Modele in vitro dla neurotoksycznego oddziaływania leków - zbiór i analiza danych

Analiza bieżącej literatury pokazuje znaczący wzrost zainteresowania komputerowymi metodami badawczymi. Oprócz innowacyjnego aspektu badań, nauka musi dziś ściśle podlegać regulacjom nakładanym przez agencje nadzorujące produkty lecznicze, łącząc je jednocześnie z opłacalnością wykonywanych badań i ich kontekstem bioetycznym. Konieczność implementacji zasady 3R (ang. "Reduce, Reuse, Recycle") w pracy nad nowymi potencjalnymi lekami i w procesie badań nad nimi, niejako wymusza poszukiwanie nowych, alternatywnych metod badawczych, umożliwiających ograniczenie eksperymentów w fazie in vivo, a nawet zastąpienie kompletnych badań klinicznych na żywych organizmach w dalszej perspektywie. Przedmiotem pracy jest bezpieczeństwo leków dla OUN, a także poszukiwanie metod pozwalających przewidzieć potencjalny neurotoksyczny efekt nowych leków. Zgromadzone dane z literatury, dotyczące neurotoksyczności wśród znanych i opisanych substancji i leków, pozwoliły na zbudowanie modeli regresyjnych badających zależność pomiędzy zmiennymi charakterystycznymi dla poszczególnych związków, a ich efektem dla układu nerwowego. Choć ograniczona ilość dostępnych danych wpływa niekorzystnie na precyzję zbudowanych modeli i ich potencjał dla prognozowania danych, stanowią one podstawę do udoskonalenia analogicznych modeli w przyszłości.As recent studies have shown, there is a rapid increase in in silico methods interest. Science is approaching the point, where an innovatory aspect of studies is not enough, and academics as well as industry, need to deal with strict regulatory requirements, real life implementation, and economy issues but also bioethical context. The necessity of reduction, reuse and recycle (3Rs) in drug discovery and development leads to an urgent need and searching for alternative methods, which would allow for in vivo experiments limitation or even substitution for clinical trials in further future. The study is focused on the CNS safety aspect, and the ability to predict the possible toxic effect of the developed drugs. By collecting the data concerning neurotoxicity of well-known and described substances and drugs, and building regression models on that basis investigation of the relationship between different variables was performed. However in terms of the limited amount of data accuracy of presented models is not satisfactory, the way of the database and model validation allowed facing potential problems in future model improvement