Математическое прогнозирование эффективности лекарственных средств в доклинических исследованиях

Проведение доклинических исследований лекарственных средств в соответствии с рекомендациями отечественных и зарубежных регуляторных органов в целом позволяет минимизировать риски выявления серьезных нежелательных явлений у пациентов на этапе клинических исследований, однако с учетом современных аналитических тенденций разработка новых прогностических подходов к повышению надежности и точности оценок безопасности остается актуальной.

Цель работы: разработка и апробация методических подходов к комплексной оценке на доклиническом этапе исследований ключевых факторов риска и математическому прогнозированию пользы и риска применения лекарственных средств у человека.

Материалы и методы: в исследовании были использованы информационно-аналитический и статистические методы. Материалами послужили сводные данные доклинического изучения протекторных свойств фабомотизола, отечественные и зарубежные нормативные документы, содержащие описание принципов и методов доказательной медицины, в частности, байесовской статистики и прогностических методов исследования.

Результаты: представлены математические подходы подтверждения статистической достоверности и прогностической значимости результатов доклинической оценки безопасности лекарственных средств на основе байесовской статистики, в частности, коэффициента весомости доказательств (WoE), информационной ценности (IV), нормализованной плотности (ND). В зависимости от объема оцениваемых данных коэффициент WoE может применяться как для определения весомости доказательств отдельных показателей, так и совокупности показателей отдельных тестов или целой батареи тестов, оцениваемых в исследованиях общетоксического действия, репродуктивной токсичности, генотоксичности и других исследований, характеризующих состояние жизненно важных органов при оценке безопасности лекарственных средств.

Выводы: предложенная методика позволяет оценить весь объем информации, полученный в доклинических исследованиях лекарственных препаратов. Критерии в виде коэффициентов WoE и IV в рамках доклинической оценки безопасности лекарственных средств могут использоваться для оценки пользы и риска применения лекарственных средств, включая препараты, разрабатываемые непосредственно для беременных женщин и детей.

1. Таубэ АА, Романов БК. Экспертная оценка прогностических критериев неклинических исследований при регистрации лекарственных препаратов для медицинского применения. Вестник Смоленской государственной медицинской академии. 2021;20(1):18–25. https://doi.org/10.37903/vsgma.2021.1.3

2. Good IJ. Weight of evidence: A brief survey. Bayesian Statistics. 1985;(2):249–70.

3. Lee PM. Bayesian statistical decision theory. New York: Wiley; 1997.

4. Zeng G. A necessary condition for a good binning algorithm in credit scoring. Appl Math Sci. 2014;8(65):3229–42. https://doi.org/10.12988/ams.2014.44300

5. Соломина АС, Шредер ОВ, Мокрова ЕД, Забродина ВВ, Горбатова ДМ, Колик ЛГ и др. Фабомотизол как средство фармакологической коррекции пре- и постнатальных нарушений, вызванных древесно-торфяным задымлением, табачным дымом, алкоголем, гипергликемией и циклофосфамидом у потомства крыс. Молекулярная медицина. 2020;18(3):34–48. https://doi.org/10.29296/24999490-2020-03-05

6. Шредер ОВ, Шредер ЕД, Дурнев АД, Середенин СБ. Сопряженность генотоксических и тератогенных эффектов, вызываемых циклофосфамидом, и их модификация афобазолом. Гигиена и санитария. 2011;(5):64–8.

7. Дурнев АД, Жанатаев АК, Шредер ОВ. Генотоксические поражения и болезни. Молекулярная медицина. 2013;(3):3–19.

8. Шредер Е.Д., Шредер О.В., Забродина В.В., Дурнев А.Д., Середенин С.Б. Влияние афобазола на генотоксические и нейротоксические эффекты в модели пренатальной алкоголизации крыс. Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2014;157(4):492–5. https://doi.org/10.1007/s10517-014-2599-5

9. Shreder OV, Shreder ED, Zabrodina VV, Durnev AD. Effects of afobazole on the searching activity and food-procuring skill of the offspring of rats exposed to hypoxia during fetal development. In: Alexandrov AK, Fedoseev LM, eds. Long-term memory: mechanisms, types and disorders. New York; 2012. Р. 117–31.