Математическое моделирование антигипертензивной терапии азилсартана медоксомилом на примере клинических данных реального пациента
Бородулина А.Д.1,2, Кутумова Е.О.1,2,3,4, Лифшиц Г.И.5, Колпаков Ф.А.2,3,4
1Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия
2ООО “BIOSOFT.RU”, Новосибирск, Россия
3Научно-технический университет «Сириус», Россия
4Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий, Новосибирск, Россия
5Институт химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН, Новосибирск, Россия
Аннотация. Артериальная гипертензия - патология, характеризующаяся повышенным систолическим и/или диастолическим давлением. Контроль заболевания может происходить посредством различных классов антигипертензивных препаратов. В данном исследовании производится моделирование ответа сердечно-сосудистой и почечной систем человека на действие антагониста рецепторов ангиотензина II азилсартана медоксомилом с учетом двойных комбинаций этого препарата с тиазидным диуретиком гидрохлоротиазидом, бета-адреноблокатором бисопрололом и блокатором кальциевых каналов амлодипином. С этой целью на базе программного комплекса BioUML рассматривается ранее разработанная агентная математическая модель регуляции артериального давления со встроенными функциями влияния гидрохлоротиазида, бисопролола и амлодипина. В качестве функции влияния азилсартана в эту модель была добавлена дозозависимая константа, которая в соответствии с фармакологическим действием препарата снижает скорость связывания ангиотензина II с рецепторами AT1. Идентификация данной константы осуществлялась на основе известных клинических испытаний азилсартана. Тестирование модели проводилось на популяции виртуальных пациентов (равновесных параметризаций модели в рамках заданных физиологических ограничений) с неосложненной артериальной гипертензией и равномерно распределенными значениями систолического/диастолического давления и частоты сердечных сокращений, после чего рассматривался методологический вопрос адаптации модели к клиническим показателям реального пациента.
Ключевые слова: артериальная гипертензия, антигипертензивные препараты, сердечно-сосудистая система, почечная система, виртуальные пациенты, BioUML.