4 декабря 2014

Некоторые особенности перекрывания алгоритмов

Очевидно, при использовании комплекса алгоритмов, как правило, возникает многократное их перекрывание. Так, например, прямое определение влияния ХС на функции сердечнососудистой системы крыс безусловно учитывает те процессы, которые регистрируются методами, названными выше. Перекрывание в этом случае — явное, оно очевидно для каждого специалиста. Наряду с этим могут быть неявные перекрывания алгоритмов.

Так, например, не исключено, что расчетные методы прогноза в обучающей выборке содержат ХС, биологические или фармакологические активности которых определены на объектах, входящих также и в систему классификации. В некоторых случаях алгоритмы перекрываются по научным основам, которые используются при разработке алгоритма.

Так, например, алгоритмы определения ростостимулирующей активности, использующие представления об ионном гомеостазе и межклеточных контактах, на самом деле связаны между собой той сложной связью, которая существует между этими явлениями.

Перекрывание алгоритмов приводит к двум следствиям. С одной стороны, оно увеличивает надежность классификации ХС по видам биологической и фармакологической активности, с другой — при высокой корреляции всех параметров, входящих в один алгоритм с параметрами из другого алгоритма, перекрывание как бы становится полным и фактически один из этих алгоритмов излишен.

Это соображение следует иметь в виду при выборе комплекса алгоритмов для определения каких-либо видов биологической или фармакологической активности. Хороший пример удачного подбора алгоритмов представлен в системе для определения физиологически активных веществ рецепторного типа действия (Нижний и др., 1979).

Об использовании информации о биологической активности химического соединения при его медицинском применении

Использование информации, полученной в автоматизированной системе, для планирования экспериментов и при клинических испытаниях

До сих пор мы говорили об алгоритмах определения биологической активности и прогноза фармакологической активности веществ, испытанных в автоматизированной системе, оставаясь в рамках принятой сейчас в фармакологии классификации лекарственных средств. Ясно, однако, что, во-первых, эта классификация далека от совершенства, во-вторых, система дает гораздо больше значимой информации для понимания того, какое влияние может оказать ХС на организм человека с учетом вариаций его свойств и состояний. Посмотрим теперь на прогностическую значимость получаемой в системе информации, не будучи связанными рамками традиционных представлений фармакологии.

Пусть эта информация попадает в руки квалифицированных специалистов: биолога, клинического фармаколога, иммунофармаколога, токсиколога — и они совместно должны решать две задачи: спланировать углубленные исследования на животных для представления данного вещества на рассмотрение Фармакологического комитета Минздрава СССР и обеспечить клинические испытания вещества (после получения разрешения этого комитета на такие испытания).


«Биологически активные вещества»,
Г.М.Баренбойм, А.Г.Маленков





Моделирование состояний — задача, которую для большинства случаев еще предстоит решать. Только АСК ХС обладает достаточной производительностью, чтобы установить характер и степень адекватности состояний модели in vitro и состояний in vivo в отношении большого массива ХС. Поэтому мы вынуждены ограничиться пока лишь кратким упоминанием основных способов создания моделей состояний. Первый способ состоит в том, что…

2- й пример. Пусть энергетика клетки является той системой, которую требуется представить параметрически. Набор состояний порожден в ходе морфогенетических процессов (нормальных и патологических) на основе, например, ткани печени. Самой экономной (а именно к наиболее экономному, но полному представлению всегда и следует стремиться) системой параметров будет в этом случае, вероятно, следующая: отношение активности суммарной гексокиназы к…

Рассмотрим на примерах, как можно определить систему представительных характеристик и параметров для спектра состояний и моделировать эти состояния: 1-й пример. Пусть межклеточный контакт является той биофизической системой, которую надо описать параметрически. Пусть объектами являются эпителиальные ткани лабораторных животных (или человека) во всем их разнообразии, порождаемом морфогенетическими, физиологическими и генетико-популяционными процессами. В качестве основной характеристики межклеточного…

Активность этого фермента существенно детерминируется генетически. В распределении популяции людей по активности этого фермента существуют два максимума, соответствующие низкой и высокой активности фермента; это можно рассматривать как отражение «генетически определенных состояний». Определив у ХС способность образовывать комплексы с медью, можно предсказать опасность того, что при длительном употреблении этот препарат может вызвать лекарственную волчанку у лиц…

Учет всех подобных особенностей реакций организма на ХС с определенным видом активности в зависимости от состояния, даже в форме вероятностного предсказания, имеет очень большое практическое значение. Такое предсказание может сделать гораздо более содержательными и одновременно дешевыми последующие испытания на животных, более безопасными клинические испытания и дальнейшее клиническое использование. Вместе с тем очевидно, что в общем…