При разработке лекарственных средств (ЛС) повышенное внимание уделяется их безопасности для особых групп населения, таких как беременные женщины и дети1. Принимая во внимание фармакокинетические и фармакодинамические особенности метаболизма в указанных популяциях, представляется целесообразным внедрение надежных методик оценки безопасности ЛС на ранних, доклинических стадиях их разработки [1].

Надежность результатов исследований основывается на статистической достоверности и клинической значимости оценок, которые достигаются с помощью прикладных инструментов анализа, математического моделирования и использования лабораторных животных [1][2]. Одним из таких инструментов является метод комплексной оценки показателей «польза–риск»2 применения ЛС у пациентов особых популяций, разработанный в ФГБУ «НЦЭСМП» Министерства здравоохранения Российской Федерации на основе надежных предикторов WoE3 (Weight of Evidence) и IV4 (Information Value).

Актуальность внедрения математического моделирования в область российской токсикологии подтверждается инициативой создания программы Tox215, которая объединила усилия нескольких ключевых федеральных агентств, включая Агентство по охране окружающей среды (Environmental Protection Agency, EPA), Национальные институты здоровья (National Institutes of Health, NIH) и Центр геномики и химической безопасности (National Chemical Genomics Center, NCGC). Вступление Управления по контролю за качеством продуктов питания и лекарственных средств (Food and Drug Administration, FDA) в программу Tox21 в 2010 г. подчеркнуло важность интеграции научных подходов для решения задач в области разработки ЛС [3]. Прогностические модели, созданные в рамках программы, помогают исследователям и регуляторным органам ускорить идентификацию потенциальных рисков и принятие обоснованных решений о безопасности химических веществ.

Одним из ключевых документов, регулирующих использование моделей при разработке ЛС, является руководство ICH M156, одобренное экспертной рабочей группой ICH в ноябре 2024 г. Руководство содержит общие рекомендации по планированию, оценке вычислительных моделей и документированию доказательств, полученных при разработке лекарственных препаратов на основе моделирования (MIDD)7.

Растущая потребность в математических моделях для разработки эффективных и безопасных ЛС обуславливает необходимость подтверждения надежности новых методов прогнозирования. Ключевым этапом этого процесса является валидация, представляющая собой оценку пригодности модели для целевого использования, где важную роль играют статистические модели оценки, в частности известные как «золотой стандарт»: логистическая функция и ROC-AUC (площадь под ROC-кривой) [4]. В стандартной практике оценки бинарных классификаторов логистическая функция используется для прогнозирования вероятности принадлежности объекта к одному из классов. Качество самой бинарной классификации оценивается с помощью критерия ROC-AUC, который показывает общую эффективность модели [4–6].

Цель работы — валидация метода доклинической оценки соотношения «польза–риск» на примере исследования фармакологической коррекции фабомотизолом репротоксических эффектов торфяного дыма у крыс.

Методология исследования. В работе представлены результаты валидации метода комплексной оценки соотношения «польза–риск». Метод базируется на расчете и интерпретации предикторов WoE и IV, разработанных на основе совокупных данных нескольких серий экспериментов. Эти эксперименты были направлены на изучение антитератогенных свойств фабомотизола в моделях тератогенеза, индуцированного циклофосфамидом, пренатальной алкоголизацией, табачным курением и гемической гипоксией [7][8]. Для решения задачи валидации и верификации вычислений в настоящем исследовании использованы результаты аналогичного по дизайну исследования, в котором изучалась эффективность и безопасность фармакологического корректора на фоне пренатального воздействия торфяного дыма (ТфД) на эмбрионы крыс [9][10].

Применяли экспериментальные и статистические методы моделирования для решения задач по оценке фармакологической активности фабомотизола и его потенциала в коррекции генотоксических и эмбриотоксических эффектов, вызванных воздействием ТфД, и одновременно эти результаты использовали для валидации метода оценки соотношения «польза–риск». Исследование одобрено локальным этическим комитетом ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России (протокол заседания от 12.12.2024 № 9).

