http://repository.usmf.md:80/handle/20.500.12710/30100 2026-04-09T10:12:23Z 2026-04-09T10:12:23Z Ciobanu, Daniela Eleni, Vladimir Scutari, Corina http://repository.usmf.md:80/handle/20.500.12710/30297 2025-04-08T12:56:33Z 2024-01-01T00:00:00Z

Title: Rolul farmacistului clinician în monitorizarea interacțiunilor medicamentoase în terapia cu preparatele antimicrobiene Authors: Ciobanu, Daniela; Eleni, Vladimir; Scutari, Corina Abstract: Introducere. Preparatele antimicrobiene sunt utilizate pe scară largă în tratamentul a numeroase afecțiuni de etiologie microbiană, dar fiind utilizate concomitent cu alte medicamente, prezintă un risc înalt de interacțiuni medicamentoase ce pot crește riscul ineficacității sau toxicității sporite ale acestora.. Scopul lucrării. Cercetarea datelor literaturii privind potențialele interacțiuni medicamentoase a preparatelor antimicrobiene, practicii monitorizării lor în RM și elaborarea recomandărilor privind prevenirea acestora. Material și metode. Examinarea datelor s-a bazat în principal pe evaluarea potențialelor interacțiuni medicament-medicament a preparatelor antimicrobiene conform datelor literaturii de specialitate, bazei de date online PubMed și a rețetelor cu conținut de preparate antimicrobiene din farmacia comunitară. Rezultate. În urma analizei a 40 de rețete cu conținut de preparate antimicrobiene, în farmacia comunitară, pe perioada august - octombrie 2024 au fost depistate 9 rețete cu următoarele interacțiuni medicamentoase: la nivelul absorbției (Levofloxacin + Suplimente cu Calciu, Magneziu; Doxiciclin + Maalox); prelungirea intervalului QT (Ciprofloxacin + Sertralin; Ciprofloxacin + Azitromicin, Levofloxacin + Itraconazol); la nivel de CYP450 (Claritromicina + Atorvastatin; Ciprofloxacina + Aminofilina; Fluconazol + Omeprazol). Concluzii. Interacțiunile medicamentoase în terapia cu preparate antimicrobiene pot avea consecințe grave, precum eșecul terapiei sau toxicitate crescută. Cunoașterea mecanismului interacțiunilor stă la baza competențeilor farmacistului și are un rol major în monitorizarea și prevenirea consecințelor negative ale acestora.; Introduction. Antimicrobial preparations are widely used in the treatment of many diseases of microbial etiology, but being used simultaneously with other drugs, they present a high risk of drug interactions that can increase the risk of their ineffectiveness or increased toxicity. Aim of the study. Research of literature data on potential drug interactions of antimicrobial preparations, the practice of their monitoring in the Republic of Moldova and development of recommendations on their prevention. Material and methods. The data review was mainly based on the evaluation of potential drug-drug interactions of antimicrobial preparations according to data from the literature, the online database PubMed, and prescriptions containing antimicrobial preparations from the community pharmacy. Result.: Following the analysis of 40 prescriptions containing antimicrobial preparations, in the community pharmacy, between August and October 2024, 9 prescriptions were detected with the following drug interactions: at the absorption level (Levofloxacin + Calcium, Magnesium Supplements; Doxycycline + Maalox); QT interval prolongation (Ciprofloxacin + Sertraline; Ciprofloxacin + Azithromycin, Levofloxacin + Itraconazole); at the level of CYP450 (Clarithromycin + Atorvastatin; Ciprofloxacin + Aminophylline; Fluconazole + Omeprazole). Conclusions. Drug interactions in therapy with antimicrobial preparations can have serious consequences, such as failure of therapy or increased toxicity. Knowledge of the mechanism of interactions is the basis of the pharmacist's skills and has a major role in monitoring and preventing their negative consequences.

