ʵ

Uutiset

Tutkijat kehittivät paremman tavan määrittää turvallisia lääkeannoksia lapsille

Lääketutkimuksissa lapset tavataan nähdä pieninä aikuisina, vaikka koon lisäksi myös elinten kehittyminen vaikuttaa turvallisiin annosrajoihin. Uusi menetelmä voi tehdä lääkekehityksestä nopeampaa ja riskittömämpää.
Lääkäri juttelee lapsen kanssa
Kuvitus: Matti Ahlgren

Aalto-yliopiston ja lääkeyhtiö Novartiksen tutkijat ovat kehittäneet menetelmän, joka voi auttaa juuri lasten fysiologialle sopivien lääkeannosten määrittelyssä.

Perinteisesti tutkijat testaavat uutta lääkettä ensin aikuisilla, minkä jälkeen he laskevat lasten tutkimuksissa käytettävät annokset aivan kuin lapset olisivat pieniä aikuisia. Lähtökohta on usein toimiva, mutta se voi myös jättää huomiotta elinten kehitysvaiheeseen liittyviä oleellisia eroja lasten ja aikuisten välillä. Lisäksi lapsilla tehtävien lääkekokeiden osallistujamäärät ovat usein niin pieniä, että aineistojen perusteella voi olla vaikea varmistua turvallisten annoskokojen rajoista.

Uusi menetelmä pystyy hyödyntämään rajallisia aineistoja entistä paremmin.

”Tämä on menetelmä, joka voi johtaa nopeammin ja vähäisemmällä havaintomäärällä siihen, että saadaan selville turvalliset annoskoot”, professori Aki Vehtari Aalto-yliopiston tietotekniikan laitokselta ja :lta kertoo.

Kyseessä on matemaattinen malli, joka kuvaa elinten toimintaa ja kehittymistä elinvuosien karttuessa siihen saakka, kunnes ne ovat saavuttaneet aikuisen elinten suorituskyvyn.

“Elimen koko ei välttämättä ole ainoa asia, joka vaikuttaa sen toimintakykyyn. Lasten elimet yksinkertaisesti eivät ole yhtä tehokkaita kuin aikuisten. Jos lääkemallinnuksessa oletamme, että koko on ainoa relevantti tekijä, voimme päätyä liian suuriin annoskokoihin, selittää tohtorikoulutettava Eero Siivola Aallosta.

Tutkimuksessa esitelty malli perustuu menetelmään, jota kutsutaan monotoniseksi gaussiseksi prosessiksi. Se on nykyään yleisesti käytettyjä menetelmiä parempi huomaamaan, jos aineiston rajallinen määrä tekee annoskoon arvioinnista epävarmaa. Tutkimus liittyy Suomen tekoälykeskus FCAI:n (Agile probabilistic AI).

Tutkijat osoittavat menetelmänsä toimivuuden kokeilemalla sitä dataan, joka on peräisin elinsiirtojen hylkimistä estävän Everolimus-lääkkeen lääkekokeista.

”Samalla tavalla se toimii mille tahansa lääkkeelle, jonka pitoisuutta ruvetaan selvittämään”, Vehtari kuitenkin toteaa mallista.

Mahdollisina esimerkkeinä hän mainitsee allergia- ja kipulääkkeet.

Menetelmä olisi erityisen hyödyllinen tilanteissa, joissa uutta lääkettä tutkitaan ensi kertaa tyypillisesti pienillä testijoukoilla, kuten lapsilla, vanhuksilla tai muilla erityisryhmillä. Menetelmä voi tehostaa koevaihetta selvästi ja olla hyödyksi myös silloin, kun jo käytössä olevia lääkkeitä halutaan laajentaa uusien oireiden tai tautien hoitoon.

Vehtari korostaa, että ennen menetelmän käyttöönottoa ja viranomaisten hyväksyntää tarvitaan lisätutkimuksia. Nyt julkaistut tulokset kuitenkin osoittavat niille hedelmällisen suunnan.

Artikkeli “Qualifying drug dosing regimens in pediatrics using Gaussian processes” julkaistaan 10. toukokuuta Statistics in Medicine -lehdessä. Se on jo luettavissa verkossa.

Linkki  (Wiley Online library)

Tutkimusartikkeli on osa Eero Siivolan väitöskirjaa, joka tarkastetaan myöhemmin tänä keväänä.

äپٴᲹ

Tohtorikoulutettava Eero Siivola 
044 393 3935
eero.siivola@gmail.com

Professori Aki Vehtari
040 533 3747 
Aki.Vehtari@aalto.fi

Suomen tekoälykeskus FCAI

Suomen tekoälykeskus FCAI on osaamiskeskittymä, jonka ovat käynnistäneet Aalto-yliopisto, Helsingin yliopisto ja Teknologian tutkimuskeskus VTT. FCAI:n tavoitteena on kehittää uudenlaista tekoälyä, joka voi toimia ihmisen kanssa monimutkaisessa ympäristössä ja auttaa uudistamaan suomalaista teollisuutta. FCAI on yksi Suomen Akatemian lippulaivoista.

FCAI
  • äٱٳٲ:
  • Julkaistu:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Lähikuva tieteellisestä instrumentista, jossa kultaa ja pronssia, johtoja ja merkintöjä laboratoriossa.
Mediatiedotteet Julkaistu:

Tutkijat kytkivät lähes ikiliikkuvan aikakiteen ensimmäistä kertaa ulkoiseen värähtelijään – voi kasvattaa kvanttitietokoneiden laskentatehoa

Aikakide on moninkertaisesti pitkäikäisempi kuin muut kvanttijärjestelmät, joten sitä voitaisiin hyödyntää esimerkiksi kvanttitietokoneiden laskentatehon sekä mittauslaitteistojen tarkkuuden kasvattamiseen.
Henkilö koskettaa suurta kiveä tiilirakennuksen edessä, sinisen taivaan alla.
Kampus, Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Glitch-teos haastaa näkemään taiteen eri valossa

Laura Könösen veistos paljastettiin 14.10. Otaniemen kampuksella.
Henkilö seisoo ulkona syksyllä, yllä harmaa huppari ja vihreä takki. Taustalla puut oransseine lehtineen.
Nimitykset Julkaistu:

Esittelyssä Qi Chen: Luotettava tekoäly tarvitsee algoritmeja, jotka selviävät yllätyksistä

Tekoälyn kehittäjien on keskityttävä sovellusten turvallisuuteen ja oikeudenmukaisuuteen, sillä ne liittyvät suoraan yhteiskuntien luottamukseen ja tasa-arvoon, sanoo tutkija Qi Chen.
Henkilö pukeutuneena vaaleanharmaaseen huppariin seisoo sisätiloissa, taustalla tiiliseinä ja vihreitä kasveja.
Nimitykset, Yliopisto Julkaistu:

Tekoälyn ja ihmisen erimielisyys on tutkijalle jännä arvoitus

Francesco Croce tutkii multimodaalisia perustamalleja, erityisesti niiden hyökkäyksensietokykyä.