Данные экспериментальных исследований. Экспериментальные исследования включали оценку фармакологической активности фабомотизола и его способности корректировать генотоксические и эмбриотоксические эффекты ТфД у беременных белых беспородных крыс. Животные были разделены на 4 группы: контроль, ТфД, ТфД + фабомотизол 1 мг/кг, ТфД + фабомотизол 10 мг/кг. Описание условий содержания лабораторных животных, полная характеристика животных и групп исследования, обоснование выбора эффективных доз фабомотизола представлены в опубликованных работах [8][10][11]. Для создания экспериментальных моделей тератогенеза, индуцированного ТфД, беременных крыс ежедневно подвергали воздействию дыма. Дым генерировали путем последовательного сжигания четырех гильз с древесно-торфяной смесью в течение 6 мин в специально разработанном устройстве [8]. Оценку генотоксичности проводили на 13-е сут гестации с использованием метода ДНК-комет в клетках эмбрионов8. Эмбриотоксичность оценивали на 20 сут гестации по методу Доусона–Петерса9.

Для оценки ДНК-повреждений эмбрионов использовали щелочную версию метода «ДНК-комет»10. Оценка эмбриотоксичности включала фиксацию плодов в 96% этиловом спирте с последующим применением метода двойного окрашивания Петерса для дифференцированной визуализации скелета (хрящей и костей). Оценку формирования скелета и подсчет точек окостенения проводили согласно руководству11.

Статистические методы. Статистическое моделирование включало применение алгоритмов бинарной классификации, таких как логистическая регрессия и ROC-AUC, для валидации математической модели «польза–риск» [6]. Для оценки использовали экспериментальные данные исследования гено- и эмбриотоксичности ТфД, которые были классифицированы на основе наличия или отсутствия индуцированных повреждений.

Первичные данные объединяли в таблицах Microsoft Excel. Статистическую обработку результатов проводили с использованием программных пакетов StatSoft Statistica 10 и IBM SPSS Statistics 22. Описательные характеристики представлены в зависимости от типа переменной: медианой (Ме) с 25% и 75% квартилями для количественных и частотами с процентным соотношением для бинарных данных. Для межгрупповой оценки применяли критерий Манна–Уитни (для количественных данных) и критерий (для частотных показателей). Статистическую значимость различий определяли двусторонне при уровне значимости p<0,05.

Для оценки качества модели, построенной на основе коэффициентов WoE и IV, а также их верификации с помощью логистической регрессии и ROC-анализа (Receiver Operator Characteristic), были выбраны бинарные параметры (1 — да, 0 — нет), характеризующие наличие или отсутствие повреждений/аномалий развития: 1) аномалии костной системы, зарегистрированные в ходе анализа; 2) повреждения ДНК, превышающие контрольные значения12.

Выбор этих показателей обусловлен их высокой чувствительностью к воздействию ТфД и значимостью различий по сравнению с контрольной группой, установленных в ходе первичной статистической обработки данных эксперимента [8][10][11]. Количественные показатели генотоксичности и эмбриотоксичности были преобразованы в бинарные, отражающие наличие (отрицательное событие) или отсутствие (положительное событие) тератогенного эффекта.

Расчет и оценку коэффициентов WoE и IV проводили в соответствии с методическими рекомендациями, разработанными в ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России13, согласно алгоритму, описанному в [1]:

1) формирование базы данных: данные были приведены к бинарной шкале оценки (наличие/отсутствие эффекта) путем сравнения с контрольными значениями. Данные, выходящие за предел диапазона значений, наблюдаемых в контрольной группе, расценивались как отрицательное событие (или положительные случаи генотоксичности/эмбриотоксичности);

2) расчет весов: для каждого предиктивного параметра в рамках отдельных тестов были рассчитаны значения WoE и IV;

3) интерпретация WoE и IV: полученные значения были интерпретированы для оценки соотношения «польза–риск».

Результаты анализа верифицированы путем сравнения с аналогичными данными, полученными с использованием методов логистической регрессии и ROC-анализа.

