В Virtual Assay есть рубрикация по разным группам пациентов, и для каждой группы — свои расчеты. что обеспечит более избирательный и персональный подход. Это уменьшит вероятность ошибки при экстраполяции данных.
Гораздо проще делать назначения и составлять инструкции, имея конкретную статистику о влиянии препаратов, например, на молодых женщин или пожилых мужчин, чем перенося информацию с опытов на животных или приблизительно оценивая необходимость изменения дозировки, исходя из общих клинических данных.
«Использование Visual Assay и других компьютерных моделей, основанных на человеческих данных, избавит фармацевтов от необходимости интерпретировать информацию, полученную при опытах на животных, — говорит автор исследования доктор Элина Пассини. — Это увеличивает точность прогноза для людей.
Если использовать программу на ранних стадиях разработки лекарств, качество препаратов, доходящих до этапа клинической проверки, намного повысится. [Программа] уменьшит риск побочных эффектов, сэкономит деньги и время и уменьшит необходимость применять испытания на животных».
Это тоже интересно:
