Hinweis: Bericht aus einer einzigen Quelle; Bestätigung steht noch aus.
Die National Institutes of Health (NIH) fördern eine Initiative mit 21 Millionen US-Dollar zur Entwicklung computergestützter Methoden zur Modellierung und Simulation der Hormonhomöostase – der Selbstregulierungsprozesse menschlicher Hormone. Ziel der Initiative zur computergestützten Modellierung der Hormonhomöostase ist es, das Verständnis darüber zu verbessern, wie das Geschlecht den Behandlungserfolg und die Toxizität von Medikamenten beeinflusst.
Die Hormonaktivität unterscheidet sich deutlich zwischen Männern und Frauen und beeinflusst die Medikamentendosierung, den Behandlungserfolg und die Toxizität. Bestehende mathematische und tierexperimentelle Modelle erfassen diese geschlechtsspezifischen Unterschiede nur unzureichend, weshalb verbesserte, auf dem Menschen basierende, datengestützte Computermodelle erforderlich sind. Die neuen Modelle sollen die komplexe Physiologie von Männern und Frauen mithilfe fortschrittlicher Rechenverfahren besser abbilden.
Sexualhormone beeinflussen neben den Fortpflanzungsorganen zahlreiche weitere Gewebe und Systeme, darunter Lunge, Knochen und Immunsystem. Schwankungen im Hormonhaushalt während der Pubertät, des Menstruationszyklus, der Schwangerschaft und der Menopause können systemische Veränderungen hervorrufen. Die Initiative legt Wert darauf, diese Schwankungen über die gesamte Lebensspanne hinweg zu erforschen, um den therapeutischen und klinischen Nutzen zu maximieren.
Das Programm fördert Projekte, die neuartige computergestützte Verfahren einsetzen, darunter interaktives maschinelles Lernen, Multiskalenmodelle, KI-gestützte Modelle, physikbasierte Modelle der mechanischen Spannungsreaktion und des Gewebeumbaus sowie digitale Zwillinge – virtuelle Nachbildungen biologischer Systeme. Diese Werkzeuge werden entwickelt, um Arzneimittel und Therapien geschlechtsspezifisch auf ihre Wirksamkeit und Toxizität zu testen.
Nach Angaben von NIH-Beamten könnte die Berücksichtigung des Geschlechts als biologische Variable und die Erweiterung des Wissens über hormontherapeutische Zusammenhänge über die gesamte Lebensspanne hinweg die Arzneimittel- und Biologika-Tests verbessern und die Umsetzung von Forschungsergebnissen in klinische Anwendungen erleichtern.