Fortschrittliche Drogentests mit DigiLoCs-Technologie

Drogentests sind eine grosse Herausforderung bei der Entwicklung neuer Medikamente. Es kostet viel Geld und liefert oft keine genauen Vorhersagen, wie Medikamente beim Menschen wirken werden. Ein wichtiger Teil dieses Prozesses ist herauszufinden, welche Dosierung man den Leuten geben sollte, wenn ein neues Medikament zum ersten Mal getestet wird. Das bedeutet, dass Wissenschaftler sorgfältig prüfen müssen, wie schnell die Leber Medikamente abbauen kann und wie sie im menschlichen Körper wirken.

Traditionell verwenden Wissenschaftler einfachere Laborverfahren, um zu untersuchen, wie Medikamente verarbeitet werden. Diese Methoden beinhalten normalerweise die Untersuchung von Leberzellen oder Mini-Systemen, die die Leberfunktion nachahmen. Die Daten aus diesen Methoden helfen Forschern zu verstehen, wie schnell ein Medikament aus dem Körper ausgeschieden wird. Allerdings liefern diese grundlegenden Methoden oft keine genauen Vorhersagen darüber, wie Medikamente beim Menschen wirken werden.

#Neue Technologien

Kürzlich wurden neue Technologien wie mikrophysiologische Systeme und Organ-on-Chip eingeführt. Diese Systeme sind klein und ahmen die Funktionen menschlicher Organe viel besser nach als traditionelle Methoden. Sie ermöglichen es Wissenschaftlern zu untersuchen, wie Medikamente aufgenommen, verteilt, abgebaut und aus dem Körper ausgeschieden werden, während sie auch mögliche schädliche Effekte betrachten. Während diese neuen Systeme relevantere Daten erzeugen, stehen sie weiterhin vor Herausforderungen, wenn es darum geht, vorherzusagen, wie Medikamente in realen menschlichen Situationen wirken werden.

Die aktuellen Datenanalysemethoden, die mit diesen neuen Systemen verwendet werden, sind ähnlich wie die älteren Ansätze, die die Komplexität der neuen Systeme nicht berücksichtigen. Es ist immer noch unklar, ob die neuen Systeme nicht menschlich genug sind oder ob die alten Analysemethoden versagen, das Verhalten von Medikamenten genau vorherzusagen.

Eine mögliche Lösung für diese Herausforderungen ist die Schaffung eines digitalen Zwillingsrahmens. Dieser Ansatz nutzt fortschrittliche mathematische Modelle, um die komplexe Biologie in diesen neuen Systemen besser darzustellen, was hilft, die Vorhersagen darüber zu verbessern, wie Medikamente beim Menschen wirken werden.

#Die Studie

Das Hauptziel dieser Studie war es, ein digitales Zwillingswerkzeug zu entwickeln, das Daten aus den neuen Organ-on-Chip- und mikrophysiologischen Systemen integriert. Dieses Werkzeug soll bessere Vorhersagen darüber bieten, wie Medikamente den menschlichen Körper verlassen. Ein Software-Tool namens DigiLoCs wurde entwickelt, um eine genauere Beschreibung dessen zu liefern, was in diesen neuen Systemen passiert.

DigiLoCs nutzt Informationen darüber, wie Medikamente im Körper verarbeitet werden, einschliesslich der Clearance-Raten und wie Medikamente sich in verschiedenen Bereichen der Leber bewegen. Dieses Tool hilft dabei, aktive Prozesse wie den Stoffwechsel von passiven Prozessen, wie der Bewegung von Medikamenten in die Zellen, zu trennen. Das ist ein Wechsel von aktuellen Methoden, die dazu tendieren, alles in einen einfachen Prozess zusammenzufassen.

#Daten und Methoden

Die Studie untersuchte Daten zu 32 verschiedenen Medikamenten und analysierte, wie diese Medikamente mithilfe verschiedener Leber-on-Chip-Systeme und laborgestützter Leber-Sphären verarbeitet wurden. Die Ergebnisse wurden zwischen DigiLoCs und anderen traditionellen Vorhersagemethoden verglichen, um zu sehen, wie gut jede Methode abschneidet.

Das DigiLoCs-Tool wurde mit einer offenen Programmiersprache entwickelt und kann problemlos mit bestehenden pharmakokinetischen Modellen kommunizieren. Das bedeutet, dass Forscher es neben ihren aktuellen Praktiken verwenden können, ohne grosse Störungen zu verursachen. Durch die Messung der Medikamentenkonzentration sowohl im umgebenden Medium als auch in den Zellen können Forscher die Genauigkeit ihrer Vorhersagen verbessern.

DigiLoCs verwendet ein compartmental-modell, um zu beschreiben, wie Medikamente durch das System wandern. Das bedeutet, dass das Modell verschiedene Bereiche berücksichtigt, wie das Abgabemedium und die Zellen, und verfolgt, wie Medikamente sich über die Zeit verteilen und verarbeitet werden.

