Создана математическая модель для предсказания побочных эффектов лекарств

img

Создана математическая модель для предсказания побочных эффектов лекарств
Связи лекарств с побочными эффектами. Иллюстрация авторов исследования

Американские ученые создали математическую модель, которая способна выявить побочные эффекты лекарств до начала их терапевтического применения, сообщает Science News. Исследование провела группа специалистов Медицинской школы Гарвардского университета в Бостоне под руководством Ореля Ками (Aurel Cami). Отчет об их работе опубликован в журнале Science Translational Medicine.
Ками и его коллеги проанализировали сведения о препаратах из соответствующего справочника, датируемого 2005-м годом. Ученые создали сеть, которая описывает связи между применением более восьми сотен лекарств в клинической практике и развитием свыше 850 типов побочных реакций на эти медикаменты.
Используя полученные данные, исследователи разработали новую математическую модель. Они "обучили" ее выявлять аналогичные взаимосвязи для новых лекарств, в отношении которых еще не были накоплены сведения о побочных эффектах.
В результате новая модель смогла предсказать наличие или отсутствие конкретного побочного эффекта у исследуемых препаратов в 42 процентах случаев по сравнению с контролем. Контроль осуществлялся "традиционным" многолетним наблюдением за пациентами, принимавшими эти лекарства.
Среди предсказанных побочных эффектов оказались разрывы сухожилий после приема антибиотика норфлоксацина, а также суицидальные мысли у пациентов, которым был назначен противоэпилептический препарат зонисамид.
При этом Ками отметил, что точность математического прогноза варьировала в зависимости от типа лекарственного средства. В частности, по его словам, наличие побочных эффектов было сложнее спрогнозировать для препаратов, применяемых в лечении кожных заболеваний.
В ноябре 2009 года похожее исследование провели специалисты Калифорнийского университета в Сан-Франциско. С помощью компьютерного анализа они смогли предсказать более четырех тысяч неожиданных потенциальных механизмов действия лекарств, как полезных, так и нежелательных.