Связи лекарств с побочными эффектами.

Американскими учеными разработана математическая модель, способная выявлять побочные эффекты лекарств еще до начала их терапевтического использования, публикует Science News. Работа проведена группой специалистов Медшколы университета Гарварда в г.Бостон во главе с Орелем Ками. Исследовательский отчет опубликовало Science Translational Medicine.

Коллеги Ками и сам руководитель проекта проанализировали информацию о препаратах из специализированного справочника 2005-го года. Учеными разработана сеть, описывающая связь применения свыше 800 лекарств в клинической практике с возникновением более 850 видов побочных реакций на данные медикаменты.

Применяя полученные данные, учеными создана новая математическая модель. Они «научили» ее находить идентичные взаимозависимости для новых лекарств, в отношении которых еще не представлены сведения о побочных эффектах.

В итоге новая модель предсказала наличие либо отсутствие определенного побочного эффекта среди изучаемых препаратов в 42% случаев в сравнении с контролем. Контроль проходил «традиционным» многолетним наблюдением за принимавшими данные лекарства пациентами.

В числе предсказанных побочных эффектов — разрывы сухожилий после применения антибиотика норфлоксацина, мысли о суициде у пациентов, принимавших противоэпилептический препарат зонисамид.

Вместе с тем, Ками отметил, что достоверность математического прогноза изменялась в зависимости от типа лекарственного препарата. А именно, как отмечает ученый, присутствие побочных эффектов оказалось труднее спрогнозировать для лекарств, применяемых в терапии кожных заболеваний.

В ноябре 2009 г. подобная исследовательская работа проведена специалистами Калифорнийского университета (г.Сан-Франциско). Благодаря компьютерному анализу они смогли предсказать свыше 400 000 неожиданных потенциальных механизмов воздействия лекарств, как благоприятных, так и нежелательных.

Следующая новость: Иммунная природа рассеянного склероза поставлена под сомнение
Предыдущая новость: Названа роль витамина Е в процессе восстановления мышц