Российские учёные создали математическую модель для оптимизации лечения острого лейкоза у детей

Исследователи Балтийского федерального университета имени Канта совместно с коллегами из Санкт-Петербургского НИИ фтизиопульмонологии и Курского государственного университета разработали математическую модель метаболизма препарата меркаптопурина, широко применяемого при лечении острых лейкозов у детей, в клетках печени.

Результаты вычислений были подтверждены биологическими и физическими экспериментами, информирует РИА Новости. Научная статья, описывающая исследование, опубликована в авторитетном журнале Royal Society Open Science.

Острый лимфобластный лейкоз — одна из самых распространённых онкологических патологий у детей. Учёные и врачи всего мира давно пытаются сделать лечение этого заболевания более эффективным. Для оптимизации введения лекарств необходимо понимать фундаментальные внутриклеточные механизмы, что требует объединения усилий специалистов разных направлений.

В группу исследователей вошли представители БФУ имени Канта, Санкт-Петербургского НИИ фтизиопульмонологии и Курского государственного университета. В результате проведённых биологических и физических экспериментов была построена новая математическая модель метаболизма меркаптопурина, основанная на комбинации классической биохимии и математического аппарата булевских сетей. Данная модель позволяет прогнозировать оптимальный интервал концентраций препарата для достижения максимально желаемого эффекта.

По словам руководителя проекта, заведующей лабораторией клинической фармакологии БФУ имени Канта Светланы Бабак, модель действует по принципу «цифрового двойника» пациента. Зная физические параметры конкретного человека и данные скринингов, учёные рассчитывают, вызовет ли химиотерапия токсические эффекты. В случае высокого риска врач принимает решение о применении более сложных, дорогих и таргетных препаратов, снижая риск для пациента.

Итоговые результаты подчеркивают значимость создания таких моделей, поскольку лечение онкобольных часто ведётся без достаточного понимания действия лекарств на поражённые клетки и оптимального времени их применения.

]]>