Значение коэффициента IV использовали для ранжирования переменных по степени значимости фармакологических эффектов на фоне тератогенного действия ТфД. Интерпретацию IV значений переменных оценивали на основе эмпирического правила определения информационной ценности результатов исследования: менее 0,02 — не пригодно для прогнозирования; 0,02–0,1 — слабая прогностическая способность; 0,1–0,3 — средняя прогностическая способность; 0,3–0,5+ — сильная прогностическая способность; 0,6 и более — сомнительная прогностическая способность.

Для интерпретации предсказательной силы значений WoE использовали следующие диапазоны коэффициентов: 0–0,5 — низкая информативность; 0,5–1 — умеренная предсказательная сила; 1–2 — хорошая (высокая) предсказательная сила; >2 — очень высокая предсказательная сила.

Оценку соотношения «польза–риск» применения фармакологического корректора фабомотизола в рамках исследования проводили путем интерпретации расчетных данных коэффициентов WoE, дополненных эмпирическим правилом определения информационной ценности наблюдений (IV). Валидацию разработанной математической модели «польза–риск» проводили путем сопоставления результатов оценки генотоксичности и аномалий костной системы с результатами, полученными с использованием общепринятых статистических методов.

В качестве эталонных статистических методов14 применяли [11]: логистическую регрессию для прогнозирования вероятности принадлежности объекта к одному из классов; байесовскую модель — для вычисления вероятности принадлежности точки данных к каждому классу и отнесения ее к классу с наибольшей вероятностью; критерий ROC-AUC — для оценки качества бинарной классификации [5–7]. Интерпретацию результатов эталонных методов проводили на основе экспертной оценки качества модели в зависимости от интервала AUC: 0,9–1,0 — отличное качество; 0,8–0,9 — очень хорошее качество; 0,7–0,8 — хорошее качество; 0,6–0,7 — среднее качество; 0,5–0,6 — неудовлетворительное качество.

У эмбрионов крыс, подвергшихся воздействию ТфД, было выявлено статистически значимое повышение уровня повреждений ДНК (табл.  1, опубликована на сайте журнала15). Показатель фрагментации ДНК в хвосте составил 9,55%, что существенно превышало аналогичный показатель в контрольной группе (2,15%). Введение фабомотизола в дозах 1 и 10 мг/кг привело к статистически значимому снижению уровня повреждений ДНК — до 3,85% по сравнению с контрольной группой. Аналогичный подход был применен для анализа влияния ТфД на костно-хрящевую систему эмбрионов крыс и оценки фармакологической коррекции данного воздействия введением фабомотизола (табл. 2, опубликована на сайте журнала16).

Для устранения погрешности, обусловленной асимптоматической значимостью при традиционной статистической обработке, и для более корректной интерпретации генотоксических и эмбриотоксических рисков экспериментальные данные были оценены с использованием предикторов WoE и IV. Приведение первичных экспериментальных данных к бинарной шкале оценок проводили ранжированием на наличие (отрицательное событие) или отсутствие (положительное событие) тератогенного эффекта относительно контрольных значений, принятых за нормальный диапазон значений с отсутствием риска аномалий развития (табл. 3).

Значения коэффициентов WoE и IV, использованные для оценки надежности и информационной ценности результатов исследования ДНК-повреждений в клетках и костно-хрящевых аномалий у эмбрионов крыс по группам исследования, представлены на рисунках 1А и 1В соответственно.

В соответствии с методическими рекомендациями17 значение WoE (0,96) свидетельствует об умеренной предсказательной силе генотоксического поражения клеток эмбрионов, индуцированного ТфД. Величина IV (0,43) указывает на сильную прогностическую способность при оценке риска развития аномалий. Для групп, получавших фабомотизол в дозах 1 и 10 мг/кг, значения WoE (2,05 и 1,94 соответственно) демонстрируют высокую предсказательную силу. Тем не менее, поскольку величина IV превышает установленное пороговое значение 0,6, это интерпретируется как сомнительная информационная ценность для подтверждения риска развития врожденных аномалий.

