English
!

Доклады

Построение обобщенной популяционной модели фармакокинетики тенофовира дизопроксила фумарата

Овсенева М.И.1, Кулеш В.С.

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, Российская Федерация, 119192, Москва, Ломоносовский пр., д. 27, корп. 1, Тел.: +79165409188,

1Первый МГМУ им. И.М.Сеченова, Центр математического моделирования в разработке лекарств, Российская Федерация, 119019, Москва, Никитский бульвар, д. 13, стр. 1

2ООО “Эм энд Эс Десижанс”, Российская Федерация, Москва, 125167, Нарышкинская аллея, д. 5

3Институт вычислительной математики РАН имени Г. И. Марчука, Российская Федерация, 119333, Москва, ул. Губкина, 8

Благодаря применению антиретровирусной терапии (АРВТ) инфекция вируса иммунодефицита человека (ВИЧ) стала хроническим управляемым заболеванием. Однако высокая изменчивость ВИЧ приводит к развитию резистентности к АРВТ, что обуславливает разработку новых режимов комбинированной АРВТ.

На сегодняшний день неотъемлемой частью разработки лекарственных препаратов (ЛП) является применение математического моделирования, в частности, метода популяционного моделирования фармакокинетики (ФК). Популяционная модель ФК (далее – модель) позволяет прогнозировать экспозицию препарата для разных режимов введения, что важно для разработки новых комбинированных терапий. Наиболее применяемым препаратом АРВТ в клинической практике является тенофовира дизопроксил фумарат (далее – тенофовир) из группы нуклеозидных ингибиторов обратной транскриптазы. Наличие в научной литературе разнообразия ФК моделей тенофовира, построенных на разных наборах данных, обуславливает анализ опубликованных моделей с целью получения обобщенной модели для её дальнейшего использования в разработке новых режимов терапии.

В данной работе был проведен систематический поиск существующих ФК моделей тенофовира и их отбор для последующего анализа и воспроизведения. Методы проведения мета-анализа и мета-регрессии были использованы для получения средневзвешенных оценок значений популяционных параметров и включения влияния индивидуальных характеристик пациентов. Поиск моделей был осуществлён с использованием базы данных PubMed, воспроизведение моделей и проведение мате-анализа осуществлялись с использованием языка программирования R версии 4.0.2.

Воспроизведение моделей выявило высокую гетерогенность данных, использованных для их построения, что приводило к большому разбросу значений популяционных параметров. Была построена обобщенная двухкомпартментная ФК модель тенофовира со средневзвешенными оценками популяционных параметров и включением влияния клиренса креатинина, веса, типа элиминации, пола и состояния здоровья пациентов на параметры модели.

Материалы доклада

© 2004 Дизайн Лицея Информационных технологий №1533