Ученые-фармацевты NUS разработали стратегию моделирования и симуляции для оценки фармакотерапии лекарств, связанных с COVID-19, и помогают корректировать дозы для уязвимых групп населения.
Существует большой общественный интерес к препаратам, которым Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) предоставило разрешение на использование в чрезвычайных ситуациях (EUA) для лечения COVID-19. К этим препаратам относятся как Паксловид, так и барицитиниб. Паксловид получил свой EUA в декабре 2021 года для лечения не госпитализированных пациентов с COVID-19 легкой и средней степени тяжести с риском прогрессирования инфекции в тяжелую форму. Барицитиниб, лекарство, обычно используемое для лечения ревматоидного артрита, также было выдано с EUA в ноябре 2020 года для лечения COVID-19 у госпитализированных пациентов, которым требуется дополнительный кислород. Оба препарата также назначают пациентам с COVID-19 в Сингапуре.
Отсутствие полного одобрения FDA во время чрезвычайной ситуации в области общественного здравоохранения может означать, что информация о дозировке этих двух препаратов может отсутствовать для взрослых в более старших возрастных группах. Кроме того, в этот период не удалось своевременно провести клинические испытания для этой уязвимой когорты. Множественные хронические заболевания и полипрагмазия часто сопровождают пожилых людей , и ожидается, что для завершения комплексной оценки рисков потребуется много лет. Это создает барьеры для клиницистов в принятии подходящих решений об оптимальной лекарственной терапии COVID-19 для их пожилых пациентов.
Чтобы решить эту клиническую головоломку, профессор Эрик Чан с факультета фармации Национального университета Сингапура разработал стратегию моделирования и симуляции для оценки фармакотерапии двух препаратов от COVID-19, Паксловида и барицитиниба, в различных виртуальных клинических сценариях. Исследовательская группа использовала подход, называемый моделированием фармакокинетики на физиологической основе (PBPK), для моделирования фармакокинетики целевых лекарств среди виртуальных популяций. В последние годы эта методология была принята FDA для рекомендаций по дозировке на нескольких лекарственных этикетках в качестве альтернативы реальным исследованиям.
Что касается терапии Паксловидом, исследовательская группа определила потенциальные риски лекарственного взаимодействия для конкретной группы пациентов с помощью моделирования на основе PBPK. Это больные COVID-19 с сердечно-сосудистыми заболеваниями, которые уже проходят лечение антикоагулянтами — ривароксабаном или варфарином. По результатам моделирования команда обнаружила значительное увеличение склонности к кровотечениям, когда пожилые пациенты принимают ривароксабан. Обнаружено, что те, кто получает лечение варфарином, страдают от повышенного риска потенциальных тромботических событий.
Доктор Зитенг Ван, один из членов команды, сказал: «Мы предлагаем коррекцию дозы ривароксабана для снижения риска внутреннего кровотечения и двухнедельное наблюдение за лечением варфарином после прекращения приема Паксловида, чтобы избежать тромбоза, связанного с варфарином».
В отдельном исследовании команда проанализировала текущие стратегии дозирования барицитиниба, которые были оценены как в целом адекватные для пожилых людей, за исключением пациентов с легкой почечной дисфункцией, которым может помочь снижение дозы наполовину.
Профессор Чан сказал: «Наши результаты предоставляют научные доказательства рациональной корректировки доз препаратов от COVID-19 и сопутствующих препаратов для уязвимой когорты, которая недостаточно представлена в текущих клинических рекомендациях. Эти новые результаты актуальны для поддержки дальнейших клинических исследований и систематического анализа. реальных данных для обеспечения эффективной и безопасной лекарственной терапии COVID-19».
Доктор Тат Минг Нг, главный фармацевт (специалист) больницы Тан Ток Сенг в Сингапуре, прокомментировал: «Моделирование PBPK представляет собой механистический и количественный подход к пониманию того, как человеческий организм поглощает, распределяет, метаболизирует и выводит лекарства при различных сценариях, которые под влиянием внутренних (возраст, болезнь, этническая принадлежность, пол, генетика, беременность) и внешних (лекарства, продукты питания, курение) факторов.Что касается лечения COVID-19, результаты будут полезны для руководства клиническими сценариями , взаимодействия нельзя избежать».
Соответствующие исследования были опубликованы в Clinical Pharmacology & Therapeutics. Команда планирует расширить свою стратегию виртуального моделирования при оценке других лекарств от COVID-19 на клинически значимые, но еще не проверенные клинические сценарии.