Skip to main content

Sayısal Sistem Farmakolojisi (QSP)

İlaç keşfi ve geliştirmesine rehberlik edecek QSP modellemesi

Sayısal sistem farmakolojisi (QSP), sistemi hücresel ve biyokimyasal ağ seviyelerinde kavramak adına ilaç ile patofizyoloji arasındaki dinamik etkileşimleri tanımlamak için hesaplama modellerini kullanan bir yaklaşımdır. QSP modellemesi, biyolojik sistem ve hastalığın anlaşılmasını geliştirmeyi, ilaç adaylarının erken ve daha kapsamlı in silico testlerini kolaylaştırma ve geliştirme maliyeti ve süresini azaltmak için rasyonel karar almayı desteklemeyi amaçlar. QSP modellemesi, ilaç geliştirmedeki en büyük zorluklardan biri olan geç dönem yıpranma oranlarını azaltabilir.

Sayısal sistem farmakolojisi alanı, geleneksel FK/FD ve mekanik sistem biyolojisi modellemesi arasındaki kavşakta ortaya çıkmıştır. Mekanistik bir hastalık patofizyolojisi modelini, bir terapötik ajanın PK/PD’sini ve nicel deneysel verileri birleştirir. Ortaya çıkan model, ilaçların hücresel ağları nasıl değiştirdiğini ve bunların (pato)fizyolojiden, önemli yollardan ve ilaç parametrelerinin, biyolojik varyansın ilaç etkinliği ve güvenliği üzerindeki etkisinden nasıl etkilendiklerini anlamak adına simülasyonları çalıştırmak için kullanılabilir.

Sayısal sistem farmakolojisi, aşağıdaki gibi alanlarda araştırma ve karar vermeye rehberlik etmek için keşif araştırmalarından son aşama klinik deneylere kadar ilaç keşfi ve geliştirmede giderek daha fazla kullanılmaktadır:

  • Hedef fizibilitesi ve seçimi: Bir terapötik ajan tasarlamak genellikle potansiyel adaylar listesinden seçim yapmakla başlar. Her potansiyel hedef için QSP modelleri geliştirmek, afinite ve doz gereksinimlerinin belirlenmesine ve optimal ilaç parametrelerinin erkenden tahmin edilmesine yol açar. Bu yaklaşım, geliştirilebilirliği düşük hedefleri ortadan kaldırmaya yardımcı olur, böylece daha umut verici adayları takip edebilirsiniz.
  • İlaç etkinliği ve güvenliği: Çoğu ilaç düşük etkinlik nedeniyle klinikte başarısız olur ve hayvan deneylerindeki yüksek etkinlik seviyeleri insanlara yansımayabilir. QSP modelleri bu davranışı tahmin etme potansiyeline sahiptir. QSP, hangi ilaçların daha etkili olacağını tahmin etmenin yanı sıra, hangi ilaçların hangi nedenlerle başarısız olabileceğini belirlemeye yardımcı olabilir. QSP modelleri, ilaca maruziyeti organ düzeyinde tahmin edebildiğinden, aynı zamanda toksisite mekanizması ve olası yan etkiler hakkında fikir verir.
  • Doz optimizasyonu: Kanser, merkezi sinir sistemi hastalıkları ve metabolik hastalıklar gibi karmaşık hastalıklar tipik olarak kombinasyon tedavisini içerir. QSP modelleri yoluyla hastalık mekanizmalarını dahil etmek, optimum doz seviyelerine ve kombinasyon tedavisi yaklaşımlarına karar vermek için önemli ve çoğu zaman mantık dışı içgörülere yol açar.
  • Hassas tıp: Alt popülasyonların farklı şekilde etkilendiği birçok hastalık heterojenlik gösterir. QSP modellerinin kullanımı, biyolojik varyansın etkinlik ve güvenlik üzerindeki etkisini dahil edebilir ve klinik deneyler sırasında hangi hasta alt popülasyonunun hedefleneceği konusunda rasyonel kararlara yol açabilir.

Sayısal sistem farmakolojisi iş akışı tipik olarak aşağıdaki adımları içerir:

Sayısal sistem farmakoloji modellerini geliştirme ve kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz. SimBiology®.

Örnekler ve Nasıl Yapılır?

Model Örnekleri

Başlarken

Yazılım Referansı

Ayrıca bakınız: SimBiology, FK/FD modeli, hesaplamalı biyoloji, biyoteknoloji ve ilaç, Statistic and Machine Learning Toolbox, Optimization Toolbox,Parallel Computing Toolbox, genetik algoritma, fizik tabanlı sinir ağı 

Kurumsal
MATLAB & Simulink
İletişim
Kurumsal e-bültenimize abone olarak FİGES hakkındaki güncel gelişmelerden haberdar olabilirsiniz.
E-Bültene Kayıt Ol
Sosyal Medya'da FİGES
FİGES Facebook
FİGES Twitter
FİGES Linkedin
FİGES Instagram

© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.