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醫療器械研究新發現:可利用數學法預測藥物副作用
醫療器械研究新發現:可利用數學法預測藥物副作用
加入時間:2012-03-19 09:56:41 當前新聞點擊率:4768
藥物副作用是每個醫療器械公司所致力研究的,其的研究對藥物有重要影響。來自美國的科學家們開發了一種新數學方法,通過檢索大量的藥物互作信息揭示了聯合用藥可能導致的成千上萬的從前未知的副作用。這一研究工作在線發表在3月14日的《科學轉化醫學》(Science Translational Medicine)雜志上。
每年報告到美國食品藥品監督管理局(FDA)的藥物“不良事件”成千上萬,新研究為我們提供了理清千頭萬緒的途徑。“它標志朝建立完整藥物間相互作用目錄的方向邁出了重要的一步,”該研究的主要作者、斯坦福大學生物工程學家Russ Altman說。
盡管研究人員常常會設計臨床試驗來檢測藥物的效應,評估藥物的安全性,然而即便是藥物審批開展的后期大規模臨床試驗也不足以發現全部的藥物相互作用。此外,臨床試驗常常在控制條件下開展,利用精確定義的標準來確定適合參與研究患者,包括其他一些他們應該具備的條件,以及在試驗中哪些藥物可以與試驗藥物一起服用。
北卡羅萊納大學藥物安全科學研究所主管Paul Watkins (未參與該研究)說:“即便你在臨床試驗中證實一種藥物是安全的,也并不意味著它在現實中真的安全。這種方法提供了一條極好的途徑在藥物一旦獲得批準后快速評估現實中藥物的安全性。”
Altman和同事們長期致力于研究藥物間的相互作用以了解個體基因對于他們藥物應答的影響。Altman說要達到這一目的,他們必須首先了解藥物反應分子機制。
Altman 說:“不良事件為了解這些藥物在機體內的作用提供了非常有價值的線索。它們能告訴你這些藥物還涉及到了細胞內的其他信號通路。”
本文由醫用設備公司網編發表
然而眾周所知關于藥物不良事件的報告很容易出現偏差。例如降膽固醇藥物更多的是老年患者服用,這些患者患有的一些與衰老相關的疾病例如心臟病發作常常被錯誤地與藥物的副作用聯系起來。
Altman和同事們采用了一種有時用于觀測臨床試驗中的方法來減少了這種偏差。他們開發了一種算法可將來自每個藥物治療患者的數據和未接受該藥物治療的對照患者的數據相匹配。這種方法自動矯正了幾種已知的性別、年齡和疾病等相關的偏差來源。
該研究小組利用這種方法編寫了一個包含1332種藥物及潛在副作用的數據庫。這一算法發現了每種藥物平均存在的329種從前未知的不良反應,遠遠超過了大部分藥物標簽上所列的平均69種副作用。