Sicherheit ist unabdingbar, bevor neue Medikamente an Patienten verabreicht werden. Aus diesem Grund werden Arzneimittel jedes Jahr weltweit an Millionen von Tieren getestet, um mögliche Risiken und Nebenwirkungen festzustellen. Untersuchungen haben jedoch gezeigt, dass Computersimulationen des Herzens die Arzneimittelentwicklung für Patienten verbessern und die Notwendigkeit von Tierversuchen verringern können.
Bisher waren Tierversuche die genaueste und zuverlässigste Strategie zur Überprüfung neuer Medikamente, sie sind jedoch teuer, zeitaufwendig und zum Teil äußerst umstritten.
Es besteht auch die Möglichkeit, dass einige Nebenwirkungen aufgrund der Unterschiede zwischen Tieren und Menschen übersehen werden. Aus diesem Grund sind Arzneimittelstudien besonders problematisch, und es ist klar, dass neue Testmethoden erforderlich sind, um bessere und sicherere Arzneimittel zu entwickeln.
Menschen und andere Tiere
Eine Vielzahl von Tierarten - einschließlich Ratten, Mäusen, Kaninchen, Meerschweinchen, Hunden und Schweinen - werden jedes Jahr bei der Arzneimittelentwicklung verwendet, um die möglichen Nebenwirkungen für das Herz beim Menschen vorherzusagen.
Obwohl die zugrunde liegende Biologie ähnlich ist, verstärken sich kleine Unterschiede zwischen tierischen und menschlichen Zellen, wenn ein Patient ein Medikament einnimmt. Dies bedeutet, dass die Vorhersage des Risikos für Patienten auf eine Genauigkeitsrate von etwa (75 bis 85 Prozent) beschränkt ist, wie Untersuchungen zeigen, und aufgrund von kardiovaskulären Sicherheitsproblemen auch zu einem Marktaustritt von Arzneimitteln führt.
Es ist jedoch jetzt möglich, ein neues Herzmedikament an einem „virtuellen Menschen“ zu testen. Unsere jüngsten Untersuchungen am Institut für Informatik der Universität Oxford haben gezeigt, dass Computermodelle, die menschliche Herzzellen darstellen, eine höhere Genauigkeit aufweisen (89-96 Prozent) als Tiermodelle bei der Vorhersage eines unerwünschten Arzneimitteleffekts wie gefährlicher Arrhythmien, bei denen der Herzschlag unregelmäßig wird und zum Stillstand kommen kann.
Es zeigt, dass menschliche Rechenmodelle zusätzliche Vorteile bringen würden, indem Tierversuche in frühen Stadien von Arzneimitteltests eingespart würden. Verbesserung der Arzneimittelsicherheit, wodurch das Risiko für Patienten während klinischer Studien gesenkt wird; Beschleunigung der Entwicklung von Arzneimitteln für Patienten, die dringend eine medizinische Versorgung benötigen.
Computermodelle des Herzens
Der britische Biologe Denis Noble begann 1960 in Oxford mit dem Experimentieren mit Computermodellen des Herzens. Seitdem hat sich die Technologie weiterentwickelt und kann nun in industrielle und klinische Umgebungen integriert werden.
Dank menschlicher experimenteller Daten sind menschliche Computermodelle nun in verschiedenen Maßstäben verfügbar, von einzelnen Zellen bis zu ganzen Herzen, und sie können verwendet werden, um das Verhalten des menschlichen Herzens unter gesunden oder erkrankten Bedingungen und unter Arzneimittelwirkung zu untersuchen.
Anstelle einer One-Model-Fits-All-Methode gibt es auch neue populationsbasierte Ansätze. Jeder Mensch ist anders, und einige Medikamente können nur für bestimmte Bevölkerungsgruppen schädliche Nebenwirkungen haben, z. B. für Menschen mit einer bestimmten genetischen Mutation oder Krankheit.
Die Studie des Computational Cardiovascular Science-Teams hat gezeigt, dass menschliche Computermodelle von Herzzellen genauer als Tierversuche sind, um die arzneimittelinduzierten Nebenwirkungen für das Herz beim Menschen vorherzusagen. Diese Forschung erhielt einen internationalen Preis für das Potenzial, Tierversuche in Labors zu ersetzen.
Wir haben die Technologie in die als Virtual Assay bezeichnete Software integriert, die für Nichtfachleute bei der Modellierung und Simulation einfach zu verwenden ist.
Die Software bietet eine einfache Benutzeroberfläche für Microsoft Windows, in der eine Kontrollpopulation gesunder Herzzellen mit spezifischen Eigenschaften auf der Grundlage von Humandaten erstellt werden kann. Es kann dann verwendet werden, um computer-simulierte - wie in silico bekannt - Arzneimittelstudien durchzuführen, bevor die Ergebnisse analysiert werden. Der gesamte Vorgang ist sehr schnell: Mit einem modernen Laptop dauert es weniger als fünf Minuten, ein Medikament in einer Population von 100 menschlichen Herzzellmodellen zu testen.
Mehrere Pharmaunternehmen verwenden und evaluieren bereits Virtual Assay, das mit einer kostenlosen akademischen Lizenz erhältlich ist und von Klinikern und Pharmaunternehmen verwendet werden kann.
Diese Forschung ist Teil eines umfassenderen Vorhabens zur Integration von Computermodellen für Arzneimittelsicherheitstests, einschließlich der Initiative Comprehensive in vitro Proarrhythmia Assay, die von der US-amerikanischen Food and Drug Administration und anderen Organisationen gefördert wird.
Grenzen der Informatik verschieben
Während Simulationen von Herzzellen in wenigen Minuten ausgeführt werden können, erfordern 3D-Computermodelle des gesamten Herzens immer noch eine enorme Menge an Rechenleistung. Beispielsweise kann ein Herzschlag in einem Supercomputer mit fast 1.000 Prozessoren ungefähr drei Stunden dauern.
Wir arbeiten jetzt an 3D-Simulationen des Herzens, um die Sicherheit und Wirksamkeit von Arzneimitteln für das Herz in größerem Maßstab zu untersuchen. Dazu gehört die Erforschung kranker Zustände wie akuter Ischämie, bei denen der Blutfluss in einer der Arterien rund um das Herz behindert ist. Diese Forschung ist auch Teil des europäischen CompBioMed-Projekts zur Erstellung von Computermodellen für den gesamten menschlichen Körper: einen virtuellen Menschen.
Durch die Zusammenführung von Wissenschaft, Pharmaindustrie und Aufsichtsbehörden hoffen wir, die Einführung von Human-Based-in-Silico-Methoden zur Bewertung der Sicherheit und Wirksamkeit von Herzmedikamenten zu beschleunigen.
Computersimulationen sind eine schnellere, kostengünstigere und effektivere Alternative zu Tierversuchen - und werden in den frühen Stadien der Arzneimittelentwicklung bald eine wichtige Rolle spielen.
Dieser Artikel wurde ursprünglich auf The Conversation veröffentlicht.
Elisa Passini, Senior Research Associate, Universität Oxford
Blanca Rodriguez, Senior Research Fellow von Wellcome Trust in den Grundlagen der Biomedizin, Professorin für Computational Medicine, Principal Investigator am BHF CRE, Universität Oxford
Patricia Benito, Universität Oxford