2024-01-01T00:00:00Z Elhouda, Feriani Nour Eleni, Vladimir Scutari, Corina http://repository.usmf.md:80/handle/20.500.12710/30296 2025-04-08T12:45:49Z 2024-01-01T00:00:00Z

Title: Aplicații inovative ale inteligenței artificiale (IA) pentru a avansa toxicologia predictivă și a spori siguranța medicamentului Authors: Elhouda, Feriani Nour; Eleni, Vladimir; Scutari, Corina Abstract: Introducere. Utilizarea IA în toxicologia predictivă transformă rapid peisajul farmaceutic. Spre deosebire de metodele tradiționale de toxicologie, deși sunt valoroase, metodele AI consumă mai puțin timp și afectează organismele vii. Scopul lucării. Scopul acestui studiu este de a analiza efectele utilizării modelelor bazate pe IA în avansarea toxicologiei predictive pentru identificarea riscurilor toxicologice încă din fazele incipiente ale dezvoltării, contribuind astfel la creșterea siguranței medicamentelor comercializate. Material și metode. Această cercetare a implicat o revizuire a literaturii și o analiză a articolelor revizuite de colegi și a rapoartelor clinice disponibile în PubMed și ClinicalTrials.gov. Cuvintele cheie utilizate au inclus „toxicologie predictivă”, „inteligență artificială în toxicologie”, „siguranța medicamentelor de învățare automată” și „date mari în farmacologie”. Rezultate. Aplicațiile IA au adus îmbunătățiri semnificative în domeniul toxicologiei predictive, prin analiza unor volume mari de date moleculare și farmacocinetice pentru identificarea reacțiilor adverse la medicamente la primele etape ale studiilor clinice. Modelele de învățare automată s-au dovedit deosebit de eficiente în evaluarea legăturii dintre structura moleculară și toxicitate. De exemplu, modelele de învățare automată supravegheate au fost folosite pentru a prezice hepatotoxicitatea, în timp ce învățarea prin consolidare s-a dovedit promițătoare în modelarea reacțiilor adverse pe termen lung prin simularea scenariilor de expunere la medicamente în timp. Aceste metode sunt totodată utilizate în evaluarea potențialului de citotoxicitate și genotoxicitate a noilor compuși farmaceutici. Concluzii. Integrarea AI în toxicologia predictivă are un potențial extraordinar de îmbunătățire a siguranței și fiabilității produselor farmaceutice. Descoperirile subliniază importanța investițiilor continue în tehnologiile AI pentru a îmbunătăți și mai mult capacitățile de toxicologie predictivă.; Introduction. The use of artificial intelligence (AI) in predictive toxicology is rapidly transforming the pharmaceutical landscape. Unlike traditional toxicology methods, while valuable, AI methods are less time-consuming and affect living organisms. Aim of the study. This study aims to examine the impact of AI-driven models on advancing predictive toxicology and improving drug safety, potential toxicological risks earlier in drug development, thus enhancing the reliability of medicinal products available on the market. Material and methods. This research involved a literature review and analysis of peerreviewed articles and clinical reports available in PubMed and ClinicalTrials.gov. Keywords used included „predictive toxicology”, „artificial intelligence in toxicology”, „machine learning drug safety” and „big data in pharmacology.” Results. AI applications have successfully improved predictive toxicology by analyzing vast amounts of molecular and pharmacokinetic data to identify adverse drug reactions (ADRs) before clinical trials. Machine learning models have been particularly effective in analyzing how molecular structure relates to toxicity. For example, supervised machine learning models have been used to predict hepatotoxicity, while reinforcement learning has shown promise in modeling long-term ADRs by simulating drug exposure scenarios over time. Another example is the use of deep learning models to evaluate the cytotoxicity and genotoxicity potential of new drugs. Conclusions: The integration of AI in predictive toxicology holds tremendous potential for improving the safety and reliability of pharmaceuticals. The findings underscore the importance of continued investment in AI technologies to further enhance predictive toxicology capabilities.

