Nový algoritmus identifikuje vedlejší účinky léků před vstupem na trh

Přístup strojového učení vyvinutý Dr. Diego Galeano a Prof. Alberto Paccanaro z

Katedra informatiky na Royal Holloway,je první svého druhu. Algoritmus doporučení může předpovědět, jaké procento populace bude trpět určitými vedlejšími účinky léků.

Obecně se uznává, že mnoho vedlejších účinkůléky nejsou během klinických studií pozorovány, ale jsou identifikovány až poté, co lék vstoupí na trh a je zakoupen pacienty. To může způsobit zvýšení nemocnosti a úmrtnosti ve zdravotnictví.

Vědci vytvořili nový algoritmus doporučení,podobně jako Netflix, který předpovídá vkus a preference uživatelů a poté navrhuje filmy a televizní pořady vhodné ke sledování. Bude schopen určit, jak budou pacienti na léčbu reagovat. A také vypočítat procento lidí, kteří budou mít vedlejší účinky po užívání drogy v raných fázích lidských studií. Nové řešení by mohlo v budoucnu změnit průběh testování.

Je nesmírně důležité předvídat, jaká bude frekvence vedlejších účinků léků po prvních fázích klinických studií. V tuto chvíli nemáme systémy, které by to dokázaly.

Profesor Alberto Paccanaro z Royal Holloway

I když přesný odhad frekvence nežádoucích účinkůzásadní pro péči o pacienty v klinické praxi, je také zásadní pro farmaceutické společnosti, protože snižuje riziko stažení léčivých přípravků z trhu nebo nákladné přehodnocení výskytu nežádoucích účinků prostřednictvím nových klinických studií.

Přečtěte si také

Ruská vakcína proti COVID-19 vstoupila do civilního oběhu, ale je na ni mnoho stížností

Ve 3. dni nemoci většina pacientů COVID-19 ztratí čich a často trpí rýmou.

Vědci zjistili, proč jsou děti nejnebezpečnějšími nositeli COVID-19