Реферат на тему: «Межлекарственные взаимодействия, способы прогнозирования и предупреждения их развития»
Межлекарственное взаимодействие — это такое взаимодействие двух или более лекарственных средств, которое может привести либо к повышению эффективности одного препарата, либо к снижению эффективности другого, либо даже к причинению вреда. Они могут возникать как у людей, так и у животных, и это важно учитывать при назначении лекарственных средств. С увеличением количества лекарственных средств на рынке возрастает вероятность возникновения таких опасных лекарственных взаимодействий. В настоящее время проводятся исследования, направленные на прогнозирование и предотвращение межлекарственного взаимодействия.
Одним из способов прогнозирования потенциальных лекарственных взаимодействий является экстраполяция, которая позволяет найти сходство между препаратами и предсказать их взаимодействие на основе изучения того, как другие аналогичные препараты взаимодействовали друг с другом в прошлом. Этот метод в значительной степени опирается на данные клинических испытаний и литературы по медицинским исследованиям, однако он не всегда надежен из-за высокой вариабельности многих межгрупповых показателей, таких как возрастной диапазон, пол и т. д.
Другой подход, используемый для прогнозирования возможных побочных реакций между двумя препаратами, заключается в использовании фармакокинетических профилей (ФК-профилей). Фармакокинетические профили оценивают, насколько хорошо конкретный препарат всасывается в организм и как он распределяется по организму после всасывания в эффекторных органах или тканях, а также выведения из организма через почечную экскрецию или метаболиты в образцах мочи/кала. Профили ПК дают ценное представление о том, какие эффекты можно ожидать при совместном применении двух различных препаратов, поскольку эта информация содержит сведения об их индивидуальной фармакологической активности у отдельных особей или видов животных в любой момент времени в период их введения.
В дополнение к прогнозированию возможностей межлекарственного взаимодействия с помощью внешних анализов, таких как экстраполяция и методы профилирования ПК, фармакодинамические подходы становятся все более популярными благодаря их способности предоставлять подробную информацию о сложных биологических системах, на которые воздействуют несколько различных лекарственных препаратов, выделяя конкретные молекулярные пути, на которые влияет каждое соединение, вводимое в любой заданный момент времени в течение режима приема. Преимущество данной модели заключается в том, что она учитывает, как прямые, так и косвенные действия, которые могут происходить в организме человека, а не просто арифметические расчеты, используемые в других описанных выше методиках, которые не могут эффективно определить, оказывают ли некоторые совместно вводимые соединения аддитивное влияние на активность друг друга в организме человека или животного.
После того как с помощью перечисленных выше методов были предсказаны возможности межлекарственного взаимодействия, врачи могут предпринять несколько подходов для предотвращения его возникновения, например, изменить дозировку препарата с учетом индивидуальных данных пациента (вес/вес/анамнез заболевания) или подобрать альтернативные препараты с меньшим количеством известных побочных эффектов, если это необходимо, в зависимости от ожидаемых результатов лабораторных исследований, проведенных перед приемом лекарств. Кроме того, совместное применение двух веществ может способствовать снижению побочных реакций за счет уменьшения пиковых концентраций в сыворотке крови, достигаемых после перорального приема, что позволяет снизить уровень токсичности по сравнению с отдельными препаратами, не вызывая при этом опасений относительно эффективности у пациентов, получающих лечение в течение длительного периода времени (например, при длительном приеме препаратов). Наконец, врачам следует проявлять осторожность при одновременном назначении нескольких препаратов, поскольку даже при соблюдении всех возможных мер предосторожности вероятность риска сохраняется (по причинам, указанным выше, — экстраполяция в основном ненадежных исходных данных).