نماذج الرياضية تستهدف الأمراض عن طريق اختيار الدواء استناداً إلى الحمض النووي

أصبحت الأدوية التي صممت خصيصاً لتتوافق مع الحمض النووي الخاص بنا حقيقةً واقعية، وذلك بفضل العمل الذي قام به علماء الولايات المتحدة والصين والذين طوروا نماذج إحصائية للتنبؤ بالدواء الأفضل لفرد معين يعاني من مرض محدد.

“الطب التقليدي لا يأخذ بالحسبان استجابة الدواء الآلية” كما يقول وو رونغلينغ Wu Rongling ، مدير مركز علم الوراثة الإحصائي وأستاذ بعلوم الصحة العامة في شعبة الإحصاء الحيوي Center for Statistical Genetics والمعلوماتية الحيوية في كلية Penn State للطب. “نريد أن نبحث في كيفية استجابة شخص معين إلى دواء معين عن طريق اشتقاق واستخدام نماذج رياضية متطورة، مثل المعادلات التفاضلية.”

علم الصيدلة + الديناميكية الدوائية

تشمل الطريقة الحالية لوصف الدواء أحياناً نهجاً صيدلانياً تقليدياً، ولكن ادرك الباحثون محدودية هذا النهج في توقع استجابة دواء معين وتركيبة الجرعات.

يستخدم علم الصيدلة جينات الشخص لشرح الفرق بين كيفية استجابته لدواء مقارنة الى آخر. أخذت معادلات الفريق هذا المجال خطوة إلى الأمام بواسطة تضمين معلومات حول كيفية معالجة الجسم للدواء، وكيف يعمل الدواء في الجسم.

ركز Wu على الصورة العامة من خلال دراسته لاستجابة الدواء وتفاعله. على وجه الخصوص نظر الفريق في حركية الدواء، التي تؤثر على تركيزه في وصوله لهدفه، والدوائية، التي تحدد الاستجابة للدواء. تلعب العوامل الاستقلابية والبيئية والتنموية دوراً في استجابة الدواء.

أنشأ الباحثون إطار تحليل إحصائي للمعادلات التفاضلية التي يتوقعون أنها سوف تساعد الأطباء والصيادلة، من خلال محاكاة متغيرات مثل تفاعلات بروتين- بروتين وبروتين -حمض النووي التي يقوم بها الدواء في المريض.

يميز الإطار خصائص الدواء في الامتصاص والتوزيع والأقصاء، مما أسفر عن معلومات عن الأهداف الدوائية، والمسارات الفيزيولوجية وفي النهاية، نظم المرض في المرضى، مما أدى إلى تكهنات لفعالية العلاج.

أشار الباحثون في عدد خاص لـ Advanced Drug Delivery Reviews ” بأن نتائج هذا الإطار ستسمح بتسهيل التنبؤ كمياً لردود أفعال الأجسام الفردية فضلاً عن تصميم علاجات دوائية مثالية”.

سيتوسع هذا الإطار لتسليط الضوء على تنوع استجابة الدواء استناداً إلى المعلومات التي يستمر المجتمع الطبي بجمعها حول كيفية استجابة الفرد لدواء معين وتركيبة الجرعة. ثم يتم الجمع بين المعلومات التي تم جمعها مع المعلومات حول جينات المريض والبروتينات والاستقلاب للمساعدة في تحديد الدواء والجرعة التي قد تكون الأفضل لهذا الشخص.

قال Wu وهو أيضاً عضو في هاك معاهد ولاية بنسلفانيا في علوم الحياة Huck Institutes of the Life Sciences , :”إذا كنا نعرف كيف تسيطر الجينات على استجابة الدواء، يمكننا أن ننتج نموذجاً إحصائياً يبين لنا ماذا سيحدث قبل استخدام الدواء”. هذا يعني مستقبل مع أدوية أكثر فعالية وأسرع شفاء وآثار جانبية أقل. واضاف “هذا هو هدفنا النهائي”.

يعمل مع Wu كل من Yaquns Wang وNingtao Wang وهما طلبان من خريجي مركز علم الوراثة الإحصائية في ولاية بنسلفانيا، وJianxin Wang، أستاذ في علم المعلومات و Zhong Wang ، عالم الكمبيوتر، كل منهما في مركز المعلوماتية الحيوية في جامعة فروستري بكين Center for Computational Biology at Beijing Forestry University.

دعم هذا البث المركز الوطني للنهوض بالحركة العلمية National Center for Advancing Translational Sciences من المعاهد الوطنية للصحة National Institutes of Health.
المصدر

MathMaroc

السبت, ديسمبر 13, 2014