Un nuovo quadro migliora la previsione genetica della risposta ai farmaci e degli effetti collaterali

Un nuovo quadro migliora la previsione genetica della risposta ai farmaci e degli effetti collaterali

Uno studio dell’UCLA ha descritto un nuovo quadro che secondo i ricercatori migliorerebbe la previsione genetica nel determinare quanto bene un paziente risponderebbe ai farmaci comunemente prescritti e la gravità di eventuali effetti collaterali.

Pubblicato nel GiornaleGenomica cellulareLo studio ha scoperto che i dati provenienti da grandi librerie di genomi umani sequenziati e altri dati biologici, chiamati biobanche, possono fornire nuove informazioni sull’architettura genetica delle risposte ai farmaci ampiamente utilizzati.

Autore principale dello studio e dottorato di ricerca in bioinformatica dell'UCLA. Il candidato Michal Sadowski ha affermato che il metodo più comune per analizzare la genetica della risposta ai farmaci sono gli studi farmacogenomici sui partecipanti genotipizzati in studi randomizzati e controllati. Tuttavia, questi studi hanno un numero limitato di partecipanti, sono costosi e, a seconda del farmaco, a volte non sono nemmeno fattibili, ha detto Sadowski.

I dati genetici nelle biobanche offrono numerosi vantaggi. Queste librerie possono anche essere analizzate a un costo inferiore insieme ai dati genetici sequenziati di grandi popolazioni, comprese le persone che assumono e non assumono determinati farmaci. Sebbene i dati delle biobanche non possano sostituire gli studi randomizzati e controllati, possono sbloccare nuove informazioni che miglioreranno gli studi futuri e faranno avanzare il campo in evoluzione dell’uso della genetica per prevedere i risultati del trattamento, ha affermato Sadowski.

Ci auguriamo che in futuro ciò consenta ai medici e ai pazienti di valutare i benefici e i rischi del trattamento in modo più personalizzato e di prendere decisioni più informate e tempestive per intraprendere il trattamento. Ipotizziamo che l'analisi dei dati della biobanca sarà più utile per i farmaci ampiamente prescritti. “

Michal Sadowski, dottorato di ricerca in bioinformatica dell'UCLA. candidato

Lo studio, supervisionato dal professore di neurologia, medicina computazionale e genetica umana dell’UCLA Noah Zaitlen e dal professore di medicina genetica di Uchicago Andy Dahl, ha utilizzato dati genetici di oltre 342.000 persone nella biobanca del Regno Unito. I ricercatori hanno analizzato come il loro corredo genetico influenzasse la loro risposta a quattro dei farmaci più comunemente prescritti al mondo: statine per il colesterolo alto, metformina per il diabete di tipo 2, warfarin per i coaguli di sangue e metotrexato per le malattie autoimmuni e il cancro.

Sadowski e i suoi colleghi hanno cercato di determinare quanta variazione genetica giocasse nella variabilità della risposta a questi farmaci e quali geni specifici fossero coinvolti.

"Se molte cose possono essere spiegate dalla genetica, allora la genetica può essere usata come un buon predittore di come risponderai al farmaco", ha detto Sadowski. "Supponiamo che tu voglia assumere statine a causa dei tuoi livelli di colesterolo. Il tuo medico può esaminare la tua genetica e darti un'opinione, compresi i potenziali effetti collaterali. Se hai predittori che dicono che risponderai bene e c'è una piccola possibilità che tu voglia avere effetti collaterali, probabilmente è una buona scelta iniziare il trattamento. "

Ad esempio, lo studio ha identificato 156 geni che potrebbero determinare variazioni negli effetti delle statine sui livelli di colesterolo LDL. Nel complesso, circa il 9% della variazione nella risposta ai farmaci è stata attribuita a differenze genetiche da persona a persona.

Inoltre, lo studio ha scoperto che le interazioni gene-farmaco possono anche influenzare il potere predittivo di uno strumento di rischio genetico noto come punteggio poligenico. I punteggi poligenici vengono utilizzati per riassumere l'effetto combinato di un gran numero di varianti genetiche per stimare il rischio di una persona di sviluppare un particolare tratto o malattia. I modelli utilizzati per generare queste valutazioni devono essere addestrati su dati genetici di ampie popolazioni di persone e presentano importanti limitazioni, tra cui il fatto di fare affidamento principalmente su dati di persone di origine europea.

Lo studio di Sadowski ha scoperto che l'accuratezza delle valutazioni poligeniche poligeniche nei contesti clinici era probabilmente inferiore alla media perché includevano dati sia di utilizzatori di statine che di non utilizzatori di statine.

"Siamo rimasti sorpresi nel vedere che i predittori poligenici hanno prodotto differenze così significative nelle prestazioni tra le persone che assumono farmaci", ha detto Sadowski. “Siamo rimasti sorpresi anche dall’entità dell’ereditarietà farmaco-specifica per alcuni risultati.

Lo studio presenta diversi limiti, con il lavoro futuro necessario per migliorare l’affidabilità dell’inferenza dai dati osservativi della biobanca e per comprendere i limiti della previsione del rischio genetico.

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