• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку

Этот пост добавлен читателем Naked Science в раздел «Сообщество». Узнайте как это сделать по ссылке.

Математическая таблетка: как при помощи математического моделирования ускоряется разработка новых лекарств

Как математики помогают разрабатывать лекарства? Зачем фармкомпаниям нужны программисты и что такое математическое моделирование в фармацевтике?

От атомной бомбы к лекарственным препаратам

Математическое моделирование принято считать молодой наукой, широкое распространение в фармацевтике оно получило сравнительно недавно — лишь в XXI веке. Но поиск научных решений в этой области начался более 50 лет назад. Первая статья на эту тему — «Компьютерная модель действия лекарств» — датирована 1969 годом. Ее автором был Льюис Шайнер, руководивший лабораторией в университете Сан-Франциско. Эта работа была посвящена моделированию варфарина, всем известного антикоагулянта.

Впрочем, отдельные попытки провести расчеты с помощью моделирования предпринимались и раньше. Первые успешные прикладные достижения были связаны с созданием атомной бомбы в конце 40-х годов. В то время вычислительный арсенал лабораторий ограничивался такой техникой, как арифмометры «Феликс» и клавишные машины «Мерседес». Новый импульс применению моделирования дало появление персональных компьютеров спустя 20 лет. 

Следующая ступень развития моделирования в фарме — конец восьмидесятых. Тогда по инициативе FDA (Food and Drug Administration, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов, ветеринарии, а также косметическими, табачными и иными изделиями на территории США) был создан центр по экспертной оценке лекарств. К началу двухтысячных FDA всерьез беспокоил вопрос, почему разрабатывается так мало новых препаратов. Произошла фактическая «революция сверху»: для соответствия требованиям регулятора глобальные фармкомпании стали создавать свои департаменты математического моделирования. К 2010 году в компаниях из топ-10 численность таких департаментов доходила до 100 научных сотрудников.  

В России в середине нулевых мы увидели, что существует огромный пласт задач, связанных с анализом фармакокинетики, фармакодинамики, подбором дозировок при разработке лекарств. Мы стали вливаться в это сообщество, а через несколько лет, к 2016–2017 гг., отечественные фармкомпании «Биокад» и «Герофарм» уже приступили к созданию собственных групп обработки данных. Сегодня методы математического моделирования лежат в основе 100% новых препаратов — как оригинальных, так и дженериков. Есть направления, которые вообще немыслимы без матмоделей: 

  • Анестезиология. Ввести точную и правильную дозу препарата при анестезии критически важно. Если его будет слишком мало, пациент проснется на хирургическом столе. Если слишком много, возникает риск, что он не проснется вообще.
  • Иммунология. В этой области ряд ключевых открытий связаны именно с математическим моделированием. У многих лауреатов Нобелевской премии по медицине в команде были очень сильные теоретики. 
  • Онкология. Одно из наиболее ярких практических применений — обоснование дозировок для радиотерапии. Матмоделирование помогло ускоренному выводу на рынок таких лекарств-блокбастеров, как пембролизумаб и осимертиниб. 

Математическая модель таблетки

Как проходит процесс создания новых лекарственных препаратов? Сначала ищут мишень — биомолекулу, потенциально связанную с тем или иным эффектом улучшения симптомов, снижения остроты того или иного заболевания. Следующий этап — поиск вещества, способного связываться с мишенью. Как ни странно, эти этапы занимают сравнительно немного времени: не более полугода из общего — в среднем 12-летнего — цикла разработки лекарства от идеи до вывода на рынок. Оставшееся время уходит на то, чтобы найти эффект действия препарата и доказать его. Именно для этого используются различные методы математического моделирования. Самый простой вопрос. Вы приняли таблетку — и вам стало легче, как математически доказать, что именно от таблетки, а не потому что «само прошло»? Для этого есть определенный математический аппарат: фармакометрическое моделирование. Он позволяет точно вычислить удельный вес каждого фактора в суммарном эффекте от приема лекарства. 

С результатом работы фармакометриков сталкивался каждый, кто хоть раз читал инструкцию по применению лекарства. В ней вы всегда найдете разделы: фармакокинетика, фармакодинамика, дозировка (дозировку, как правило, читают все, даже люди, совсем далекие от фармакологии).  А дальше идут уточнения: пациенты с почечной недостаточностью должны использовать одну дозировку, дети — другую, пожилые — третью. Все эти цифры рассчитываются при помощи математических моделей: данные, которые разработчики препарата получают на всех фазах клинических исследований, собираются в специальное досье. При помощи математических моделей создается максимально информативная инструкция, где каждый пациент сможет найти для себя оптимальную дозировку. 

Экономия средств и времени

Помимо чисто научной составляющей, математические модели открывают широкие возможности по сокращению времени вывода новых препаратов на рынок и снижению расходов на исследования. Именно математические расчеты, в частности, позволяют оптимизировать дизайн клинического исследования – и тогда для получения статистически доказанного эффекта может понадобиться меньше пациентов. Затраты на исследование пропорциональны количеству задействованных в нем пациентов. Следовательно, достижение абсолютно того же и с той же доказательной значимостью результата обойдется гораздо дешевле. 

При помощи отдельных методов моделирования можно заменять излишние исследования. Чтобы зарегистрировать препарат, зачастую необходимо провести большое количество вспомогательных клинических испытаний, например у больных с почечной недостаточностью или принимающих дополнительные лекарства. Вспомогательные испытания могут растянуть клиническую программу на годы. Модель позволяет отказаться от таких долгих исследований, при этом не снижая доказательную ценность выводов и детализацию инструкции по применению. 

