených s dlouhodobou léčbou efavirenzem pomocí monitorování hladiny léků v plazmě“. Klinické infekční nemoci. 41 (11): 1648–53. doi:10.1086/497835. PMID  16267739.
  • Scheiber, J; Jenkins, JL; Bender, A; Whitebread, S; Hamon, J; Urban, L; Azzaoui, K; Glick, M; Davies, JW (2008). „Predikce profilu vedlejších účinků - včasné řešení nejhorší noční můry velké farmacie“. Centrální žurnál chemie. 2: S4. doi:10.1186 / 1752-153X-2-S1-S4. PMC  4236057.
  • Walter, Hauke; Schmidt, Barbara; Werwein, Marianne; Schwingel, Eva; Korn, Klaus (2002). „Predikce rezistence na abakavir z genotypových údajů: Dopad rezistence na zidovudin a lamivudin in vitro a in vivo“. Antimikrobiální látky a chemoterapie. 46 (1): 89–94. doi:10.1128 / AAC.46.1.89-94.2002. PMC  126991. PMID  11751116.

externí odkazy