«Традиционная медицина не учитывает механическую реакцию на лекарства», — сказал Ронглинг Ву, директор Центра статистической генетики и профессор наук об общественном здравоохранении из отдела биостатистики и биоинформатики Медицинского колледжа штата Пенсильвания. «Мы хотим посмотреть, как индивидуальный человек реагирует на индивидуальный препарат, создав и используя сложные математические модели, такие как дифференциальные уравнения».Текущий метод прописывания лекарств теперь иногда включает фармакогеномный подход, но исследователи признают ограничения этого подхода при прогнозировании реакции на конкретное лекарство и комбинацию доз.Фармакогеномика использует гены человека, чтобы объяснить разницу между тем, как один человек реагирует на лекарство по сравнению с другим. Уравнения команды продвигают эту область еще на один шаг, также включая информацию о том, как организм обрабатывает лекарство и как лекарство действует в организме.
У сосредоточился на общей картине, изучая реакцию на лекарства и реакцию на них. В частности, команда исследовала фармакокинетику, которая влияет на концентрацию лекарственного средства, достигающего своей цели, и фармакодинамику, которая определяет реакцию на лекарство. Метаболические факторы, факторы окружающей среды и развития также играют роль в ответе на лечение.Исследователи создали систему статистического анализа дифференциальных уравнений, которая, как они ожидают, поможет врачам и фармацевтам, моделируя такие переменные, как взаимодействия белок-белок и белок-ДНК, которые имеет лекарство у пациента.
Структура характеризует свойства всасывания, распределения и выведения лекарственного средства, предоставляя информацию о фармакологических мишенях, физиологических путях и, в конечном счете, системах заболеваний у пациентов, что позволяет прогнозировать эффективность лечения.«Результаты этой схемы будут способствовать количественному прогнозированию ответов отдельных субъектов, а также разработке оптимального лекарственного лечения», — отметили исследователи в недавнем специальном выпуске Advanced Drug Discovery Reviews.Эти рамки будут расширены, чтобы пролить свет на вариабельность реакции на лекарства на основе информации, которую медицинское сообщество продолжает собирать о том, как человек реагирует на конкретное лекарство и комбинацию доз.
Собранная информация затем объединяется с информацией о генах, белках и метаболизме пациента, чтобы помочь определить, какое лекарство и доза могут быть лучшими для этого человека.«Если мы знаем, как гены контролируют реакцию на лекарство, мы можем создать статистическую модель, которая покажет нам, что произойдет до того, как мы начнем принимать лекарство», — сказал Ву, который также является членом Института наук о жизни им. Хака штата Пенсильвания.
Это означает будущее с более эффективными лекарствами, более быстрым заживлением и меньшим количеством побочных эффектов. «Это наша конечная цель», — сказал Ву.С Ву работали Якун Ван и Нинтао Ван, оба аспиранты Центра статистической генетики Университета Пенсильвании; и Цзяньсинь Ван, профессор информатики, и Чжун Ван, ученый-компьютерщик, оба из Центра вычислительной биологии Пекинского университета лесного хозяйства.
Национальный центр развития трансляционных наук при Национальных институтах здравоохранения поддержал это исследование.