Значения коэффициентов WoE и IV, использованные для оценки надежности и информационной ценности результатов анализа совокупных костно-хрящевых аномалий у эмбрионов крыс по группам исследования, представлены на  рисунке 1В. В группе крыс, подвергшихся воздействию ТфД, значение WoE составило 0,45, что указывает на низкую информационную ценность в контексте возникновения костно-хрящевых аномалий, индуцированных ТфД у эмбрионов крыс. Величина IV (0,11) указывает на среднюю прогностическую мощность при оценке риска развития данных аномалий согласно эмпирическим критериям интерпретации18.

В группе крыс, получавших фабомотизол в дозе 1 мг/кг, значения WoE и IV составили 1,75 и 1,28 соответственно, что указывает на высокую предсказательную силу при сомнительной информационной ценности анализируемых данных. У эмбрионов крыс, получавших фабомотизол в дозе 10 мг/кг на фоне ТфД, значения WoE и IV, рассчитанные по данным анализа костно-хрящевых аномалий, составили 0,81 и 0,33 соответственно, что говорит об умеренной предсказательной силе и о высокой информационной ценности (сильной прогностической способности) полученных результатов.

Алгоритмы расчета и интерпретации коэффициентов WoE и IV основаны на байесовской модели априорной вероятности, широко используемой в доказательной медицине [1]. Данный методологический подход обеспечивает возможность получения весомых доказательств в оценке рисков и формировании научно обоснованных решений относительно целесообразности применения фармакологических средств для нивелирования негативных воздействий, в частности генотоксических и эмбриотоксических проявлений тератогенеза [7][8]. Тем не менее для подтверждения прогностической точности необходима фармакологическая валидация экспериментальной модели и выявленных корригирующих эффектов фабомотизола. При этом задача фармакологической валидации корригирующих свойств фабомотизола на экспериментальной модели гено- и эмбриотоксичности у крыс, индуцированных ТфД, тесно связана с необходимостью проверки качества вычислений используемой прогностической системы.

Для одновременного решения двух задач: валидации математической модели оценки «польза–риск», основанной на расчете WoE и IV, и фармакологической валидации корригирующих свойств фабомотизола на модели гено- и эмбриотоксичности у крыс, индуцированных ТфД, были применены методы логистической регрессии и ROC-анализа в соответствии с рекомендациями руководства ICH M1519. В рамках сравнительной проверки качества вычислений с использованием эталонных методов исходные экспериментальные данные были приведены к единой бинарной шкале оценки. Абсолютные значения наблюдений, полученные в тестах на генотоксичность и эмбриотоксичность, были преобразованы (стандартизированы) в бинарный формат, отражающий отрицательное или положительное событие по группам исследования, для обеспечения корректного сравнения и анализа.

Результаты тестирования при проведении фармакологической валидации свидетельствуют о неудовлетворительном качестве прогноза для экспериментальных моделей, что подтверждается низкими значениями чувствительности, специфичности и площади под кривой ROC-AUC (табл. 4, опубликована на сайте журнала20) и указывает на неудовлетворительное качество классификации. Предположительно это может быть связано с тем, что экспериментальная модель пренатального воздействия ТфД не воспроизводит критически важных для эмбрионального развития ДНК-повреждений и костно-хрящевых аномалий, которые можно расценивать как тератогенные. На этом фоне корригирующий эффект фабомотизола слабо выражен и подтверждается только в отношении костно-хрящевой системы эмбрионов (рис. 1В).

Статистическая значимость антигенотоксической способности фабомотизола, выявленной при обработке фактических экспериментальных данных (табл. 1, опубликована на сайте журнала21), не подтверждена при проверке весомости доказательств наблюдаемых эффектов.

Коэффициенты WOE и IV показывают, что некоторые модели имеют высокий вес доказательности, но в целом информационная ценность полученных результатов остается сомнительной или слабой. Это также подтверждается интерпретацией ROC-анализа. Площадь под кривой ROC для всех экспериментальных моделей составляет 0,500, что указывает на отсутствие предсказательной способности, и большинство этих моделей классифицируются как неудовлетворительные. Сходство в интерпретации прогноза, полученного в результате тестирования методами ROC-анализа, и байесовской модели априорной вероятности («польза–риск») подтверждает низкую воспроизводимость ДНК-повреждений и костно-хрящевых аномалий в экспериментальной модели ТфД, что является препятствием для надежного прогноза корригирующего эффекта фабомотизола.

