為兒童確定安全而有效的藥物劑量，對(duì)制藥公司和醫(yī)生而言都是一個(gè)持續(xù)的挑戰(zhàn)。通常先在成人身上測(cè)試一種新藥，然后將這些試驗(yàn)的結(jié)果用于兒科試驗(yàn)的劑量選擇。潛在的假設(shè)通常是兒童像成年人一樣大，通常較小，這通常是正確的，但也可能忽略了由于兒童器官仍在發(fā)育而引起的差異。
使問(wèn)題更加復(fù)雜的是，兒科試驗(yàn)并不總是能發(fā)現(xiàn)可能影響藥物劑量推薦的其他差異。有許多因素限制了兒童參與藥物試驗(yàn)-例如，某些疾病在兒童中很少見(jiàn)-因此，生成的數(shù)據(jù)集往往非常稀疏。
為了使藥物及其開(kāi)發(fā)對(duì)兒童更安全，阿爾托大學(xué)和諾華制藥公司的研究人員開(kāi)發(fā)了一種更好地利用可用數(shù)據(jù)的方法。
阿爾托大學(xué)和芬蘭人工智能中心FCAI的計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授Aki Vehtari說(shuō)：“這種方法可以比以前更快地并且以更少的觀察來(lái)幫助確定安全的藥物劑量。”
在他們的研究中，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)模型，以增進(jìn)我們對(duì)器官發(fā)育的了解。
器官的大小并不一定是唯一會(huì)影響其性能的因素。孩子們的器官根本沒(méi)有成年人的器官有效。在藥物建模中，如果我們假設(shè)大小是唯一重要的問(wèn)題，我們可能最終會(huì)給出太大的劑量，”研究的第一作者，阿爾托大學(xué)的博士生Eero Siivola解釋說(shuō)。
評(píng)估兒科數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)方法依賴于模型診斷的主觀評(píng)估，而基于高斯過(guò)程回歸的新方法則更受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，因此更不容易產(chǎn)生偏見(jiàn)。考慮到不確定性，它也更適合處理小樣本量。
該研究來(lái)自FCAI關(guān)于敏捷和概率AI的研究計(jì)劃，它提供了一個(gè)很好的方法示例，該方法可以從非常稀缺的數(shù)據(jù)集中獲得最大的收益。
在這項(xiàng)研究中，研究人員通過(guò)重新分析兒科試驗(yàn)來(lái)證明他們的方法，該試驗(yàn)用于預(yù)防器官移植排斥反應(yīng)的藥物依維莫司。但是他們的方法可能帶來(lái)的好處是深遠(yuǎn)的。
韋塔里說(shuō)：“它適用于我們要檢查濃度的任何藥物，例如過(guò)敏和止痛藥。”
這種方法對(duì)于在新的人群(兒童或成人)上測(cè)試新藥的情況尤其有用，這些新藥的體積很小，因此有可能使試驗(yàn)階段比目前的效率高得多。另一個(gè)有希望的應(yīng)用涉及將現(xiàn)有藥物的使用擴(kuò)展到其他癥狀或疾病。該方法比當(dāng)前的實(shí)踐可以更有效地支持此過(guò)程。
標(biāo)簽： 安全藥物
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