2024-01-01T00:00:00Z Jalba, Olga Peredelcu, Rodica http://repository.usmf.md:80/handle/20.500.12710/30295 2025-04-08T12:35:52Z 2024-01-01T00:00:00Z

Title: Relația temporală a febrei reumatismale acute după infecția cu COVID-19 Authors: Jalba, Olga; Peredelcu, Rodica Abstract: Intoducere. Febra reumatismală acută (FRA) este un răspuns inflamator ce apare după o infecție streptococică, afectând în special articulațiile, inima și sistemul nervos central. În contextul pandemiei COVID-19, există o preocupare tot mai mare legată de impactul acesteia asupra apariției FRA. Înțelegerea relației temporale dintre infecția cu COVID-19 și debutul FRA este esențială pentru gestionarea complicațiilor și îmbunătățirea rezultatelor clinice. Scopul lucrării. Evaluarea relației temporale dintre infecția cu COVID-19 și debutul FRA, cu accent pe identificarea factorilor de risc, a simptomelor și a strategiilor eficiente de prevenție. Material și metode. A fost realizată o revizuire a literaturii din ultimii cinci ani din bazele de date PubMed, MEDLINE și SciSearch, alături de date clinice de la IMSP Spitalul Clinic Republican. Istoricul infecției COVID-19, debutul simptomelor și diagnosticul de FRA au fost analizate pentru a căuta posibile corelații. Rezultate. FRA este o boală sistemică asociată cu infecția cu Streptococcus pyogenes, care se manifestă prin mișcări coreiforme, artralgie migratoare și erupții cutanate. Rezultatele sugerează o posibilă legătură între COVID-19 și febra reumatismală acută, cu cazuri de debut observate în câteva săptămâni după infecția cu COVID-19. Modelele clinice indică o intensificare a răspunsului inflamator la pacienții post-COVID-19, sugerând o predispoziție pentru FRA datorată hiperactivității sistemului imunitar. Prezența suprainfecției bacteriene la pacienții cu COVID-19 grav bolnavi a fost, de asemenea, documentată, mulți dintre aceștia necesitând tratament suplimentar pentru pneumonie bacteriană sau sepsis. În acest context, diagnosticul precoce, monitorizarea markerilor inflamatori și tratamentele preventive cu antibiotice pentru pacienții cu risc ridicat devin esențiale pentru reducerea riscului de FRA. Concluzii. Infecția cu COVID-19 poate influența debutul FRA, subliniind necesitatea unei vigilențe sporite la pacienții cu simptome inflamatorii post-COVID-19. Diagnosticul precoce, evaluarea riscului și îngrijirea interprofesională sunt esențiale în gestionarea FRA și prevenirea complicațiilor severe.; Introduction. Acute rheumatic fever is an inflammatory response that occurs after a streptococcal infection, primarily affecting the joints, heart, and central nervous system. In the context of the COVID-19 pandemic, there is growing concern regarding its impact on the occurrence of ARF. Understanding the temporal relationship between COVID-19 infection and the onset of ARF is essential for managing complications and improving clinical outcomes. Aim of the study. To evaluate the relationship between COVID-19 infection and the onset of ARF, focusing on identifying risk factors, symptoms, and effective prevention strategies. Material and methods. A review of the literature from the past five years was conducted using the PubMed, MEDLINE, and SciSearch databases, along with clinical data from the Republican Clinical Hospital. The history of COVID-19 infection, the onset of symptoms, and the diagnosis of ARF were analyzed to investigate possible correlations. Results. ARF is a systemic disease associated with infection by Streptococcus pyogenes, which manifests as chorea, migratory arthralgia, and skin rashes. The results suggest a possible link between COVID-19 and acute rheumatic fever, with cases of onset observed within weeks after infection. Clinical patterns indicate an intensification of the inflammatory response in post-COVID-19 patients, suggesting a predisposition to ARF due to immune system hyperactivity. The presence of bacterial superinfection in severely ill COVID-19 patients has also been documented, with many requiring additional treatment for bacterial pneumonia or sepsis. In this context, early diagnosis, monitoring of inflammatory markers, and preventive antibiotic treatments for high-risk patients become essential to reduce the risk of ARF. Conclusions. COVID-19 infection may influence the onset of ARF, emphasizing the need for increased vigilance in patients with post-COVID-19 inflammatory symptoms. Early diagnosis, risk assessment, and interprofessional care are essential in managing ARF and preventing severe complications.