Сравнительный анализ по показателям WOE/IV и ROC-AUC (95% ДИ) показал относительное сходство в интерпретации фармакологической активности фабомотизола на основе рейтинговых шкал для оценки полученных результатов (приведены в разделе «Материалы и методы»). Однако из-за особенности алгоритма расчета характеристик ROC-AUC определить прогностический порог (точку разделения между чувствительностью и специфичностью) невозможно, если в группе наблюдается 100% наличие или отсутствие целевого эффекта (события), например это касается группы ТфД. То есть оценить качество модели гено- и эмбриотоксичности в группе ТфД на основе интервала AUC по рейтинговой шкале невозможно.

При этом алгоритм расчета WOE/IV позволяет на основе байесовской модели априорной вероятности определить значение этих коэффициентов и интерпретацию, что в рамках процедуры валидации фармакологического эффекта фабомотизола может дать дополнительную информацию для оценки разницы наблюдаемых значений в группах ТфД + фабомотизол 1 мг/кг и ТфД + фабомотизол 10 мг/кг. Сравнительный анализ показателей WOE/IV и ROC-AUC (95% ДИ), рассчитанных по выборочным совокупностям в группах ТфД + фабомотизол 1 мг/кг и ТфД + фабомотизол 10 мг/кг, показал, что оптимальное прогностическое значение корригирующей способности фабомотизола оценивается в диапазоне от «неудовлетворительного» до «хорошего» качества модели для ROC-AUC и согласуется с аналогичным диапазоном оценочной шкалы для WOE/IV, как низкая-высокая-умеренная весомость доказательств при слабой-сомнительной-сильной информационной ценности данных, полученных в эксперименте. В целом интервалы значений WOE/IV и ROC-AUC (95% ДИ) совпадают в рамках интерпретации прогностических оценок.

Таким образом, результаты фармакологической валидации с использованием экспериментальной модели ТфД показали среднюю прогностическую способность корригирующего эффекта фабомотизола. Это может быть связано с незначительными генотоксическими и эмбриотоксическими эффектами, которые могут быть вызваны ТфД. На фоне незначительных эффектов ТфД дифференцировать корригирующее действие фабомотизола сложно, имеется риск ошибочной интерпретации при использовании традиционных подходов статистической оценки, основанных на определении статистической значимости различий на основе р-значений.

Анализ ROC-кривой (рис. 2, опубликован на сайте журнала22), построенной на основе данных выборочной совокупности без групповой дифференциации, показал, что площадь под кривой ROC-AUC при тестировании на генотоксичность составила 0,554 (95% ДИ: 0,425–0,682), при тестировании на эмбриотоксичность  — 0,701 (95% ДИ: 0,617–0,786).

Анализируя ROC-кривую, можно определить оптимальное прогностическое значение (точку отсечения), которое наилучшим образом балансирует между чувствительностью и специфичностью. Модель генотоксичности (рис. 2А, опубликован на сайте журнала23) обладает умеренной предсказательной способностью (AUC=0,554), но не различает классы. Стандартная ошибка (0,066) и доверительный интервал [0,425; 0,682] подтверждают отсутствие статистической значимости (p=0,385). Кривая показывает низкую чувствительность и специфичность при высоких порогах. В целом данная модель неэффективна для классификации и не обладает статистически значимой предсказательной силой, что делает ее непригодной для оценки фармакологической активности фабомотизола.

Модель эмбриотоксичности (рис. 2В, опубликован на сайте журнала24) обладает умеренной предсказательной способностью, что подтверждается значением AUC 0,701, которое интерпретируется как «хорошая». Стандартная ошибка 0,043 указывает на точность оценки AUC, а p-значение 0,000 свидетельствует о статистически значимой предсказательной способности модели. Доверительный интервал для AUC [ 0,617; 0,786] подтверждает, что истинное значение AUC находится в пределах приемлемого качества.

