Nov okvir izboljšuje genetsko napovedovanje odziva na zdravila in neželenih učinkov

Nov okvir izboljšuje genetsko napovedovanje odziva na zdravila in neželenih učinkov

Študija UCLA je opisala nov okvir, za katerega raziskovalci pravijo, da bi izboljšal napovedovanje genetike pri določanju, kako dobro bi se bolnik odzval na pogosto predpisana zdravila, kot tudi resnost morebitnih neželenih učinkov.

Objavljeno v JournalCelična genomikaŠtudija je pokazala, da lahko podatki iz velikih knjižnic sekvenciranih človeških genomov in drugih bioloških podatkov, imenovanih biobanke, zagotovijo nov vpogled v genetsko arhitekturo odzivov na široko uporabljena zdravila.

Glavni avtor študije in dr. bioinformatike UCLA Kandidat Michal Sadowski je dejal, da so najpogostejša metoda za analizo genetike odziva na zdravila farmakogenomske študije na genotipiziranih udeležencih v randomiziranih kontroliranih preskušanjih. Vendar pa imajo te študije majhno število udeležencev, so drage in, odvisno od zdravila, včasih sploh niso izvedljive, je dejal Sadowski.

Genetski podatki v biobankah ponujajo številne prednosti. Te knjižnice je mogoče tudi analizirati po nižji ceni skupaj s sekvenciranimi genetskimi podatki velikih populacij, vključno z ljudmi, ki jemljejo in ne jemljejo določena zdravila. Medtem ko podatki biobank ne morejo nadomestiti randomiziranih kontroliranih preskušanj, lahko odkrijejo nove informacije, ki bodo izboljšale prihodnje študije in napredovale na razvijajočem se področju uporabe genetike za napovedovanje rezultatov zdravljenja, je dejal Sadowski.

Upamo, da bo to v prihodnosti klinikom in pacientom omogočilo, da pretehtajo koristi in tveganja zdravljenja na bolj prilagojen način ter sprejemajo bolj ozaveščene in pravočasne odločitve za zdravljenje. Predvidevamo, da bo analiza podatkov o biobankah najbolj uporabna za široko predpisana zdravila. “

Michal Sadowski, UCLA Bioinformatics Ph.D. kandidat

Študija, ki sta jo nadzorovala profesor nevrologije, računalniške medicine in humane genetike UCLA Noah Zaitlen in profesor genetske medicine Andy Dahl iz Uchicaga, je uporabila genetske podatke več kot 342.000 ljudi v biobanki Združenega kraljestva. Raziskovalci so analizirali, kako njihova genetska zasnova vpliva na njihov odziv na štiri najpogosteje predpisana zdravila na svetu: statine za visok holesterol, metformin za sladkorno bolezen tipa 2, varfarin za krvne strdke in metotreksat za avtoimunske bolezni in raka.

Sadowski in njegovi kolegi so skušali ugotoviti, koliko genetske variacije je vplivalo na variabilnost odziva na ta zdravila in kateri specifični geni so bili vključeni.

"Če je veliko mogoče razložiti z genetiko, potem lahko genetiko uporabimo kot dober napovedovalec, kako se boste odzvali na zdravilo," je dejal Sadowski. "Recimo, da želite jemati statine zaradi ravni holesterola. Vaš zdravnik lahko pregleda vašo genetiko in vam poda mnenje, vključno z morebitnimi stranskimi učinki. Če imate napovednike, ki pravijo, da se boste dobro odzvali in obstaja majhna možnost, da boste želeli imeti neželene učinke, je verjetno dobra izbira za začetek zdravljenja."

Študija je na primer identificirala 156 genov, ki lahko povzročijo spremembe v učinkih statinov na ravni holesterola LDL. Na splošno je bilo približno 9 % variacij v odzivu na zdravila pripisanih genetskim razlikam od osebe do osebe.

Poleg tega je študija pokazala, da lahko interakcije med genom in zdravilom vplivajo tudi na napovedno moč orodja za genetsko tveganje, znanega kot poligenski rezultat. Poligenski rezultati se uporabljajo za povzetek skupnega učinka velikega števila genetskih variant za oceno tveganja osebe za razvoj določene lastnosti ali bolezni. Modeli, ki se uporabljajo za ustvarjanje teh ocen, morajo biti usposobljeni na genetskih podatkih velikih populacij ljudi in imajo pomembne omejitve, vključno s tem, da se zanašajo predvsem na podatke ljudi evropskega porekla.

Študija Sadowskega je pokazala, da je bila natančnost poligenskih poligenskih ocen v kliničnih kontekstih verjetno podpovprečna, ker so vključevale podatke uporabnikov statinov in nestatinov.

"Presenečeni smo bili, ko smo videli, da so poligeni napovedovalci povzročili tako pomembne razlike v uspešnosti med ljudmi, ki jemljejo droge," je dejal Sadowski. »Presenetila nas je tudi velikost dednosti, specifične za zdravilo, za nekatere rezultate.

Študija ima več omejitev, s prihodnjim delom, potrebnim za izboljšanje zanesljivosti sklepanja iz podatkov opazovalne biobanke in za razumevanje omejitev napovedi genetskega tveganja.

Viri: