由波士頓兒童醫院的科學家組成的團隊設計出了實現這一目標的數學預測模型。他們的研究成果刊登在《科學—轉化醫學》雜誌的網絡版上。
《美國新聞與世界報道》網站12月23日報道題：提前預測不良藥物反應。
在引入一種藥物後，醫生可能要花幾年時間才能發現試驗中沒有出現的嚴重、甚至可能是致命的副作用。如果能在副作用出現前就預測到要好得多。
由波士頓兒童醫院的科學家組成的團隊設計出了實現這一目標的數學預測模型。他們的研究成果刊登在《科學—轉化醫學》雜誌的網絡版上。
這對目前廣泛用於測試藥物安全性的昂貴、低效、緩慢的係統而言是一大改進。
並未參與該研究的約翰斯·霍普金斯-布隆伯格公共衛生學院的艾倫·戈德堡說：“研發新藥要用到許多不同的生物學係統，且需要在兩種動物身上測試其安全性和效力，通常是齧齒動物和狗。從動物試驗進入人類臨床試驗階段的藥物失敗率超過90%。通過人類臨床試驗的藥物會進入市場，並將用在大量病人身上。到了這一階段，仍有很高的幾率出現意外的不良反應。”
波士頓兒童醫院的科學家采用了一種名為藥理學網絡模型的數學方法。他們從幾家網站和商業網站Lexicom p上搜集到了2005年的數據。Lexicom p會搜集聯邦政府要求在藥物包裝中插入的各種信息。
研究團隊負責人卡米說，數據包括人們對某種藥所知的一切情況：化學性質、類型和已知的安全問題等。
他們用這一模型計算了809種藥物和852種不良藥物反應，並將結果與人們之後發現的這些藥物的問題做了比較。
卡米說，該模型精確預測了後來出現的42%的不良藥物反應。它預測哪些不良藥物反應不會出現的精確率達到了95%。
卡米說，如果采用這種方法，安全專家或許可以在藥物分銷前測試其潛在的不良反應。
戈德堡說：“目前用這種算法測試的化合物的數量較少，隻有進一步評估才能讓我們知道這種方法的好處有多大，預測有多準。這的確值得嚐試。”
新聞鏈接：Predicting Adverse Drug Events Using Pharmacological Network Models
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