Таким образом, результаты анализа площади под кривой AUC [ 0,701; 0,617–0,786] подтверждают, что корригирующая способность фабомотизола прогнозируется в диапазоне от «неудовлетворительной» до «хорошей» [ 0,500; 0,239–0,761] в группах крыс, получавших фабомотизол (в дозах 1 и 10 мг/кг), и согласуется с прогностической оценкой на основе коэффициентов (WOE; IV) от «низкой» до «умеренной» весомости доказательств [ 0,34; –0,99] при от «слабой» до «сильной» информационной ценности [ 0,02; 0,45].

В рамках валидации математической модели оценки «польза–риск», основанной на расчете WoE и IV, также были использованы методы логрегрессии и ROC-анализа. Исходные данные для проверки качества вычислений и интерпретации данных эксперимента представлены в таблице 5 (опубликована на сайте журнала25). Однако, в отличие от фармакологической валидации, оценка качества прогноза модели «польза–риск» (валидация модели) осуществлялась на основе построения ROC-кривых для сопоставления чувствительности и специфичности по уровню ложноположительных решений прогнозных и фактических результатов тестирования (рис. 3, опубликован на сайте журнала26). Решением задачи такого сопоставления является ROC-кривая, показывающая зависимость количества верно классифицированных положительных событий от количества неверно классифицированных отрицательных событий. Расчетное значение уравнения (порог отсечения) определялось от 0 до 1, что соответствует условиям бинарной классификации при использовании методов логистической регрессии и байесовской модели прогноза. Учитывая, что логистическая регрессия моделирует вероятность бинарного результата 1/0 с порогом отсечения 0,5 (например, если вероятность >0,5, предсказывается класс 1, в противном случае — класс 0), а байесовская модель априорной вероятности вычисляет вероятность принадлежности точки данных к каждому классу (1/0) и относит ее к классу с наибольшей вероятностью, то на основе четырехпольной таблицы сопряженности, которая строится по результатам классификации моделью (прогнозной) и фактической (объективной) принадлежностью событий к классам, были рассчитаны показатели информативности, позволяющие судить о качестве валидируемой модели «польза–риск».

Анализ ROC-кривой на основе данных экспериментальной модели генотоксичности (рис. 3А, опубликован на сайте журнала27) показал, что обе модели (по предсказанной вероятности и предсказанной группе) неэффективны для классификации в определении генотоксичности. AUC для предсказанной вероятности составляет 0,554, а для предсказанной группы — 0,432, что близко к 0,5 и указывает на случайное угадывание. P-значения для обеих моделей значительно выше 0,05, что подтверждает отсутствие статистической значимости. Доверительные интервалы для AUC включают 0,5, что также указывает на низкую надежность моделей. При пороге 0,5000 для предсказанной вероятности и группы чувствительность составляет 43,2%, специфичность — 56,8%. При пороге 0,5490 чувствительность снижается до 20,5%, но специфичность улучшается. В целом обе модели не подходят для прогнозной оценки генотоксичности, что подтверждает выводы о слабо выраженных показателях повреждения ДНК, индуцированного ТфД в эксперименте.

Анализ ROC-кривой на основе данных экспериментальной модели эмбриотоксичности (рис. 3В, опубликован на сайте журнала28) показал, что обе модели обладают хорошей предсказательной способностью, что подтверждается высокими значениями AUC для «предсказанной вероятности» (0,701) и «предсказанной группы» (0,782). Статистическая значимость результатов (p<0,001) и узкие доверительные интервалы (0,617–0,786 и 0,709–0,854 соответственно) свидетельствуют о надежности модели. Анализ координат ROC-кривой демонстрирует компромисс между чувствительностью и специфичностью при различных порогах классификации.

Таким образом, валидационное исследование подтвердило прогностическую ценность коэффициентов WoE и IV. Сравнительный анализ прогностической способности модели «польза–риск», основанной на байесовской априорной вероятности, с результатами ROC-анализа продемонстрировал высокую сходимость в оценках генотоксичности и эмбриотоксичности ТфД, а также в определении наличия или отсутствия корригирующей активности фабомотизола.

