Tutkijat kehittivät paremman tavan määrittää turvallisia lääkeannoksia lapsille
Lääketutkimuksissa lapset tavataan nähdä pieninä aikuisina, vaikka koon lisäksi myös elinten kehittyminen vaikuttaa turvallisiin annosrajoihin. Uusi menetelmä voi tehdä lääkekehityksestä nopeampaa ja riskittömämpää.
Kuva: Matti Ahlgren
Aalto-yliopiston ja lääkeyhtiö Novartiksen tutkijat ovat kehittäneet menetelmän, joka voi auttaa juuri lasten fysiologialle sopivien lääkeannosten määrittelyssä.
Perinteisesti tutkijat testaavat uutta lääkettä ensin aikuisilla, minkä jälkeen he laskevat lasten tutkimuksissa käytettävät annokset aivan kuin lapset olisivat pieniä aikuisia. Lähtökohta usein on toimiva, mutta se voi myös jättää huomiotta elinten kehitysvaiheeseen liittyviä oleellisia eroja lasten ja aikuisten välillä. Lisäksi lapsilla tehtävien lääkekokeiden osallistujamäärät ovat usein niin pieniä, että aineistojen perusteella voi olla vaikea varmistua turvallisten annoskokojen rajoista.
Uusi menetelmä pystyy hyödyntämään rajallisia aineistoja entistä paremmin.
”Tämä on menetelmä, joka voi johtaa nopeammin ja vähäisemmällä havaintomäärällä siihen, että saadaan selville turvalliset annoskoot”, professori Aki Vehtari Aalto-yliopiston tietotekniikan laitokselta ja Suomen tekoälykeskus FCAI:lta kertoo.
Kyseessä on matemaattinen malli, joka kuvaa elinten toimintaa ja kehittymistä elinvuosien karttuessa siihen saakka, kunnes ne ovat saavuttaneet aikuisen elinten suorituskyvyn.
“Elimen koko ei välttämättä ole ainoa asia, joka vaikuttaa sen toimintakykyyn. Lasten elimet yksinkertaisesti eivät ole yhtä tehokkaita kuin aikuisten. Jos lääkemallinnuksessa oletamme, että koko on ainoa relevantti tekijä, voimme päätyä liian suuriin annoskokoihin, selittää tohtorikoulutettava Eero Siivola Aallosta.
Tutkimuksessa esitelty malli perustuu menetelmään, jota kutsutaan monotoniseksi gaussiseksi prosessiksi. Se on nykyään yleisesti käytettyjä menetelmiä parempi huomaamaan, jos aineiston rajallinen määrä tekee annoskoon arvioinnista epävarmaa. Tutkimus liittyy Suomen tekoälykeskus FCAI:n ketterän tekoälyn tutkimusohjelmaan (Agile probabilistic AI).
Tutkijat osoittavat menetelmänsä toimivuuden kokeilemalla sitä dataan, joka on peräisin elinsiirtojen hylkimistä estävän Everolimus-lääkkeen lääkekokeista.
”Samalla tavalla se toimii mille tahansa lääkkeelle, jonka pitoisuutta ruvetaan selvittämään”, Vehtari kuitenkin toteaa mallista.
Mahdollisina esimerkkeinä hän mainitsee allergia- ja kipulääkkeet.
Menetelmä olisi erityisen hyödyllinen tilanteissa, joissa uutta lääkettä tutkitaan ensi kertaa tyypillisesti pienillä testijoukoilla, kuten lapsilla, vanhuksilla tai muilla erityisryhmillä. Menetelmä voi tehostaa koevaihetta selvästi ja olla hyödyksi myös silloin, kun jo käytössä olevia lääkkeitä halutaan laajentaa uusien oireiden tai tautien hoitoon.
Vehtari korostaa, että ennen menetelmän käyttöönottoa ja viranomaisten hyväksyntää tarvitaan lisätutkimuksia. Nyt julkaistut tulokset kuitenkin osoittavat niille hedelmällisen suunnan.
Artikkeli “Qualifying drug dosing regimens in pediatrics using Gaussian processes” julkaistaan 10. toukokuuta Statistics in Medicine -lehdessä. Se on jo luettavissa verkossa.
Linkki alkuperäiseen julkaisuun: Qualifying drug dosing regimens in pediatrics using Gaussian processes - Siivola - - Statistics in Medicine - Wiley Online Library
Tutkimusartikkelin kirjoittajana myös Novartiksen Sebastian Weber. Artikkeli on osa Eero Siivolan väitöskirjaa, joka tarkastetaan myöhemmin tänä keväänä.
Lisätietoja:
Tohtorikoulutettava Eero Siivola
044 393 3935
eero.siivola@gmail.com
Professori Aki Vehtari
040 533 3747
aki.vehtari@aalto.fi