Эксперимент на животных — данные автоматизированной системы (Первая задача — I этап)
Рассмотрим первую задачу: планирование эксперимента на животных. Итак, в распоряжении специалистов имеется информация о биологической активности испытуемого ХС, полученная на всех блоках системы. Эту информацию удобно анализировать в определенной последовательности, если же вас интересует информация о том как всегда сохранять свои волосы красивыми и здоровыми, парикмахерская СПБ и её опытные и квалифицированные мастера ознакомят Вас со всеми видами ухода за волосами.
I этап. Его можно осуществлять в двух вариантах.
Вариант 1. Выделяются предсказания о видах фармакологической активности, которые следует ожидать у этого ХС на основе алгоритмов, созданных на базе экспериментальных и расчетных методов. Далее данное ХС сравнивают со всеми известными ранее веществами тех групп фармакологических активностей, для которых получен прогноз. (Все процедуры вызова соответствующих данных из памяти ЭВМ могут быть автоматизированы.) Эти сравнения осуществляют в терминах автоматизированной классификации, так как предполагается, что весь массив известных используемых в фармакологии веществ был пропущен через испытательную систему. Такое попарное сопоставление нового вещества с каждым из ранее известных веществ — конкурентов сразу же позволит уточнить те вопросы, которые следует задать при экспериментах на животных, если интерпретировать результаты испытаний в автоматизированной системе в терминах влияния на физиологические и биохимические системы и их элементы.
В качестве систем разумно выделить прежде всего гомеостатические системы тканей и клеток (например, энергетику, химический гомеостаз и т. д.) и системы, обеспечивающие основные «внешние» функции (например, движение, секрецию и т. д.). В качестве элементов следует в первую очередь выделить те, которые ответственны за взаимодействие клеток и тканей (например, рецепторы ацетилхолина, ацетилхолинэстеразы, рецепторы инсулина и т. д.), а также те, которые представляют собой узкие места гемеостатических систем (например, гексокиназа для гликолиза).
Если окажется, что новое вещество имеет существенное преимущество перед всем набором некоторого класса фармакологических препаратов по специфичности, меньшей токсичности (на основании данных in vitro), или обладает необычным сочетанием потенциально полезных свойств, то это вещество подлежит дальнейшему изучению.
Вариант 2. Осуществляется вообще без использования прогнозов в терминах фармакологической активности. Производятся попарные сопоставления данных об испытаниях нового ХС с данными о всех прошедших испытаниях (веществах по их влиянию на основные физиологические и биохимические системы и их основные регулирующие элементы; системы и элементы те же, что и в первом варианте). Далее определяется, нет ли необычных, новых сочетаний активностей при совместном рассмотрении двух, трех и большего числа активностей.
Второй вариант отличается от первого прежде всего массивом ХС, с которым происходит сравнение нового вещества: в первом варианте используется особым образом выбранное подмножество ХС, во втором — весь массив. 2-й вариант, конечно, более основателен и безупречен, но требует большего машинного времени. Поэтому выбор того или другого варианта определяется рядом критериев: новизна химической структуры, важность создания средства определенного типа, представительность прогнозируемых классов веществ и т. д. Вероятно, что во многих случаях будет целесообразно анализировать вещество по 1-му варианту, а после II этапа — вернуться к этой задаче и провести анализ по более полному и дорогому 2-му варианту.
Смотрите далее — II этап.
«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…