Дополнительная информация. Таблицы 1, 2, 4, 5, рисунки 2, 3 размещены на сайте журнала «Безопасность и риск фармакотерапии».

https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства критериям ICMJE. Наибольший вклад распределен следующим образом: Д.М. Ивашова и О.В. Шредер — разработка концепции исследования, написание и доработка текста рукописи; Д.В. Горячев — критический пересмотр текста рукописи.

Соответствие принципам этики. Исследование было одобрено локальным этическим комитетом ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России (протокол заседания от 12.12.2024 № 9).

Additional information. Tables 1, 2, 4, 5, and figures 2, 3 are published on the website of Safety and Risk of Pharmacotherapy.

https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex

Authors’ contributions. All the authors confirm that they meet the ICMJE criteria for authorship. The most significant contributions were as follows. Dinara M. Ivashova, Olga V. Shreder elaborated study concept, drafted and edited the manuscript, and approved the final version for publication. Dmitriy V. Goryachev critically revised the manuscript.

Ethics approval. The study was approved by the local Ethics Committee of Scientific Centre for Expert Evaluation of Medicinal Products of the Russian Ministry of Health (Meeting Minutes No. 9 of 12.12.2024).

1. Кукес ВГ. Особенности клинической фармакологии у беременных, кормящих матерей, новорожденных и пожилых. В кн.: Клиническая фармакология. М.; 2008. С. 190–209. 2. Применение математического моделирования в доклинических исследованиях в целях проведения клинических исследований с участием особых популяций. Методические рекомендации. М.: ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России; 2022. 3. WoE — коэффициент весомости доказательств, . 4. IV — коэффициент информационной ценности; IV = ∑(% положительных событий – % отрицательных событий) × WoE. 5. Toxicology in the 21st Century. https://tox21.gov/ 6. ICH M15 Guideline on general principles for modelinformed drug development. EMA/CHMP/ICH/496426/2024. ICH; 2024. 7. Considerations with respect to future midd related guidelines. Output from ICH model-informed drug development (MIDD) discussion group (DG) 2021. ICH; 2024. 8. Дурнев АД, Смольникова НМ, Скосырева АМ и др. Методические рекомендации по изучению репродуктивной токсичности лекарственных средств. В кн.: Миронов АН, ред. Руководство по проведению доклинических исследований лекарственных средств. Ч. 1. М.: Гриф и К; 2012. С. 80–93. 9. Дурнев АД, Меркулов ВА, Жанатаев АК и др. Методические рекомендации по оценке ДНК-повреждений методом щелочного гель-электрофореза отдельных клеток в фармакологических исследованиях. В кн.: Миронов АН, ред. Руководство по проведению доклинических исследований лекарственных средств. Ч. 1. М.: Гриф и К; 2012. С. 115–28. 10. Там же. 11. Дурнев АД, Смольникова НМ, Скосырева АМ и др. Методические рекомендации по изучению репродуктивной токсичности лекарственных средств. В кн.: Миронов АН, ред. Руководство по проведению доклинических исследований лекарственных средств. Ч. 1. М.: Гриф и К; 2012. С. 80–93. 12. OECD Guidelines for the testing of chemicals, section 4. Test No. 489. In vivo mammalian alkaline comet assay. 2014. https://doi.org/10.1787/20745788 13. Применение математического моделирования в доклинических исследованиях в целях проведения клинических исследований с участием особых популяций. Методические рекомендации. М.: ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России; 2022. 14. Жильцов ИВ. Основы медицинской статистики. Дизайн биомедицинских исследований: практическое руководство. Витебск: ВГМУ; 2014.Сушков СА, Коробов ГД, Мяделец ОД. Метод выявления стенки задних большеберцовых вен при варикозной болезни. Инструкция по применению. Витебск: Витебский государственный медицинский университет; 2012. EDN: TUKKBP 15. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 16. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 17. Применение математического моделирования в доклинических исследованиях в целях проведения клинических исследований с участием особых популяций. Методические рекомендации. М.: ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России; 2022. 18. Там же. 19. ICH M15 Guideline on general principles for model-informed drug development. EMA/CHMP/ICH/496426/2024. ICH; 2024. 20. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 21. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 22. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 23. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 24. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 25. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 26. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 27. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex 28. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-13-4-440-451-annex