Исследователи из Колумбийского университета разработали AwareDX - анализ женщин, подвергающихся риску токсичности наркотиков, - алгоритм машинного обучения, который выявляет и прогнозирует различия в побочных эффектах лекарств между мужчинами и женщинами, анализируя отчеты за 50 лет в базе данных FDA. Алгоритм, описанный 22 сентября в журнале Patterns , автоматически исправляет ошибки в этих данных, которые происходят из-за чрезмерной представленности мужчин в клинических исследованиях.
Хотя мужчины и женщины могут по-разному реагировать на лекарства - например, снотворное Ambien у женщин метаболизируется медленнее, вызывая сонливость на следующий день - даже врачи могут не знать об этих различиях, потому что большинство данных клинических испытаний смещено в сторону мужчин. Это сказывается на правилах назначения лекарств, маркетинге лекарств и, в конечном итоге, на здоровье пациентов.
«Фарма имеет историю игнорирования сложных проблем. Традиционно клинические испытания даже не включали женщин в свои исследования. Раньше старомодный способ заключался в том, чтобы собрать группу здоровых парней вместе, чтобы дать им лекарство , чтобы убедиться, что это не так» «Убейте их, и вы отправитесь на скачки. В результате у нас намного меньше информации о том, как женщины реагируют на наркотики, чем мужчины», - говорит Николас Татонетти, доцент кафедры биомедицинской информатики Колумбийского университета и соавтор. автор статьи. «У нас не было возможности оценить эти различия раньше или даже дать их количественную оценку».