Apple Planet
  • REDAKCJA
  • WSPÓŁPRACA
  • POLITYKA PRYWATNOŚCI
No Result
View All Result
  • Apple
  • Sztuczna inteligencja AI
  • Smartfony
  • Nauka i technika
  • Komputery & Tablety
  • Security
  • Nowinki
    • Recenzje
    • Poradniki
    • iDared Serwis
      • Serwis iPhone
      • Serwis MacBook
      • Serwis Telefonów Samsung
      • Serwis Telefonów Xiaomi
sobota, 17 maja, 2025
  • Apple
  • Sztuczna inteligencja AI
  • Smartfony
  • Nauka i technika
  • Komputery & Tablety
  • Security
  • Nowinki
    • Recenzje
    • Poradniki
    • iDared Serwis
      • Serwis iPhone
      • Serwis MacBook
      • Serwis Telefonów Samsung
      • Serwis Telefonów Xiaomi
No Result
View All Result
Apple Planet
No Result
View All Result
Home Sztuczna inteligencja AI

Mikrofizjologiczne systemy w odkrywaniu nowych leków

od Pan z ApplePlanet
5 marca, 2025
w Sztuczna inteligencja AI
0
466
SHARES
1.5k
VIEWS
Udostępnij na FacebookuUdostępnij na Tweeterze

 

Wyzwania w opracowywaniu nowych leków

Proces opracowywania leków jest niezwykle skomplikowany i czasochłonny, a jego sukces zależy od wielu czynników. Kluczowym aspektem jest zapewnienie skuteczności oraz bezpieczeństwa nowego preparatu. Jednym z głównych wyzwań jest przewidywalność reakcji organizmu ludzkiego na dany lek na podstawie badań przedklinicznych.

Badania in vitro oraz in vivo pełnią tutaj istotną rolę, jednak często wynikają z nich rozbieżności. Modele in vitro koncentrują się na określonych typach tkanek czy komórek, co utrudnia przewidywanie, jak substancja zachowa się w całym organizmie. Tymczasem modele in vivo wykorzystujące zwierzęta proponują bardziej całościowe podejście, jednak różnice fizjologiczne pomiędzy zwierzętami a ludźmi sprawiają, że pełne przewidywanie reakcji w organizmie człowieka nie zawsze jest możliwe.

Nowoczesne modele monitorowania bezpieczeństwa leków

W trakcie opracowywania farmaceutyków wykorzystuje się różne modele w celu zapewnienia ich bezpieczeństwa. Na początkowym etapie stosowane są modele in silico, czyli komputerowe symulacje procesów biologicznych, które pomagają przewidzieć zachowanie substancji w organizmie i zidentyfikować ewentualne ryzyka. Następnie badania in vitro oraz in vivo pozwalają na bardziej precyzyjną analizę skuteczności i bezpieczeństwa kandydatów na leki.

Łączenie różnych metod badawczych pomaga w opracowaniu dokładniejszej oceny ryzyka przed rozpoczęciem prób klinicznych. Większość niepowodzeń w procesie opracowywania nowych leków wynika bowiem z nieadekwatności stosowanych modeli w przewidywaniu reakcji ludzkiego organizmu. Szczególnie trudnym obszarem jest toksykologia i bezpieczeństwo, gdzie mogą wystąpić różnice metaboliczne, mechanizmy działania układu odpornościowego i inne czynniki wpływające na reakcję pacjentów na nową terapię.

Rewolucja dzięki systemom Organ-on-a-Chip

Jednym z obiecujących rozwiązań usprawniających proces opracowywania leków są mikro-fizjologiczne systemy (MPS), znane również jako Organ-on-a-Chip (OOC). Te nowoczesne modele stanowią alternatywę dla tradycyjnych metod in vitro i in vivo, lepiej naśladując rzeczywisty organizm ludzki.

Systemy OOC wykorzystują ludzkie komórki i płynące medium, które odwzorowuje przepływ krwi, dostarczając niezbędnych składników odżywczych oraz tlenu do komórek. Modele te pozwalają na znacznie bardziej realistyczne odwzorowanie warunków panujących w organizmie, a także umożliwiają badanie interakcji między różnymi organami.

OOC oferują dodatkową przewagę w postaci wysokiej zawartości danych, co pozwala na niezwykle szczegółowe analizy mechanizmów działania leków. Choć nadal istnieją ograniczenia dotyczące przepustowości tych systemów w porównaniu z tradycyjnymi metodami, doskonale sprawdzają się one w bardziej dogłębnych badaniach ograniczonej liczby kandydatów na leki.

