工具可以提高将动物研究药物转化为人类研究的成功率

大约 50% 服用英夫利昔单抗治疗炎症性肠病(如克罗恩病)的人最终会对其产生耐药性或无反应。

普渡大学和麻省理工学院的研究人员开发了一种新的计算模型，当药物从动物测试转向临床试验时，科学家们或许能够在药物开发过程的早期发现此类问题。

研究人员将该模型称为“TransComp-R”。在《科学信号》杂志上发表的一项研究中，他们使用该模型来识别可能导致患者对英夫利昔单抗产生耐药性的 被忽视的生物机制。

这种机制很难在新药的临床前测试中发现，因为人类疾病的动物模型可能具有不同的驱动疾病的生物过程或对治疗的反应。这使得将动物实验的观察结果转化为人类生物学背景变得困难。

“这个模型可以帮助更好地确定哪些药物应该从动物测试转向人体测试，”普渡大学生物医学工程助理教授 Doug Brubaker 说，他作为麻省理工学院的博士后助理领导了该模型的开发和测试。

他说：“如果药物失败有某种原因，例如动物研究中不明显的耐药机制，那么这个模型也有可能检测到这一点，并帮助指导如何建立临床试验。” 。

TransComp-R 将动物模型的数千个测量结果整合到几个数据坐标中，以便与人类进行比较。不断减少的数据解释了动物模型和人类之间生物学差异的最相关来源。

从那里，科学家可以训练其他模型组，根据动物模型的数据坐标来预测人类对治疗的反应。