在一項新的研究中，來自德國柏林自由大學的Sulav Duwal和Max von Kleist開發(fā)出一種新的數(shù)學模擬方法，可用于預測暴露前預防（pre-exposure prophylaxis, PrEP）和暴露后預防（post-exposure prophylaxis, PEP）藥物的療效，這有助于阻止HIV感染。這種框架可能有助于簡化新型PrEP藥物開發(fā)。相關研究結果于2018年6月14日發(fā)表在PLoS Computational Biology期刊上，論文標題為“Hybrid stochastic framework predicts efficacy of prophylaxis against HIV: An example with different dolutegravir prophylaxis schemes”。

圖片來自Max von Kleist, Sulav Duwal。

PrEP是一種創(chuàng)新性的HIV預防方法，通過這種方法，HIV暴露者服用抗HIV藥物來阻止感染。以一種被稱作特魯瓦達（Truvada）的兩種藥物組合的形式存在的PrEP能夠極大地降低HIV感染風險。然而，特魯瓦達并不是完全有效的，它的成本高昂，而且必須每天服用它一次，這會產(chǎn)生嚴重的依從性問題。HIV繼續(xù)在全球范圍內(nèi)傳播，因此對新的PrEP策略---特別是可能僅需每月服用的長效藥物制劑---的尋找正在進行中。

盡管活力十足，但開發(fā)新的PrEP方法的動力受阻于低效的患者臨床測試。為了應對這一挑戰(zhàn)，Duwal和他的同事們著手建立一種新的數(shù)學框架，這種框架可能有助于人們預測新型PrEP藥物是否有較好的效果，這樣就就可鑒定出最有前景的藥物，并且對它們進行優(yōu)化用于臨床試驗。

這種新的工具在數(shù)學上集成了一系列影響藥物療效的分子因素，包括藥物本身的活性以及患者和HIV對這種藥物作出的反應。值得注意的是，它利用了模擬隨機過程的最新進展，以便根據(jù)藥物劑量和藥物在體內(nèi)的活性來計算藥物療效。

von Kleist說，“利用我們開發(fā)的這種數(shù)學框架，如今有可能在開展任何驗證性試驗之前評估任何一種PrEP治療方案的臨床療效。”

這些研究人員利用這種新的工具預測在PrEP中，50毫克口服劑量的度魯特韋（dolutegravir）并不劣于特魯瓦達，并且當在HIV暴露后服用度魯特韋來阻止感染時，它可能優(yōu)于特魯瓦達。他們還利用這種工具計算90%有效地阻止HIV性傳播所需的度魯特韋血液濃度；這可能有助于當前開發(fā)長效度魯特韋制劑的研究工作。

von Kleist說，“PrEP的成本是其廣泛實施的一個主要負擔，特別是在撒哈拉以南非洲地區(qū)，在那里，HIV流行病最為嚴重。這項研究的下一步就是評估當前在PrEP藥物再利用計劃中被忽視的極具成本效益的治療方案的潛力。”

參考資料：

Sulav Duwal, Laura Dickinson, Saye Khoo et al. Hybrid stochastic framework predicts efficacy of prophylaxis against HIV: An example with different dolutegravir prophylaxis schemes. PLoS Computational Biology, Published: June 14, 2018, doi:10.1371/journal.pcbi.1006155