#Implementierung des Tools

DigiLoCs wurde so gestaltet, dass es widerspiegelt, wie Medikamente mit Leberzellen interagieren. Das Tool berücksichtigt Informationen darüber, wie schnell Medikamente in Zellen gelangen können und wie viel des Medikaments ungebunden bleibt, wenn es drinnen ist. Das ist wichtig, weil nur der ungebundene Teil von den Zellen metabolisiert werden kann.

Die Software verwendet verschiedene bewährte Methoden, um wichtige Eigenschaften von Medikamenten zu berechnen, wie zum Beispiel, wie lipophil (fettliebend) das Medikament ist, sein Molekulargewicht und andere Faktoren, die das Verhalten von Medikamenten beeinflussen. Das macht DigiLoCs effektiver bei der Vorhersage, wie Medikamente im menschlichen Körper wirken werden.

#Ergebnisse von DigiLoCs

Mit DigiLoCs führten Forscher Simulationen für 32 verschiedene Medikamente durch und verglichen die vorhergesagten Clearing-Raten der Medikamente mit den tatsächlich beobachteten Raten bei Menschen. Die Ergebnisse zeigten, dass DigiLoCs viel genauere Vorhersagen lieferte im Vergleich zu den traditionellen Methoden, die in früheren Studien schlecht abgeschnitten hatten.

In einem Testfall mit dem Medikament Propranolol stimmte DigiLoCs eng mit den tatsächlichen menschlichen Daten überein. Das war bedeutend, weil traditionelle Methoden die Leistung des Medikaments stark unterschätzt hatten, was zu potenziellen Risiken und ineffektiven Dosierungen in realen Szenarien führen könnte.

#Sensitivitätsanalyse

Ein wichtiger Teil der Studie bestand darin, zu analysieren, wie empfindlich die Ergebnisse von DigiLoCs auf verschiedene Eingabeparameter sind. Das bedeutet, die Forscher prüften, wie sich Änderungen bestimmter Faktoren, wie der Permeabilität des Medikaments oder dem Anteil des gebundenen Medikaments, auf die vorhergesagten Ergebnisse auswirkten.

Die Analyse zeigte, dass bestimmte Faktoren, wie zum Beispiel, wie schnell ein Medikament durch die endotheliale Schicht wandert und die Oberfläche der Leber, eine bedeutende Rolle bei der Genauigkeit des Modells zur Vorhersage des Medikamentenverhaltens spielten. Das Verständnis dieser Empfindlichkeiten ist entscheidend, um das Modell zu verfeinern und seine Vorhersagefähigkeiten zu verbessern.

#Übersetzung in das menschliche Medikamentenverhalten

Die Studie konzentrierte sich auch darauf, wie man die Erkenntnisse aus den Organ-on-Chip-Systemen in Vorhersagen darüber umsetzen kann, wie Medikamente bei echten Menschen wirken werden. Um dies zu tun, nahmen die Forscher die geschätzten Clearance-Werte von DigiLoCs und verwendeten sie in einem menschlichen pharmakokinetischen Modell. Dieses Modell simuliert, wie Medikamente im menschlichen Körper aufgenommen, verteilt, abgebaut und ausgeschieden werden.

Am Beispiel von Propranolol zeigten die Forscher, wie die Verwendung von DigiLoCs zu besseren Vorhersagen über das Medikamentenverhalten führte im Vergleich zu traditionellen Methoden. Die Ergebnisse von DigiLoCs stimmten nicht nur genauer mit den beobachteten Daten überein, sondern reduzierten auch die Unsicherheiten im Zusammenhang mit der Medikamentendosierung.

#Fazit

Die Entwicklung von DigiLoCs stellt einen bedeutenden Fortschritt im Verständnis darüber dar, wie Medikamente im menschlichen Körper wirken. Durch die Kombination komplexer biologischer Daten mit fortschrittlichen rechnergestützten Modellen können Forscher das menschliche Medikamentenverhalten genauer vorhersagen, als es mit traditionellen Methoden derzeit möglich ist.

Diese Arbeit stellt nicht nur einen grossen Fortschritt für die Medikamentenentwicklung dar, sondern zielt auch darauf ab, die Abhängigkeit von Tierversuchen zu verringern, wodurch der gesamte Prozess nachhaltiger wird. DigiLoCs hat das Potenzial, ein wertvolles Werkzeug für die pharmazeutische Forschung zu sein, was zu effektiveren und sichereren Medikamenten für die Menschen führt.

Während sich Technologien weiterentwickeln, kann der digitale Zwillingsansatz über den Leberstoffwechsel hinaus auf andere Bereiche ausgeweitet werden, wie zum Beispiel, wie Medikamente mit verschiedenen Organen interagieren. Das Versprechen dieser Forschung liegt in der Fähigkeit, die Art und Weise, wie Medikamente entwickelt werden, zu transformieren und einen zuverlässigeren Weg zu menschlichen Gesundheitsergebnissen zu bieten.