2024-01-01T00:00:00Z Eleni, Vladimir Scutari, Corina Scurtu, Inga http://repository.usmf.md:80/handle/20.500.12710/30294 2025-04-08T12:27:33Z 2024-01-01T00:00:00Z

Title: Rolul studiilor farmacoenomice în terapia personalizată a depresiei Authors: Eleni, Vladimir; Scutari, Corina; Scurtu, Inga Abstract: Introducere. Variabilitatea genetică este un factor recunoscut care are un impact semnificativ în terapia depresiei, fiind de importanță majoră în alegerea preparatului antidepresant. Scopul lucrării. Cercetarea studiilor și recomandărilor clinice recente privind impactul variabilității genetice asupra eficacității și siguranței terapiei cu preparate antidepresante. Material și metode. S-au cercet publicațiile din PubMed și Clinicaltrials.gov, care reflectau termenii „pharmacogenomics/pharmacogenetics în combinație cu depression, antidepressants”. S-au analizat recomandările clinice, anotațiile clinice la produsele farmaceutice, ghidurile și protocoalele clinice internaționale și naționale. S-a efectuat o analiză retrospectivă a prescrierii preparatelor antidepresante în baza IMSP Spitalul Clinic de Psihiatrie. Rezultate. Multiple studii clinice au evidențiat o serie de polimorfisme genetice asociate diverselor subtipuri ale enzimei CYP450, cu o semnificație clinică majoră, care influențează metabolismul antidepresantelor, fie prin accelerarea, fie prin încetinirea acestuia. Un alt factor investigat intens în ceea ce privește impactul asupra terapiei cu antidepresante îl reprezintă polimorfismele genei SLC6A4, care codifică transportorul transmembranar al serotoninei (SERT). Cele mai frecvent utilizate antidepresante identificate în cadrul studiului realizat la IMSP Spitalul Clinic de Psihiatrie includ amitriptilina, sertralina, escitalopramul, paroxetina și fluoxetina. În perioada 2023-2024, nu au fost înregistrate reacții adverse asociate cu administrarea acestor antidepresante. Concluzii. Variabilitatea genetică are o semnificație clinică relevantă, care poate duce la ineficacitatea și/sau toxicitatea farmacoterapiei cu antidepresante. Acest aspect subliniază necesitatea ca medicii și farmaciștii implicați în tratamentul depresiei să fie familiarizați cu această problemă și să ia în considerare implementarea testării farmacogenetice în practica de prescriere a antidepresantelor.; Introduction. Genetic variability is a recognized factor that has a significant impact on depression therapy, being of major importance in the choice of antidepressant drug. Aim of the study. Research of recent clinical trials and recommendations on the impact of genetic variability on the efficacy and safety of antidepressant drug therapy. Material and methods: Publications from PubMed and Clinicaltrials.gov were searched, which reflected the terms „pharmacogenomics/pharmacogenetics, depression, antidepressants”. Clinical recommendations, clinical annotations to pharmaceutical products, international and national clinical guidelines and protocols were analyzed. A retrospective analysis of the prescription of antidepressant preparations was performed based on the IMSP Clinical Hospital of Psychiatry. Results. Multiple clinical studies have revealed a series of genetic polymorphisms associated with various subtypes of the CYP450 enzyme, with major clinical significance, which influence the metabolism of antidepressants, either by accelerating or slowing it. Another factor intensively investigated in terms of impact on antidepressant therapy is polymorphisms of the SLC6A4 gene, which encodes the serotonin transmembrane transporter (SERT). The most commonly used antidepressants identified in the study carried out at the IMSP Clinical Hospital of Psychiatry include amitriptyline, sertraline, escitalopram, paroxetine and fluoxetine. During 2023-2024, no adverse reactions associated with the administration of these antidepressants were recorded. Conclusions: Genetic variability has relevant clinical significance, which may lead to the ineffectiveness and/or toxicity of antidepressant pharmacotherapy. This aspect emphasizes the need for physicians and pharmacists involved in the treatment of depression to be familiar with this issue and to consider the implementation of pharmacogenetic testing in antidepressant prescribing practice.

2024-01-01T00:00:00Z