Еще один важный момент: математическое моделирование позволяет на ранних этапах отказаться от бесперспективных проектов. Для фармы это очень большая проблема: вы можете долго тестировать препарат на животных, получать замечательные результаты, но препараты провалятся на стадии клинических исследований на пациентах, потому что у людей принципиально другая патология заболевания. Почему новые, оригинальные лекарства стоят так дорого? В стоимость одного препарата, который будет выведен на рынок, закладывается еще и цена негативных исследований для девяти других, до рынка не дошедших после провала в клинических исследованиях.

Отдел кадров

Это архисложный вопрос. Специалистов в нашей области никто не готовит, даже на Западе. Например, одна компания в Англии несколько лет искала в своей стране опытного фармакометрика (безуспешно). Во всем мире есть только две лаборатории с магистерскими программами, которые в какой-то степени можно адаптировать к фармакометрике: одна в университете Упсалы в Швеции, другая в университете Баффало, США.  Мы решили обучать своих ребят самостоятельно и целенаправленно. Сначала старались найти людей среди молодых кандидатов наук в смежных дисциплинах. Затем поняли: чем раньше найдешь молодой талант, чем раньше погрузишь его в правильную научную среду, тем больше шанс вырастить отличного специалиста. Сейчас мы уже проводим учебу на уровне магистрантов и даже бакалавриата — читаем курсы в Сеченовском университете. В сентябре в Университете «Сириус» стартовала полноценная магистерская программа по математическому моделированию с нашим участием. Через два года первый наш магистрант получит диплом.  

При этом я не возьмусь определять, какое образование для нас является профильным: математика или биология, фармацевтика или информатика. Нам важно уметь работать на стыке дисциплин. Это ключ к успеху в любой прикладной области. Даже если вы математический гений, вы все равно никуда не сдвинетесь без понимания биологии процесса и фундаментальных основ фармакологии. Тем не менее это не означает, что требуется два-три разных образования: оно может быть и одно. Но сам человек должен иметь открытый ум и воображение, не замыкаться в каких-то отдельных узких областях, шире смотреть на проблему и уметь вычленять самое важное. 

Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK

Комментарии

Написать комментарий

8 часов назад
Мария Азарова

Авторы нового исследования провели эксперимент почти с 70 собаками разных пород, чтобы узнать, как они реагируют на вой одного волка и целой стаи.

2 часа назад
Алиса Гаджиева

В Северной Ирландии нашли неолитическое поселение возрастом не менее 5800 лет. Пока не ясно, почему люди обосновались именно там, но известно, что спустя тысячелетия за эти земли воевали могущественные королевства.

Вчера, 07:07
Мария Азарова

Согласно выводам авторов нового исследования, прием витамина D коррелирует с более низкой вероятностью того, что взрослый мужчина предпримет попытку суицида или членовредительства.

2 февраля
НИУ ВШЭ

Изучая потребление алкоголя, экономисты и социологи обычно связывают его с условиями жизни людей и их человеческим капиталом: образованием, опытом работы, знаниями. Ученые из Лаборатории исследований рынка труда и Лаборатории экономико-социологических исследований НИУ ВШЭ обратили внимание на некогнитивные навыки, формирующиеся в детстве и подростковом возрасте, и выяснили, что эти качества во многом определяют вероятность злоупотребления спиртным и сокращают степень влияния образования.

3 февраля
Василий Парфенов

«Недостаточно комковатая» — так описал обнаруженную аномалию один из авторов нового исследования. В нем на основе наблюдений сразу двух обсерваторий, работающих с разными диапазонами излучений, удалось создать карту распределения материи во Вселенной с беспрецедентной точностью. Благодаря этому выяснилось, что стандартная модель — главная современная теория мироустройства, описывающая все частицы, поля и взаимодействия, кроме гравитации — имеет все шансы быть неполной.

1 февраля
Сергей Васильев

Американский стартап, занятый возвращением к жизни вымерших животных, объявил о начале работы с додо — почти легендарными птицами, которых люди перебили еще несколько веков назад.

10 января
Алиса Гаджиева

Исследователи, изучающие систему обороны Великой стены, обнаружили следы более 130 секретных сквозных проходов и полагают, что это только начало.

25 января
Василий Парфенов

Пока фанаты SpaceX увлеченно следят за достижениями компании, астрономы грустно наблюдают, как их работа становится сложнее с каждым запуском спутников Starlink. Прогресс не проходит без жертв. Поэтому различные научные ассоциации ищут способы снизить негативное влияние множества новых рукотворных объектов в околоземном пространстве на качество данных, получаемых телескопами. Некоторые решения со стороны выглядят экстремальными — например, теперь лазеры для корректировки адаптивной оптики можно не выключать, если в поле зрения есть спутник Starlink. А это десятки ватт излучения!

9 января
Александр Березин

Избыточный вес убивает куда больше людей, чем войны с голодом вместе. До самых недавних пор это объясняли то «мусорным» фастудным питанием, то недостаточными физическими нагрузками. Научные работы показывают: эти гипотезы были неверны. За последние полвека сильно потолстели даже лабораторные животные, корм и нагрузки которых не менялись. Эпидемия лишнего веса действительно убийственна, но ее причина не в калориях или нехватке нагрузки. А в чем же? Naked Science исследует для вас этот вопрос.

[miniorange_social_login]
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно