Wissenschaftler entwickeln neues Modell zur Vorhersage der frühen UAW

Alle Medikamente haben Nebenwirkungen, die sich aus gemeinsamen aspirin pflanzliche Heilmittel und von standard-Anti-Krebs-Medikamente, um experimentelle Immunsuppression. Jedoch, die Vorhersage wichtige Nebenwirkungen, schwerwiegende unerwünschte Arzneimittelwirkungen, UAW, ist mit dem heutigen Verständnis fast unmöglich. Jedoch, ein neuronales Netzwerk-Technologie geschult, mit Daten aus der Vergangenheit geben könnte, Pharmaunternehmen und medizinische Mitarbeiter ein neues Werkzeug, um vor Ort das Potenzial für UAW mit einer gegebenen Medikamente.

Schreiben im International Journal of Medical Engineering and Informatics, der im team der Universität von Medizin und Zahnheilkunde von New-Jersey, hat eine neue Modell, dass die tests zeigen, ist 99.87 Prozent genau in der Vorhersage von unerwünschten Arzneimittelwirkungen unter 10.000 Beobachtungen und 100 Prozent für nicht-schwerwiegende ADRs.

Peng-fang Yen und Kollegen Dinesh Mital und Shankar Srinivasan erklären, wie die obligatorischen Warnhinweise auf Medikamenten-Verpackungen dienen Häufig nur Anlass zur Besorgnis unter den Patienten, während der aus dem Markt genommenen Erzeugnisse wegen wiederholten ADRs wiederholt untergraben die pharmazeutische Industrie. Aus der medizinischen Industrie die Sichtweise und die Perspektive der Patienten, dies ist eine wachsende Besorgnis, dass könnte behoben werden mit neuen Technologien, retten Leben, Reputation und Kosten im Gesundheitswesen.

Die Food Drug Administration (FDA) in den USA und der World Health Organisation (WHO) zur überwachung der Sicherheit von Medikamenten kontinuierlich. Jedoch, die Technologie, die erkennen kann, möglich ADRs an der frühestmöglichen Phase der Medikament-Entwicklung, Lizenzierung und Vermarktung ist dringend erforderlich, insbesondere angesichts der möglichen Risiken für die Patienten in den aufstrebenden Bereichen der Gesundheitsversorgung und der potenziellen Risiken, um das Vertrauen der Anleger.

Das team künstliches neuronales Netz ist ein mathematisches Modell des biologischen neuronalen Netzes eingebettet in computer-software. Es wird trainiert, durch die Fütterung in der strukturellen und physikalischen Daten, die im Zusammenhang mit bekannten pharmazeutischen Produkten und alle ADRs. Eine feedback-Schleife verwirft diejenigen verbindungen, bei denen eine falsche Vorhersage der ein Ergebnis bekannt gemacht wird und wie die Daten Hinzugefügt werden, werden die ANN baut ein Netzwerk von richtigen „Vorhersagen“. Nach ausreichender Ausbildung, die ANN kann dann getestet werden, auf einem anderen Satz von Pharmazeutika und Ergebnisse überprüft anhand der bekannten UAW. Wenn das Vertrauen hoch genug ist, ANN kann verwendet werden, um vorherzusagen ADRs für neue Medikamente.

Das team zeigte eine Genauigkeit von 95 Prozent in den ersten tests und ist jetzt mit einem viel größeren Datensatz von 10.000 Medikamenten-Moleküle und ADR-Beobachtungen zum Zug der ANN auf eine viel feinere Ebene.

„Die Vorhersage der schwerwiegenden unerwünschten Arzneimittelwirkungen mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk-Modell“ in Int. J. Med. Dipl. – Ing. Informat., 2011, 3, 53-59

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