В России был разработан новый метод объединения данных о препарате, который позволяет учитывать неопределенность оценок и обновлять модель по мере появления новых данных. Исследователи из Первого МГМУ им. И.М. Сеченова в сотрудничестве с Институтом вычислительной математики РАН и компанией «СимургФарм» предложили байесовский процесс для создания минимальной физиологически обоснованной фармакокинетической (мФОФК) модели.

Метод был протестирован на примере препарата дапаглифлозина, что позволяет объединять разрозненные опубликованные данные и ранее созданные модели. Это может значительно улучшить качество разработки и оценки эффективности препаратов в будущем. Использование байесовского подхода открывает новые возможности для адаптации моделей в реальном времени.

Разработка такого метода имеет важное значение для фармацевтической науки, так как позволяет более точно оценивать эффективность и безопасность препаратов. Это может привести к более быстрому внедрению новых лекарств на рынок и улучшению качества медицинской помощи.