Может ли генное профилирование предсказать реакцию на лечение ревматоидного артрита?

Новое исследование Лондонского университета королевы Марии, опубликованное в журнале Nature Medicine,  показало, что молекулярное профилирование тканей (исследование, которое помогает изучить все характеристики ткани  и подобрать перечень лекарственных препаратов, которые подходят конкретному пациенту и будут эффективно бороться с заболеванием – ред.) больного сустава может существенно повлиять на эффективность конкретных лекарственных препаратов для лечения пациентов с ревматоидным артритом. Исследователи также выявили специфические гены, связанные с устойчивостью к большинству доступных лекарственных терапий, что может стать ключом к разработке новых, успешных препаратов для помощи таким людям.

Хотя за последние десятилетия в лечении артрита был достигнут значительный прогресс, значительное число пациентов (около 40%) не реагируют на специфическую лекарственную терапию, а 5-20% людей с этим заболеванием устойчивы ко всем существующим формам лекарств.

Исследователи провели клиническое испытание на основе биопсии с участием 164 пациентов с артритом, в котором проверялась их реакция на ритуксимаб или тоцилизумаб - два препарата, обычно используемых для лечения ревматоидного артрита. Результаты оригинального исследования, опубликованные в журнале The Lancet в 2021 году, показали, что среди пациентов с низким уровнем молекулярной сигнатуры синовиальных В-клеток только 12% отреагировали на лекарство, направленное против В-клеток (ритуксимаб), в то время как 50% отрегировали на альтернативное лекарство (тоцилизумаб). Когда у пациентов наблюдался высокий уровень этой генетической сигнатуры (сигнатура ДНК или генетическая сигнатура, представляет собой набор маркеров на одной хромосоме, унаследованных вместе - ред.), оба препарата оказывались одинаково эффективны.

Команда ученых также изучила случаи, когда пациенты не реагировали на лечение ни одним из препаратов, и обнаружила, что существует 1 277 генов, характерных только для них.

Основываясь на этом, исследователи применили метод анализа данных, называемый машинным обучением моделей, для разработки компьютерных алгоритмов, которые могли предсказать ответ на лекарство у отдельных пациентов. Алгоритмы машинного обучения, включающие профилирование генов из биопсии, показали значительно лучшие результаты в предсказании того, какое лечение будет лучше всего работать, по сравнению с моделью, которая использовала только патологию тканей или клинические факторы.

Исследование убедительно доказывает необходимость проведения генного профилирования биопсии из артритных суставов перед назначением дорогостоящей так называемой биологической таргетной терапии. Помимо влияния на назначение лечения, такое тестирование также может пролить свет на то, какие пациенты могут не реагировать ни на один из существующих на рынке препаратов, подчеркивая необходимость разработки альтернативных лекарств.

 «Учет молекулярной информации перед назначением пациентам лечения артрита может навсегда изменить подход к лечению этого заболевания. Пациенты выиграют от персонализированного подхода, который имеет гораздо больше шансов на успех, а не от назначения лекарств методом проб и ошибок, который в настоящее время является нормой», - заявил профессор ревматологии в Лондонском университете королевы Марии Костантино Питцалис.

Следите за NEWS.am Medicine на Facebook и Twitter