Комплексные математические платформы количественной фармакологии для повышения эффективности разработки лекарственных средств в онкологии, эндокринологии, кардиологии и иммунологии

Цель проекта – создание платформ по математическому моделированию для помощи в принятии решений на различных этапах разработки лекарственных средств на основе методов количественной системной фармакологии, статистического моделирования и мета-анализа.

Разрабатываемые платформы по математическому моделированию могут помочь в формулировании гипотез по целому ряду исследовательских проблем, актуальных при разработке оригинальных лекарственных средств. В частности, нахождение оптимальных фармакологических свойств препарата, особенности механизма действия препарата, обоснование дозировки и режима введения, и др.

Актуальность проекта

Создание инновационных лекарств является на сегодняшний день рискованной областью для инвестиций. Тем не менее даже доступность инвестиций далеко не всегда становится залогом к успеху. В частности, за последние годы вдвое увеличилась доля неудач при проведении второй и третьей фаз клинических исследований. Большинство экспертов сходятся во мнении, что важными аспектами нового подхода должны стать поиск предсказательных биомаркеров и оптимальной дозы, а также интеграция максимального количества информации при принятии ключевых решений. В связи с этим, одним из наиболее перспективных научных методов, способных помочь в повышении эффективности научно-исследовательской деятельности в фарминдустрии, является математическое моделирование и его применение в количественной фармакологии.

В области фармакологии первые математические модели стали применяться на практике в начале 70-х гг., и к середине 90-х гг. XX в. сформировалась самостоятельная научная дисциплина «фармакометрика». Как результат, в крупнейших мировых фармацевтических компаниях на протяжении последних 15-20 лет активно создавались и развивались научные департаменты, специализирующиеся на применении методов математического моделирования для самых разных задач разработки лекарств. Особенности функционирования научно-исследовательских отделов компаний не позволяют отвечать на ряд фундаментальных и методологических вопросов, что ограничивает возможность применения математического моделирования в разработке лекарств. В частности, одной из подобных проблем является создание комплексных математических платформ, сочетающих в себя элементы математического моделирования фармакокинетики (ФК) и фармакодинамики (ФД), статистического моделирования клинических данных и мета-анализа.

В настоящий момент, существующие математические модели действия лекарственных препаратов больше нацелены на решение частных фармакологических вопросов, тогда как комплексные модели, количественно связывающих фармакологические данные с особенностями патологии и прогрессии заболевания по-прежнему представлены в недостаточном объёме в таких ключевых терапевтических областях, как иммуноонкология, эндокринология и иммунология.

Разработанные в рамках проекта платформы по математическому моделированию могут быть использованы для поддержки эффективной разработки оригинальных лекарственных средств в области онкологии, сердечно-сосудистых и метаболических заболеваний, а также разработки новых противоинфекционных препаратов.

Научная и практическая значимость проекта

Платформы будут использоваться в онкологии, эндокринологии, кардиологии и иммунологии при:      

• выборе дозы и схемы дозировки для достижения максимальной эффективности лечения при минимально возможной вероятности побочных явлений;
• разработке оптимальной схемы приема лекарства для долговременного контроля над заболеванием;
• поиске и валидации новых биомаркеров и клинических показателей, обладающих лучшим соотношением наблюдаемого сигнала к шуму;
• транслировании результатов доклинических исследований и клинических испытаний ранних фаз для количественного предсказания результатов исследований поздних фаз, таких как выживаемость пациентов, уменьшения количества обострений и др.;
• разработке оптимизированного и/или адаптивного дизайна клинических испытаний;
• поиске комбинаций лекарств, обладающих синергичным эффектом.

Основные методы и подходы:

Популяционное математическое моделирование фармакокинетики и фармакодинамики, системно-фармакологическое моделирование, агентное и гибридное моделирование, мета-анализ доклинических и клинических данных, системно биологическое моделирование, применение методов искусственного интеллекта и машинного обучения.

Применение методов математического моделирования будет осуществляться в строгом соответствии с самыми высокими стандартами, существующим в фармацевтической индустрии и наиболее актуальными регуляторными рекомендациями.

Ожидаемые результаты

• построение первичной мета-аналитической платформы по моделированию агрегированных клинических данных для поддержки подбора дозы и режима дозирования для разработки комбинационной терапии в иммуноонкологии;
• разработка системно-фармакологической математической платформы инфекции лимфатического хорименингита для изучения механизмов иммунологического ответа при острой и хронической вирусной инфекции;
• разработка системно-фармакологической платформы развития инфекции вируса иммунодефицита человека;
• применение системно-фармакологической математической платформы инфекции лимфатического хорименингита для изучения механизмов возникновения и развития вирусных инфекций у людей в приложении к новым инфекционным заболеваниям и оптимизации противовирусной терапии;
• расширение возможностей приложения мета-аналитической платформы по моделированию агрегированных клинических данных для предсказания эффектов комбинационной терапии в различных онкологических нозологиях и поиска предиктивных биомаркеров;
• применение системно-фармакологической платформы развития инфекции вируса иммунодефицита человека (ВИЧ) для идентификации новых мишеней действия лекарственных препаратов и оптимизации и персонализации существующих схем лечения ВИЧ.

Платформы по математическому моделированию, а также отдельные математические модели действия лекарственных средств, входящие в их состав, могут быть оценены исходя из комплексных критериев оценки диагностических свойств и предсказательной способности.

Партнеры

Другие проекты