Nový rámec zlepšuje genetickou předpověď lékové odpovědi a vedlejších účinků

Nový rámec zlepšuje genetickou předpověď lékové odpovědi a vedlejších účinků

Studie UCLA popsala nový rámec, o kterém vědci tvrdí, že by zlepšil predikci genetiky při určování toho, jak dobře by pacient reagoval na běžně předepisované léky, stejně jako závažnost jakýchkoli vedlejších účinků.

Publikováno v časopise JournalBuněčná genomikaStudie zjistila, že data z velkých knihoven sekvenovaných lidských genomů a dalších biologických dat, nazývaných biobanky, mohou poskytnout nový pohled na genetickou architekturu reakcí na široce používané léky.

Hlavní autor studie a bioinformatika UCLA Ph.D. Kandidát Michal Sadowski uvedl, že nejběžnější metodou pro analýzu genetiky lékové odpovědi jsou farmakogenomické studie na genotypovaných účastnících v randomizovaných kontrolovaných studiích. Tyto studie však mají malý počet účastníků, jsou drahé a v závislosti na droze někdy nejsou ani proveditelné, řekl Sadowski.

Genetická data v biobankách nabízejí několik výhod. Tyto knihovny lze také analyzovat s nižšími náklady spolu se sekvenovanými genetickými daty z velkých populací, včetně lidí užívajících určité léky a bez nich. Zatímco data z biobank nemohou nahradit randomizované kontrolované studie, mohou odemknout nové informace, které zlepší budoucí studie a posouvají vyvíjející se pole používání genetiky k předpovídání výsledků léčby, řekl Sadowski.

Doufáme, že to v budoucnu umožní lékařům a pacientům zvážit přínosy a rizika léčby personalizovanějším způsobem a činit informovanější a včasnější rozhodnutí o zahájení léčby. Předpokládáme, že analýza dat z biobanky bude nejužitečnější pro široce předepisované léky. “

Michal Sadowski, UCLA Bioinformatika Ph.D. kandidát

Studie, na kterou dohlíželi profesor neurologie, počítačové medicíny a lidské genetiky z UCLA Noah Zaitlen a profesor genetické medicíny Uchicago Andy Dahl, použila genetická data od více než 342 000 lidí z britské biobanky. Výzkumníci analyzovali, jak jejich genetická výbava ovlivnila jejich reakci na čtyři celosvětově nejčastěji předepisované léky: statiny na vysoký cholesterol, metformin na diabetes 2. typu, warfarin na krevní sraženiny a methotrexát na autoimunitní onemocnění a rakovinu.

Sadowski a jeho kolegové se snažili zjistit, jak velkou roli hraje genetická variace ve variabilitě v reakci na tyto léky a které konkrétní geny byly zapojeny.

"Pokud lze mnohé vysvětlit genetikou, pak může být genetika použita jako dobrý prediktor toho, jak budete reagovat na drogu," řekl Sadowski. "Řekněme, že chcete užívat statiny kvůli hladině cholesterolu. Váš lékař se může podívat na vaši genetiku a poskytnout vám názor, včetně potenciálních vedlejších účinků. Pokud máte prediktory, které říkají, že budete dobře reagovat, a je malá šance, že budete chtít mít vedlejší účinky, je to pravděpodobně dobrá volba pro zahájení léčby."

Studie například identifikovala 156 genů, které mohou řídit variace účinků statinů na hladiny LDL cholesterolu. Celkově bylo asi 9 % variací v odpovědi na léky připsáno genetickým rozdílům mezi jednotlivými lidmi.

Kromě toho studie zjistila, že interakce gen-lék mohou také ovlivnit prediktivní sílu nástroje genetického rizika známého jako polygenní skóre. Polygenní skóre se používá ke shrnutí kombinovaného účinku velkého počtu genetických variant k odhadu rizika člověka, že se u něj vyvine určitá vlastnost nebo nemoc. Modely používané k vytváření těchto hodnocení musí být trénovány na genetických datech od velkých populací lidí a mají významná omezení, včetně spoléhání se primárně na údaje od lidí evropského původu.

Sadowskiho studie zjistila, že přesnost polygenních polygenních hodnocení v klinických kontextech byla pravděpodobně podprůměrná, protože zahrnovala data od uživatelů statinů i nestatinů.

"Byli jsme překvapeni, když jsme viděli, že polygenní prediktory vytvořily tak významné rozdíly ve výkonu mezi lidmi, kteří jsou na drogách," řekl Sadowski. „Byli jsme také překvapeni velikostí dědičnosti specifické pro léčivo u některých výsledků.

Studie má několik omezení, v budoucnu bude zapotřebí práce na zlepšení spolehlivosti závěrů z pozorovacích dat biobanky a na pochopení omezení předpovědi genetického rizika.

Zdroje: