banner medline tsn
МЕДЛАЙН.РУ
Содержание журнала

Архив

Редакция
Учредители

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт теоретической и экспериментальной биофизики
Российской академии наук


ООО "ИЦ КОМКОН"

ФГБУН "Институт токсикологии" ФМБА России

Адрес редакции и реквизиты

192012, Санкт-Петербург, ул.Бабушкина, д.82 к.2, литера А, кв.378

Свидетельство о регистрации электронного периодического издания ЭЛ № ФС 77-37726 от 13.10.2009
Выдано - Роскомнадзор

ISSN 1999-6314


Фундаментальные исследования • Экспериментальная токсикология

Том: 24
Статья: « 6 »
Страницы:. 67-81
Опубликована в журнале: 26 января 2023 г.
English version

Порядок интегральной количественной оценки состояния организма лабораторных животных при проведении токсикологических исследований

Верведа А.Б., Бельская А.В., Лянгинен Л.В., Георгианова Е.К., Мастерова К.В., Ватаева А.А.

Федеральное государственное бюджетное учреждение Научно-клинический центр имени академика С.Н. Голикова Федерального медико-биологического агентства


Резюме
В статье приведено теоретическое обоснование подходов и порядок проведения мероприятий по получению интегральных количественных показателей для интерпретации результатов экспериментальных токсикологических исследований. Описаны основные этапы обработки данных при вычислении интегральной оценки состояния организма лабораторных животных: построение иерархической структуры, отбор методик и получение необходимых показателей, нормализация и унификация данных на основе референсных интервалов, получение весовых коэффициентов показателей, агрегация данных, интерпретация результатов для принятия решения на основе критериев и полученного уровня системного показателя. Приведены практические способы реализации этих этапов. Рассмотрены варианты методов агрегации данных на основе иерархической структуры и их интеграции исходя из задач, решаемых в сфере токсикологических и фармакологических экспериментальных исследований. Предложен подход к принятию решения по результатам доклинических исследований с использованием лабораторных животных, а также варианты интерпретации данных на основе формирования оценочных функций, определяющих степень соответствия фактического состояния объекта установленным требованиям. Изложенные положения позволяют оптимизировать оценку состояния организма лабораторных животных на системном и организменном уровне, повысить качество проведения экспериментов и принятия решений по их результатам.


Ключевые слова
токсикологические исследования, лабораторные животные, функция принадлежности, интегральная оценка, индивидуальные показатели, групповые показатели, принятие решения


(статья в формате PDF. Для просмотра необходим Adobe Acrobat Reader)



открыть статью в новом окне

Список литературы

1. Алгоритм доклинических и клинических исследований специальных лекарственных средств (антидотов), предназначенных для применения в условиях чрезвычайных ситуаций, профилактики и лечения заболеваний и поражений, полученных в результате воздействия высокотоксичных химических веществ. Методические рекомендации. М.; 2018.


2. Щекина Е.Н. Использование системного подхода для создания систем поддержки принятия решений в медицине (обзор литературы) // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2017; 2 (8-3). - URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2017-2/8-3.pdf (дата обращения 05.04.2022).


3. Директива 2010/63/ЕС Европейского парламента и Совета Европейского Союза «О защите животных, использующихся для научных целей».


4. Фокин В.А., Пеккер Я.С., Берестнева О.Г., Гергет О.М. Интегральные методы оценки состояния сложных систем // Известия Томского политехнического университета. 2012; 321(5): 120-124.


5. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. М.: Машиностроение; 2004.


6. Подиновский В.В., Потапов М.А. Метод взвешенной суммы критериев в анализе многокритериальных решений: pro et contra // Бизнес-информатика. 2013;3 (25): 41-48.


7. Дмитриев В.В. Определение интегрального показателя состояния природного объекта как сложной системы // Общество. Среда. Развитие. 2009;4 (13): 146-165.


8. Старков Е.Ф. Системы поддержки принятия решений // Вестник новых медицинских технологий. 2016; 13 (2): 23-24.


9. Башкатова Н.А., Канкалова А.В., Мыц Е.А. Значение клинической диагностики с рентгенологией в ветеринарии // Вестник науки. 2020; 5 (24):88-94.


10. Гуськова Т.А. Токсикология лекарственных средств. - М.: Издательский дом «Русский врач»; 2003.


11. Куценко С.А. Основы токсикологии // Биомедицинский журнал Medline. 2003; 4: 188-284.


12. Погорелый В.Е., Макарова Л.М. Общие вопросы лекарственной токсикологии. - Казань: Общество с ограниченной ответственностью «Бук»; 2021.


13. Нормализация данных (Data normalization). Loginom. - URL: https://wiki.loginom.ru/articles/data-normalization.html (дата обращения 25.03.2022).


14. Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных интеллектуальных систем // Новости искусственного интеллекта. 2001; 2-3 (44-45): С. 7-15.


15. Березовская И.В. Прогноз безопасности лекарственных средств в доклинических токсикологических исследованиях // Токсикологический вестник. 2010; 5: 17-22.


16. Еремина Н.В., Колик Л.Г., Островская Р.У., Дурнев А.Д. Доклинические исследования нейротоксических свойств новых лекарственных препаратов in vivo // Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения. 2020; 10 (3): 164-176.


17. Полещук О.М. О развитии систем нечеткой информации на базе полных ортогональных семантических пространств // Лесной вестник. 2003; 1 (26): 112-117.


18. Каган Е.С. Построение комплексных нечетких оценок эффективности деятельности вуза и публичной формализации деятельности преподавателя // Известия Алтайского государственного университета. 2015; 1 (85): 152-157.


19. Козлова Т.Д., Игнатьев А.А. Математическая обработка экспертной информации для построения базы знаний экспертной системы поддержки принятия решений при диагностировании автоматизированных станков // Вестник СГТУ. 2006; 3 (67): 186-190.


20. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление; перевод с англ. - 2-е изд. (эл.). - М: БИНОМ. Лаборатория знаний; 2013.


21. Дюйзен Е.Ю. Метод экспертного оценивания: руководство к действию // Креативная экономика. 2014; 2(86): 24-34.


22. Клюшников Е.В., Шитова Е.М. Методические подходы к расчету интегрального показателя. Методы ранжирования // Электронный научно-практический журнал «ИнноЦентр». 2016; 1 (10): 4-18.


23. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка:


80000 слов и фразеологических выражений. - 4-е изд. М.; 1997. URL: https://gufo.me/dict/ozhegov/%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9 (дата обращения 01.03.2022).


24. Юсупова Г.Ф. Использование функции желательности в оценке уровня техносферной безопасности территории // Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. 2017; 3 (76): 67-81.


25. ГОСТ 32296-2013 Методы испытания по воздействию химической продукции на организм человека. Основные требования к проведению испытаний по оценке острой токсичности при внутрижелудочном поступлении методом фиксированной дозы.