Nowoczesne podejście do toksykologii w badaniach przedklinicznych

Jedną z kluczowych aplikacji systemów OOC jest badanie toksyczności leków, a w szczególności drug-induced liver injury (DILI), czyli uszkodzeń wątroby wywołanych przez substancje lecznicze. Wątroba odgrywa istotną rolę w metabolizmie leków, dlatego jej ochrona ma kluczowe znaczenie w opracowywaniu skutecznych i bezpiecznych terapii.

Najnowsze badania wykazały, że systemy OOC mogą skutecznie wykrywać ryzyko DILI, przewyższając w tym zakresie modele zwierzęce. Przykładem może być lek sitaksentan, którego toksyczność dla ludzkiej wątroby została pominięta w tradycyjnych badaniach przedklinicznych na zwierzętach. Natomiast w badaniach z użyciem ludzkiego modelu OOC wykryto negatywne skutki uboczne, co pokazuje, jak kluczową rolę mogą odgrywać systemy MPS w ocenie bezpieczeństwa leków.

Korzyści wynikające z stosowania Organ-on-a-Chip

Systemy mikro-fizjologiczne przyczyniają się do poprawy skuteczności badań przedklinicznych w kilku kluczowych aspektach:

  • Zmniejszenie liczby stosowanych modeli zwierzęcych, co wpisuje się w ideę 3R (redukcja, udoskonalenie i zastąpienie testów na zwierzętach).
  • Bardziej realistyczne odwzorowanie ludzkiej biologii, co pozwala na trafniejsze prognozowanie wpływu leków na pacjentów.
  • Możliwość wcześniejszego wykrycia toksyczności oraz potencjalnych działań niepożądanych, co może przyczynić się do zmniejszenia niepowodzeń w późniejszych etapach rozwoju leków.
  • Osobiste dostosowanie terapii dzięki modelom opartym na komórkach pochodzących od konkretnych pacjentów.

Przyszłość badań nad lekami

Dynamiczny rozwój technologii Organ-on-a-Chip otwiera nowe perspektywy w badaniach nad lekami i modelowaniu chorób. Rosnąca precyzja tych systemów pozwala na coraz szersze ich zastosowanie – od oceny ryzyka toksyczności po personalizowane podejście do farmakoterapii. Dzięki temu możemy nie tylko przyspieszyć opracowywanie nowych leków, ale także zwiększyć ich bezpieczeństwo i skuteczność.

Przyszłość farmakologii to coraz większa integracja zaawansowanych technologii, które ułatwią podejmowanie decyzji w procesie badawczo-rozwojowym. Systemy Organ-on-a-Chip to jeden z kluczowych kierunków, który może zrewolucjonizować przemysł farmaceutyczny, zapewniając bardziej wiarygodne dane przedkliniczne oraz zmniejszając zależność od testowania na zwierzętach.

Share186Tweet117
Poprzedni artykuł

Sztuczna inteligencja i deep learning rewolucjonizują diagnozowanie potencjalnie złośliwych zmian w jamie ustnej

Następny artykuł

Oppo ujawnia datę premiery Find X8 Ultra

Następny artykuł
Oppo ujawnia datę premiery Find X8 Ultra

Oppo ujawnia datę premiery Find X8 Ultra

Zapraszamy

Polub nas i bądź na bieżąco

Ostatnie Wpisy

  • Apple po raz czwarty z rzędu najcenniejszą marką na świecie według rankingu BrandZ 2025 17 maja, 2025
  • Ultracienki iPhone 17 Air z nową technologią baterii może zadebiutować już we wrześniu 17 maja, 2025
  • Problemy z działaniem Apple Pay, Apple Card i aplikacji Wallet – awaria już usunięta 17 maja, 2025
  • Promocje: Galaxy S25 Edge już w przedsprzedaży — rywalizuje z S25 Ultra, OnePlus 13 i Poco F7 Ultra 17 maja, 2025
  • Oppo K13x pojawia się w Google Play i otrzymuje certyfikację 17 maja, 2025

Informacje

  • Polityka prywatności
  • Redakcja
  • Współpraca
  • REDAKCJA
  • WSPÓŁPRACA
  • POLITYKA PRYWATNOŚCI

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In

Add New Playlist

No Result
View All Result
  • Apple
  • Sztuczna inteligencja AI
  • Smartfony
  • Nauka i technika
  • Komputery & Tablety
  • Security
  • Nowinki
    • Recenzje
    • Poradniki
    • iDared Serwis
      • Serwis iPhone
      • Serwis MacBook
      • Serwis Telefonów Samsung
      • Serwis Telefonów Xiaomi