Neues Rahmen verbessert die genetische Vorhersage der Arzneimittelreaktion und der Nebenwirkungen

Eine UCLA -Studie hat einen neuen Rahmen beschrieben, von dem die Forscher sagen, dass die Vorhersage der Genetik verbessern würde, um festzustellen, wie gut ein Patient auf häufig verschriebene Medikamente sowie die Schwere jeglicher Nebenwirkungen reagieren würde.

Veröffentlicht im Journal ZellgenomikDie Studie ergab, dass Daten aus großen Bibliotheken mit sequenzierten menschlichen Genomen und anderen biologischen Daten, die als Biobanken bezeichnet werden, neue Einblicke in die genetische Architektur der Reaktion auf weit verbreitete Medikamente liefern können.

Studie Erstautor und UCLA -Bioinformatik Ph.D. Kandidat Michal Sadowski sagte, die häufigste Methode zur Analyse der Genetik der Arzneimittelreaktion seien pharmakogenomische Studien an genotypisierten Teilnehmern randomisierter kontrollierter Studien. Diese Studien haben jedoch eine kleine Anzahl von Teilnehmern, sind teuer und sind je nach Medikament manchmal nicht einmal machbar, sagte Sadowski.

Genetische Daten in Biobanken bieten mehrere Vorteile. Diese Bibliotheken können zusammen mit sequenzierten genetischen Daten großer Populationen, einschließlich Personen an und aus bestimmten Medikamenten, auch zu geringeren Kosten analysiert werden. Während Biobank -Daten randomisierte kontrollierte Studien nicht ersetzen können, können sie neue Informationen freischalten, die zukünftige Studien verbessern und das sich entwickelnde Bereich der Verwendung der Genetik zur Vorhersage der Behandlungsergebnisse vorhaben, sagte Sadowski.

Wir hoffen, dass dies in Zukunft Kliniker und Patienten es ermöglichen wird, die Vorteile und Risiken einer Behandlung auf personalisiertere Weise abzuwägen und fundiertere und zeitnaher Entscheidungen zu treffen, um sich auf die Behandlung einzulassen. Wir gehen davon aus, dass die Analyse der Biobank -Daten für weithin verschriebene Medikamente am nützlichsten ist. “

Michal Sadowski, UCLA Bioinformatics Ph.D. Kandidat

Die Studie, die von der UCLA -Neurologie, der Computermedizin und dem Professor Human Genetics Noah Zaitlen und der genetischen Medizinprofessorin von Uchicago, Andy Dahl, beaufsichtigt wurde, verwendete genetische Daten von mehr als 342.000 Menschen in der britischen Biobank. Die Forscher analysierten, wie ihre genetischen Make -ups ihre Reaktion auf vier der am häufigsten verschriebenen Arzneimittel der Welt beeinflussten: Statine für Hochcholesterinspiegel, Metformin für Typ -2 -Diabetes, Warfarin für Blutgerinnsel und Methotrexat für Autoimmunkrankheiten und Krebs.

Sadowski und seine Kollegen versuchten zu bestimmen, wie groß eine rollen genetische Variation in der Variabilität als Reaktion auf diese Medikamente und welche spezifischen Gene beteiligt waren.

„Wenn durch die Genetik viel erklärt werden kann, kann die Genetik als guter Prädiktor dafür verwendet werden, wie Sie auf das Medikament reagieren werden“, sagte Sadowski. „Sagen Sie, Sie möchten Statine aufgrund Ihres Cholesterinspiegels einnehmen. Ihr Arzt kann sich Ihre Genetik ansehen und Ihnen eine Meinung geben, einschließlich potenzieller Nebenwirkungen. Wenn Sie Prädiktoren haben, die sagen, Sie werden gut reagieren und es besteht eine geringe Chance, dass Sie wollen, dass Sie wollen, dass Sie wollen, dass Sie wollen, Nebenwirkungen haben, es ist wahrscheinlich eine gute Wahl, um die Behandlung zu beginnen. “

In der Studie wurde beispielsweise 156 Gene identifiziert, die möglicherweise die Variation der Auswirkungen der Statine auf den LDL -Cholesterinspiegel vorantreiben können. Insgesamt wurden etwa 9% der Variation der Arzneimittelantwort auf genetische Unterschiede von Person zu Person zurückgeführt.

Darüber hinaus ergab die Studie, dass Wechselwirkungen mit Gen-Drogen auch die prädiktive Kraft eines genetischen Risikotools beeinflussen können, das als polygener Score bekannt ist. Polygene Scores werden verwendet, um den kombinierten Effekt einer großen Anzahl genetischer Varianten zusammenzufassen, um das Risiko einer Person für die Entwicklung eines bestimmten Merkmals oder einer bestimmten Krankheit abzuschätzen. Die Modelle zur Generierung dieser Bewertungen müssen auf genetischen Daten großer Populationen von Menschen geschult und wichtige Einschränkungen aufweisen, einschließlich der Grundlage hauptsächlich auf Daten von Menschen europäischer Vorfahren.

Die Studie von Sadowski ergab, dass die Genauigkeit der polygenen polygenen Bewertungen in klinischen Kontexten wahrscheinlich unterdurchschnittlich war, da sie Daten sowohl von Statin- als auch von Nicht-Statin-Benutzern enthielten.

„Wir waren überrascht zu sehen, dass polygene Prädiktoren so signifikante Unterschiede in der Leistung zwischen Menschen, die in Drogen sind, auf und ab“, sagte Sadowski. „Wir waren auch überrascht von der Größe der medikamentenspezifischen Heritabilität für einige Ergebnisse.

Die Studie hat mehrere Einschränkungen, wobei zukünftige Arbeiten erforderlich sind, um die Zuverlässigkeit der Inferenz aus Beobachtungsdaten von Biobanken zu verbessern und die Grenzen der genetischen Risikovorhersage zu verstehen.

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